「数据融合建模」共找到 3038 篇相关文章
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
TDSQL Boundless：AI时代的多模态数据库
在AI与数据分析处理技术融合的当下，传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出，通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
“AI原生”觉醒：企业数智化的弯道超车时刻｜甲子光年
当下‘AI原生’成共识，但不少企业有数据难转化、有工具难成闭环。文章提出‘数据×工具×组织’三重进化框架，介绍数据智能化趋势、火山引擎Data Agent等，还为企业拥抱Data+AI给出建议。
Nature子刊：攻克医疗器械「看不清」难题，赋予自动驾驶视觉
MicroSyn-X首创无需真实数据的AI合成影像技术，让机器在无标注虚拟X光中学会追踪微型手术器械，突破医疗数据稀缺瓶颈，为自动化微创手术提供新路径，且代码和数据已开源。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
π0.6和GEN-1谁代表未来？乾坤未定，但这条底层赛道浮出水面
Generalist AI的GEN - 1引发行业关注，其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念，构建五层编译管线，有独特商业模式，对未来数据路线持‘路线中立’观点。