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突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
小扎豪掷143亿，却换不来AI燃料！数据之争下半场，中国冲出一匹黑马
2025年大模型高速进化，全球AI圈“数据大战”激烈。小扎花143亿抢占数据制高点却遇问题，马斯克裁员转招“专业AI导师”。中国澳鹏数据崛起，上半年营收3.06亿，有五大技术平台，未来目标2030年前中国区营收超20亿。
孙正义的物理AI帝国：机器人产业的每一层，他都想吃下
2026 年 1 月 14 日，软银领投机器人软件公司 SkildAI 的 14 亿美元 C 轮融资。过去 18 个月，软银在物理 AI 产业栈各层签约，包括基础模型、工业机械臂等。孙正义称软银下一个前沿是物理 AI，正将产业各环节纳入麾下。
一个大脑，多种本体：江行智能详解物理AI工业落地的系统解法
在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上，江行智能CEO庞海天演讲指出，物理AI落地受算力约束，中国工业物理AI靠工程效率。江行提出‘一脑多体’架构，产品适配多场景，真实场站成果佳。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。