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首个Data Agent基准测试来了！2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽
南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。
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。
Remix 3终结以React为中心的架构
多年来，React 一直是全栈 JavaScript 架构基础。但 Remix 3 挑战了这一局面，它遵循渐进式增强和服务器优先原则，将 Web 基本原理置于核心，重新定义构建方式，引发对 React 中心架构的思考。
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。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述，提出三维记忆分类学，将前沿工作统一到理论框架，为LLM设计指明方向，分析了隐式、显式记忆架构，还探讨混合架构挑战与未来方向。
Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
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。