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初稿出炉：首部AI数据标注合规标准，欢迎参与起草与研讨
数据标注影响大模型性能，国家正推进数据标注产业发展，但行业合规问题突出。智合标准中心启动《面向人工智能的数据标注合规指南》团体标准研制，初稿已出，邀多方参与起草，标准将助AI企业解决合规难题。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
小红书 FinOps 实践：云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况，分析成本优化面临的问题，阐述成本洞察和优化的探索，如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等，还展望了 AI for FinOps 实践。
Pinecone 推出 Nexus 引擎：为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线，是面向 AI 智能体的“知识引擎”，能将企业数据转为结构化数据层，复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升，词元消耗大幅降低。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
40.9K Star 数据可视化神器！Json数据处理领域的“瑞士军刀”！
在数据驱动场景中，解析复杂嵌套JSON结构费时费力。GitHub上标星40.9K的开源工具JSONCrack，能将JSON数据可视化为交互式节点图，还有转换、格式化等功能，使用简单，应用场景广。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真？新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现，解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式，通过闭环流程生成数据，能扩展轨迹、提升泛化能力，有望重新定义机器人数据天花板。
立足影视文化产业，联动科技，超前布局，推动建设北京视听数据可信空间！首创郎园这样为企业服务——
在2025中国广播电视精品创作大会期间，‘中国视听数据资产化主题研讨’活动举办，‘北京视听数据可信空间’启动建设。该空间是全国首个聚焦大视听产业的可信数据空间，为视听产业数据要素市场化配置助力。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
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。