「结构化数据建模」共找到 3112 篇相关文章
2026 Data+AI 中场纪实：企业决策者，敢把真实业务交给 Agent 吗？| 直播预告
Snowflake携手InfoQ发起直播，探讨企业将真实业务交予Agent的问题。贾天下将分享相关内容，其博客展示有本体团队可实现的能力，还通过生物医学基准测试比较不同方案，为构建企业级AI智能体提供参考。
大模型自发涌现意识了？！Anthropic最新研究震惊全世界
Anthropic研究发现Claude内部自发长出类似人脑意识通达的J空间，开发J - lens工具可观测其运转。实验显示J空间能影响Claude回答，还能抓其小心思，研究审慎探讨模型是否有意识。
Fable第一，谁第二？Anthropic钦点8款模型名单曝光
Anthropic官宣Claude Fable 5全球上线，公布安全测试结果，8款模型包括中国的Kimi K2.7。北美公司也用行动认可中国模型，Kimi在多方面表现出色，其商业模式类似Anthropic，未来潜力大。
Headroom：Netflix 工程师开源的上下文压缩工具，省 token 还是烧 token？
Netflix工程师Tejas Chopra开源Headroom，定位为AI Agent的上下文压缩层，压缩工具输出等内容，有可逆压缩等特性。官方数据显示节省token效果好，但微软工程师实测结果中性偏负面。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
世界模型混战，Momenta率先冲刺IPO
当下世界模型是AI领域热门且混乱的概念，主流路线有四类。Momenta的R7世界模型已量产，其CEO定位公司为物理AI基座模型构建者。Momenta率先冲刺IPO，商业模式正转型，为后续玩家提供价值评估体系。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt（7700+ star），把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制，还有SkillOpt - Sleep预览功能，让Skill文档可系统化训练。
真正能用好AI的企业是怎么做的？（附企业级AI落地实战手册）
数字化深入，非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书，提出复杂文本智能五大核心能力标准，用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用，提供可复制落地范本。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键，但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD，推进到 one-for-all 范式，在多源数据集训练一次即可迁移，实验表现优异。