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无法蒸馏的美国市场,谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算?

本文围绕美国数据市场展开,分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要,但外部数据公司份额难线性外推;真实世界数据成新热点,各细分领域格局和投资方向不同。

海外独角兽
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GraphQA:用自然语言对话分析图数据

数据常见但分析门槛高,需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂,普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁,用自然语言接口替代复杂 API,智能选算法,继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。

AI工程化
开源动态8

The Batch: 869 | 编码助手的训练数据

研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法,从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本,成果免费开放,有望改进 AI 辅助编程模型。

DeeplearningAI
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数据的AI公司被抓到了

Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性,绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限,还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为,宣布限制Wayback Machine索引其内容。

量子位
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快手AgentX:推荐系统开始自我迭代

过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’,但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环,在快手 App 业务部署中跑通完整闭环,提升效率与业务收益。

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RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案

文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案,包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构,通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等,以及大模型微调和评估方法。

王喆的AI笔记
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什么是系统提示词?如何逆向提示词?

大语言模型启动时会接收系统提示词,决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施,助于安全使用和设计大模型。

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数据分布视角,重新认识下CoT

本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链(CoT)推理。指出CoT并非真正推理,而是模仿,其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化,提醒勿过度依赖。

深度学习自然语言处理
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AI来了,职场逻辑也变了

AI到来使职场规则和逻辑改变,作者给出三条判断:公司人才观变为宁缺毋滥、优先筛选;主观能动性价值放大;纯管理岗位风险上升,建议管理者回一线结合AI做业务。

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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。

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