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揭秘 Uber 跨区域数据湖与灾难恢复机制：350PB 数据、数百万事件、单一系统
Uber构建的HiveSync是分片式批量复制系统，能让Hive和HDFS数据跨区域同步，每天处理数百万Hive事件。它基于Airbnb ReAir扩展，分离控制与数据平面，有复制和数据修复两组件，未来计划拓展到云端。
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。
首个Data Agent基准测试来了！2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽
南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
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。
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。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
GenAI 退烧后，这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下，企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会，其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence，构建“数据智能飞轮”，MOI三层架构可打通数据到业务落地流程，还通过案例展现其解决实际痛点能力。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨认为 AI 放大了数据优势，多模融合数据库至关重要。对比传统开源数据库，Oracle 能精简编排步骤。嵇小峰指出企业构建 Agent AI 要关注数据需求和安全。