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数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
当AI吞噬软件，数据正在成为企业唯一的护城河
随AI火热，全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质，数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪，传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则，云器科技等厂商正沿此方向发展。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
独家解读｜2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移，高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势，如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等，还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
全球首个真实世界具身多模态数据集，它石智航交卷，比特斯拉还早6个月
它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA多模态数据集WIYH，将于2025年12月开放。该数据集突破大，特点鲜明，优势明显，其发布填补数据空白，奠定以人为本范式。