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数据合成有没有未来?事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产,无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值,还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果,证明高质量数据需专家和管理流程。
告别先开发后治理:Agent 驱动的数据质量一体化交付
文章指出离线数据开发中数据质量建设面临开发与治理分离的困境,如治理滞后、迭代不同步等。DataWorks引入Data Contracts理念,以YAML Spec形式将质量规则嵌入开发流程,还可借助Agent配置规则,未来将多引擎覆盖、降低门槛并融入IDE。
解析科大讯飞:把AI做成懂你的那一个|甲子光年
2025年中美AI发展路径分化,中国企业探索本土商业化道路。科大讯飞董事长刘庆峰提出自主可控、软硬一体、行业纵深、个性化四个关键词。其用华为昇腾芯片训练出可商用大模型,在多领域展现优势,还发布新功能和产品,为AI商业化提供“中国答案”。
最新实测GPT-5-Codex:前端能力碾压,复杂项目轻松搞定,Claude可以扔了!
OpenAI发布GPT-5-Codex,网友称可告别Claude Code。实测其前端能力提升大,能轻松完成复杂项目,如一键生成小游戏、手稿直出网页等。虽有页面UI堆叠小瑕疵,但仍值得支持。此外,Grok 4有突破,马斯克看好Grok 5。
人人可用、真能落地,阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌
文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”,这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁,阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。
英伟达说,小语言模型(SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型(SLM)是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿,可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色,文中还分析了SLM优势及代理架构。
今天我替煤炭给AI正个名。。。
一份标价8200元的煤炭研究报告称煤炭是可再生资源,可打怪获取,此事引发热议。很多人认为是AI写的,但报告是2022年出版,那时ChatGPT都未发布,实际是人类所为。AI暴露了行业内假装专业的垃圾内容。
扒开源码:那个宣称“每半小时疯抢1万个注册码”的AI项目,到底在割谁?
近期技术群流传 UUMit 平台链接,宣称是“能让 AI 智能体自己接单打工赚钱的 A2A 平台”,极为火爆。但作者查看源码发现,该平台是前端单机戏法、点击劫持的广告套利站。文中还介绍了 AI 概念下五种套利黑产及识别方法。
特斯拉们,慌了?英伟达智能驾驶实测曝光:仅用一年追平马斯克八年心血
英伟达汽车业务虽仅占总收入1%,但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能,到2028年将实现L3高速公路驾驶,仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色,新系统也有诸多亮点。
AI「上班流」首次完整曝光!不点鼠标,只写代码,PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程,发现其用编程方式处理问题,执行方式与人类不同。AI速度快成本低,但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢,但在规范细节和实践判断上有优势,未来人机可按任务可编程性分工。