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当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
72天，从0到千万小时产能，这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道？
觅蜂科技成立72天亮出破局方案，推出MEgo系列无本体数据采集硬件，同步发布数据服务平台、治理引擎，启动蜂巢数据共创行动，与多家头部企业合作，欲解决具身智能数据难题。
Grok 4基准测试被爆极其优异，人类终极考试成绩飙升到45%，碾压o3 和Gemini的20%
API开发者曝光Grok - 4和Grok - 4 Code测试成绩，HLE达35%，推理后飙升到45%，远超o3和Gemini的20%。其他测试也表现优异，但成绩引发争议，有人质疑数据污染，也有人支持，目前数据未官方证实。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
重磅团队领衔，国内首部人工智能软硬件跨境数据标准启动编制！
随着AI技术发展，智能软硬件跨境数据流动频繁，数据合规问题凸显。国内首部《人工智能软硬件跨境数据合规指南》团体标准启动编制，以大厂经验为蓝本，提供可落地方案，解决实操难题。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。
30余家单位确认加入，国内首部AI数据标注标准欢迎参与起草！
数据标注对AI产业重要，但行业合规问题突出。国内首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》已完成修订稿，正征集起草人/单位，聚焦5大关键合规议题，邀各方共解难题。
没等VC下场，机器人厂商先投了一家具身数据基础设施公司
2026年以来具身智能热度高，智域基石切入数据基础设施赛道完成融资。其核心管理团队背景多元，设计了五段式数据处理管线，更看重To B场景，目标是成平台型基础设施。