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AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
立足影视文化产业，联动科技，超前布局，推动建设北京视听数据可信空间！首创郎园这样为企业服务——
在2025中国广播电视精品创作大会期间，‘中国视听数据资产化主题研讨’活动举办，‘北京视听数据可信空间’启动建设。该空间是全国首个聚焦大视听产业的可信数据空间，为视听产业数据要素市场化配置助力。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
Stripe 的零停机数据转移平台以毫秒级流量切换迁移 PB 级数据
在旧金山 QCon 会议上，Stripe 工程师介绍零停机数据转移平台，能 PB 级数据库迁移，流量切换毫秒内完成，支持每秒 500 万次查询和 99.9995% 可靠性。还讲了迁移六阶段及多用途。
小扎豪掷143亿，却换不来AI燃料！数据之争下半场，中国冲出一匹黑马
2025年大模型高速进化，全球AI圈“数据大战”激烈。小扎花143亿抢占数据制高点却遇问题，马斯克裁员转招“专业AI导师”。中国澳鹏数据崛起，上半年营收3.06亿，有五大技术平台，未来目标2030年前中国区营收超20亿。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。