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Agent狂欢下的冷思考:为什么说Data&AI数据基础设施,才是AI时代Infra新范式

文章指出Agent成AI主流叙事,但企业部署后效果不佳,因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心,提出Data&AI数据基础设施是新范式,还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。

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合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式

最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。

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无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力

新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。

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从 SQL 到 OSI:当“数据是什么意思”也有了标准答案

本文回顾 SQL 统一世界的历史,引出 OSI 标准。OSI 解决“数据是什么意思”的标准化问题,众多全球数据技术公司参与。还介绍各厂商语义层布局,分析对中国企业的影响及 OSI 未解决的问题。

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全球云数据库巨头收购Crunchy Data,增强AI Agent能力

全球云数据库巨头Snowflake宣布收购Crunchy Data,发布新型Postgres数据库Snowflake Postgres,满足企业级AI和事务系统需求,具有安全合规等特点,有三大特色功能,推动其成为企业数据负载目的地。

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大模型训练新突破!Meta提出LSP:无数据也能实现能力飞升

Meta提出语言自我博弈(LSP)方法,利用自我博弈框架让模型自我改进,不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份,引入GRPO和KL散度正则化技术,解决了大模型训练的数据依赖难题。

新智元
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上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述,LLM化身数据分析师,让数据自己「说话」

传统数据分析方法耦合度高、扩展性差,大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述,回顾演进,提出新范式,总结关键技术、趋势及挑战,推动通用数据分析智能体发展。

机器之心
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POF|西工大廖晖、刘溢浪等:数据驱动的湍流建模:基于符号回归与数据同化的双向耦合框架

针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题,本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架(DASR)。该方法提升了模型稳定性与预测准确性,在复杂条件下有良好泛化能力。

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企业级靠谱龙虾升级,拒绝失控

OpenClaw爆火又降温,凸显轻量化智能体短板,企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型,其与两平台构成DeepexiOS,支撑企业AI体系化建设。

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Snowflake 落地中国两年:迈向智能体企业时代,关键在上下文

本文是Snowflake入华两周年之际,在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道,核心提出企业AI落地关键在业务上下文,给出可落地的智能体企业架构,分享多家企业落地实践。

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