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CIO 正在抛弃 AI 生码率：一场关于什么才算产研提效的实践复盘
阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换，AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织，如左移质量测试等，还提出新岗位与框架，分享对工具、组织和人的见解。
刚刚，百度抛出“王炸”：全球首个可商用自我演化智能体！李彦宏：技术迭代速度是唯一护城河
在百度世界大会上，李彦宏指出产业结构不均衡问题，介绍AI产业从‘正金字塔’向‘倒金字塔’转变。百度展示内化AI能力成果，如发布数字人、重构搜索、更新秒哒等，还推出昆仑芯、文心大模型5.0和全球首个可商用自我演化智能体百度伐谋。
对话VAST曹炎培：2秒才是3D生成本该有的速度
本文对话VAST首席科学家曹炎培，介绍其最新Smart Mesh功能，仅靠提示词或参考图，2秒内极速生成3D模型。Tripo P1.0重构AI 3D底层范式，实现原生三维空间概率生成。VAST获5000万美元A轮融资，今年将推UGC 3D平台。
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。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
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。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
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。