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Snowflake CEO 复盘：为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud？
Snowflake曾是企业数据平台代表，随AI崛起，CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线，不造基础模型，专注放大数据价值，其可靠、计费合理，核心竞争力在数据。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
动动嘴写SQL！Codex+终身记忆，OpenAI把查询难度直接归零
2026年初，OpenAI曝光数据分析智能体，将数据查询从「天数级」缩至「分钟级」。它用Codex驱动，有六层上下文架构，能补齐数据语义、沉淀经验记忆，让工程师提问取代手动查表。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
斯坦福教授直播训练535B大模型，模型训练背后的「黑箱」正在被打开？
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型，全程公开。过去大模型训练像“黑箱”，此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作，引发网友关注。
bootstrap 到十亿美元 ARR：Surge AI 这匹黑马如何颠覆 Scale 霸权 ？
Surge AI 成立于 2020 年，主创团队低调，短短几年业绩爆发。截至 2024 年 ARR 超 10 亿美元，超越 Scale AI。2025 年 7 月启动首次外部融资，其聚焦高质量数据标注，客户多为顶级科技公司。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
品味 + 工程思维：AI 时代最难被替代的两件事
AI 时代，最难被替代的是做选择的品味和把结果做稳的工程思维。语法可交 AI，但需有工程思维，它能让使用者把 AI 用好，避免错误和复杂度失控。文章介绍了培养工程思维的方法。