「可观测性数据」共找到 5876 篇相关文章
地瓜机器人携手虚时科技，补上具身智能的仿真数据“黑洞”｜甲子光年
5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。
MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据
MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847（MongoBleed）漏洞，该漏洞 CVSS 得分 8.7，可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发，影响 2017 年后版本，部分云环境和服务器有风险。
阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
内核级的真相：为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选
文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序，可降成本、增可见性。上线应分阶段，还介绍工具及部署安全措施。
ICCV 2025 | 港科、牛津大学发布AlignGuard，文图生成模型可规模化安全对齐框架
随着文图生成模型广泛应用，其安全防护机制有限。ICCV 2025上，港科、牛津大学推出AlignGuard，是文图生成模型可规模化安全对齐框架，通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐，实验效果佳。