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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。
Anthropic逃过一劫：成功和解万亿美元版权诉讼，避免破产
Anthropic与作者达成和解，避开12月审判和可能高达万亿的赔偿。此前法官裁定其用盗版内容训练模型属盗版行为。和解为行业划红线，数据需明确来源授权，Anthropic仍面临其他版权挑战。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。
变更即指标：用交付信号度量系统可靠性
系统变更是生产事故主因，本文提出聚焦变更可观测性的指标框架，介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标，构建以事件为中心架构获取数据，还阐述以数据驱动改进变更交付过程。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
Nature子刊 Scientific Data | 九家单位联合打造！AeroFlowData
现有湍流数据库多聚焦中低雷诺数基础湍流问题，难应对复杂工程高雷诺数湍流挑战。西北工业大学联合八家机构建全球共享的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData，结合多技术获取数据，收录近40类模型、超500种工况，数据近100TB。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。