Nvidia 推出零售 AI 工作流：靠计算机视觉防盗，追踪商品跨摄像头移动
Nvidia 推出三款零售 AI 工作流，帮助商家利用视觉模型减少店内盗窃。系统已预训练牛排、酒水等易被盗商品的外形，支持跨摄像头追踪商品与购物篮，且不收集人脸等生物信息。零售商无需重写架构，即可用低代码方式快速部署防损与客流分析。
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开发者用 ChatGPT 搓出 AI「妻子」：能看能聊，却因沉迷被删
一名叫 Bryce 的程序员将 ChatGPT、Stable Diffusion 2 和 Azure 语音拼成虚拟妻子 ChatGPT-chan，它不仅能看懂画面、匹配情绪发声，还能陪练中文。开发者自称投入超 1000 美元算力且极度沉迷，但最终因模型回复退化且影响生活，忍痛将其删除。
Iris Technology 测试 webAI：五分之一数据训视觉模型，笔记本就能跑
1 月第一周，Iris Technology 推出无代码 AI 平台 webAI 限量公测版。官方称相比 YoloV7 只需五分之一的数据和三分之一的训练时间，且支持在普通笔记本上本地运行与部署。这意味着普通开发者也能低成本自建视觉模型。
AI 即服务兴起：降低企业试错成本，数据团队不再重复造轮子
VentureBeat 报道指出，随着企业对预测分析等工具需求增加，AI 即服务（AIaaS）正成为降低高昂自建门槛的标配。ClearML 联合创始人 Moses Guttmann 认为，AIaaS 承担了底层基建和通用问题，让企业团队能专注于自身独特的业务数据与核心场景。
斯坦福研究：用 AI 写代码更易留漏洞，开发者还更自信
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斯坦福研究：用 AI 写代码不仅漏洞更多，开发者还迷之自信
斯坦福大学计算机科学家发表研究指出，使用 GitHub Copilot 等 AI 辅助编程工具的开发者往往会写出更多安全漏洞，尤其在字符串加密和 SQL 注入场景尤为明显。更值得警惕的是，使用 AI 助手的开发者往往还会盲目坚信自己的代码足够安全。
AIIA 发布 AI 技术栈指南：从基础模型到智能体开发的完整拆解
AI Infrastructure Alliance（AIIA）发布了一份面向开发者的 AI 技术栈指南。指南系统拆解了大模型微调、提示工程、向量数据库，以及 LangChain 和 LlamaIndex 等主流框架。对于想要从大模型切入上层智能体应用开发的开发者，这是一份全方位的梳理。
Text-CAD 打通硬件制造：一句话生成 STEP 并直连打印机出活
Text-CAD 将自然语言建模与硬件制造全流程打通。它打包了 11 个工程技能，支持从文本生成 STEP、检索 step.parts 超 1.6 万个开源标准件，并直连本地拓竹打印机切片。最值得关注的是它让模型写 Python 代码而非直接输出二进制，把不可控生成变成了可核验工序。