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英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
智源清华带来PAM，手物交互数据生成新SOTA | CVPR 2026
北京大学、清华等联合提出统一引擎PAM，能整合姿态、外观和运动。用户提供初始和目标姿态及物体几何形状，它就能生成逼真手物交互视频。其效果超现有方法，合成视频可用于数据增强。
今夜无显卡！老黄引爆Rubin时代，6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上，英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构，推理性能比Blackwell提升5倍，训练性能提升3.5倍，成本降10倍，已投产，下半年商用。还展示自动驾驶模型等，且无新显卡发布。
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。
实验室造出人类精子：无精症男性或迎生育新解法
全球约2.5亿男性患不育症，其中10%-15%为无精症。美国Paterna公司宣布在实验室用精原干细胞培育出有初步受精能力的精子样细胞，形成早期胚胎，成果或助不育男性生育，不过研究尚处早期。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。
数据土壤，决胜 AI 下半场：一场关于企业 Data+AI 战略的炉边思辨
2026年初，Snowflake与InfoQ联合举办活动，汇聚多领域专家探讨Data+AI前沿。回顾2025年，大模型迭代、AI安全等带来认知突破；还围绕2026年十大战略命题思辨，如企业Data+AI平台挑战、开源闭源博弈等。
字节跳动：Apache Doris + AI 一站式融合数据引擎的探索与实践
本文整理自字节跳动 DataMind 负责人演讲，介绍了基于 Apache Doris 打造的一站式引擎 DataMind。它集成 Hybrid Search、AI Function、GraphRAG 等能力，部分成果已贡献开源，还给出企业级 AI 问数落地方案。