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面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架，让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计，在五个视觉基准测试达最优，提升前沿模型视觉表现。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
当AI吞噬软件，数据正在成为企业唯一的护城河
随AI火热，全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质，数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪，传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则，云器科技等厂商正沿此方向发展。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
独家解读｜2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移，高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势，如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等，还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
全球首个真实世界具身多模态数据集，它石智航交卷，比特斯拉还早6个月
它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA多模态数据集WIYH，将于2025年12月开放。该数据集突破大，特点鲜明，优势明显，其发布填补数据空白，奠定以人为本范式。