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工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
20亿砸向00后创业机器人公司！估值一年暴涨7倍，国家级资本重仓
近日，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资，资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补，突围逻辑是All in人类原生数据，自研采集方案，走“模型驱动数据”路径，定位“大脑驱动公司”。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
京东「再造」京东
京东推出「京东AI购」App，页面极简，仅留对话框，能像助理般提前感知需求。它兼顾快思考与慢思考场景，同一架构兼容两种决策方式，对话框设计降低决策成本，产品有分寸感，是探索未来电商的先锋。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
没了遥控器，还被扔进荒野，具身智能该「断奶」了
在第五届ATEC科技精英赛上，人形机器人在户外场景状况百出，如摔倒、罢工等。专家认为过去高估其通用能力，五年内走进家庭承担家务较难。具身智能面临感知、决策、硬件等难题，但也有队伍取得成果。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
华人团队让AI把表格“翻译”成问题，检索速度×5
表格检索在RAG里是小众问题，传统表格问答系统有Retriever和Reader组件，关键是对齐表格与问题语义。QGpT能生成模拟问题，使表格语义更丰富、对齐更准确，分离线、在线阶段，训练后可提升检索收益。