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AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，Kafka、Iceberg开放表格式与对象存储组合成流数据入湖重要方向。传统ETL方式有链路长等问题，文章围绕“零ETL”讨论架构减法，介绍Kafka × Table Bucket方案及优势、适用场景。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
基于浏览器请求录制与AI代码生成的E2E接口自动化测试实践
文章以阿里云DataWorks为例，介绍通过浏览器录制插件捕获请求数据，结合AI编程工具生成接口封装与测试用例，解决复杂平台自动化测试难题，对比传统与新范式，剖析新范式优势、协作机制等。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
押注Agent，林俊旸带着新公司杀回来了
前阿里Qwen负责人林俊旸创办Pragmatik Labs/语用科技，研究跨数字与物理世界的下一代agent。红杉中国、高榕创投领投，腾讯等跟投。其目标是用agent实现终极生产力，有独特技术底色与愿景。
奥特曼急了！OpenAI稳坐三年的王座，刚刚被Anthropic踹下去了
2026年5月Ramp数据显示，Anthropic企业市占率34.4%首超OpenAI的32.3%。Anthropic靠按量计费和AI Agent吸金，但也面临利益错配、体验下滑、成本上涨等问题，大模型竞争进入B端深水区。
杀疯了！单卡4090跑通全量微调，面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6，参数约1B，性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品，靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新，有工业验证，对开发者和普通用户意义大。