「混合动态数据采集」共找到 2941 篇相关文章
谁为 Data Agent “买单”？
Kyligence联合创始人李扬围绕AI数据智能体服务对象及带来的转变分享思考。它能解决领导数据客观性、时效性等问题，也助分析师深入研究，最大价值是让业务人员从0到1用上数据，推动企业数智化转型。
工业异常检测新突破，复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
从 AI 取数到智能分析：企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地
文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践，揭示技术演进路径，分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。
小米模型实现声音理解新SOTA！数据吞吐效率暴增20倍，推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型，它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker，实现声音理解新SOTA。性能领先，推理效率高，革新训练范式，全栈开源，将赋能多场景。
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。
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。
机器人的 GPT 时刻比我们以为的更近｜AGIX PM Notes
文章认为机器人的 GPT 时刻可能比想象更近，未来 2 - 3 年或出现较通用机器人，3 - 5 年有望规模化部署。还分析了当前机器人发展情况、瓶颈及数据获取方式，同时介绍了上周市场动态和多家公司的 AI 相关事件。