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产品应用7

全民养虾,百虾大战,但2026年了,99%的企业用AI还是没赚到钱。

2026年,99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小,壁垒在context。Data不等于Context,企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。

探索AGI
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1美元Token撬动4800美元收益!AI挑战百万美元级基准,最赚钱的Agent出现了

Humanlaya Data Lab等机构构建$OneMillion - Bench评测基准,用经济价值衡量模型。它含400道高难题目,覆盖多领域。目前最强模型能产出约50万美元价值,但离可交付专业任务还有距离。

机器之心
算法论文7

5大维度、4类模态:LLM/Agent数据分析技术全景图

文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》,上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态,给出 100+ 代表性方法等,还介绍不同数据类型的分析技术。

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新闻资讯8

联手 OpenAI 发布 ACP,Stripe 是如何思考 Agent 支付的?

今年 9 月,OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP,重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈,介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索,以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。

海外独角兽
算法论文8

蚂蚁VLDB最佳论文:用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据

蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据,解决数据准备难题,如在SFT任务中大幅缩短周期。

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