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AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
人手数据，如何重塑机器人基础模型？专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争，刘家铭分享交付背后的技术问题，也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系，VLA 和世界模型可共存。
Pinecone 推出 Nexus 引擎：为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线，是面向 AI 智能体的“知识引擎”，能将企业数据转为结构化数据层，复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升，词元消耗大幅降低。
单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世
北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。
金融AI的年度大考交卷了：2万名选手、30+家机构、百亿级数据开源
八月末上海举办的AFAC金融智能创新大赛（AFAC2026）总决赛，吸引众多顶尖选手。赛题模拟真实金融场景，涵盖数据规模、反馈少等难题。四届赛题反映金融AI技术迁徙，还开源百万金融智能数据集，构建数据飞轮。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
具身数据来了实战派！40天2轮融资数千万，瞄准物理AI基础设施
近日，具身智能数据基础设施公司元点科技完成数千万元融资。其创始人郭江亮认为具身智能竞争进入下半场，本质是数据竞争。元点用MatrixOS构建数据基础设施，业务与生态全面铺开，团队实力强，瞄准2027 - 2029窗口期。
不只是行业 Know-How，营销类 Agent 工程化落地难题有何解？｜对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波
今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。