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本文介绍了一种基于能力的数据基础设施，通过课程调度，利用异构监督训练通用图像生成模型，以应对多样化的生成任务。
一份基于对300位数据与技术高管的调查报告，探讨了遗留数据系统如何限制企业AI智能体的效能与扩展，并指出那些为智能体提供更广泛数据访问的“数据领导者”会获得更高的信任与成功。
本文介绍了营养数据服务（NDS），这是一种保留来源的基础设施，将FAIR原则付诸实践，用于AI智能体介导的营养研究，解决了数据身份、搜索和交叉映射的挑战。与开放网络重建相比，它展示了强大的基准测试结果和更高的可重复性。
This paper argues that Latin America lacks the datasets and benchmarks layers needed to build its own AI, and proposes DataHub, an open, incentive-driven platform with a task-first ontology to index and contribute regional datasets.
在未来内存与存储大会（FMS）上，NVIDIA 宣布将其用于 GPU 直连存储的 cuFile API 开源，并展示了 Vera CPU 在压缩和加密流水线中相比 x86 高达 3.21 倍的吞吐量提升，以应对 AI 日益增长的存储需求。
与医疗支付方的交流观察表明，关注点正从AI模型转向数据就绪度、PHI处理以及跨异构系统的集成。
与 Clever Cloud 的资深工程师 Pierre Zemb 的访谈，讨论他在 FoundationDB 上构建数据层的工作以及之前在 OVHcloud 的经历。
一则推特帖子总结了 Latent.Space 播客一期节目（与 Databricks 联合创始人）的要点，涵盖 Databricks 为何击败 Snowflake、元工具链的兴起、Neon 的成功、通过 LTAP 实现 HTAP、MosaicML 的命运，以及在大公司中保持初创文化。
机器人团队正在从头重建数据栈，以克服“数据层税”对机器人学习迭代和扩展的拖累，因为现有基础设施无法处理多速率和多模态数据。
Anthropic的科学博客认为，AI在生物学领域的进展落后于编程，因为生物数据基础设施并非为智能体设计。一项案例研究表明，添加确定性检索层（gget病毒）可将准确率提升至接近100%。
尽管2026年全球AI支出预计达2.5万亿美元，但MIT的NANDA倡议报告指出，95%的企业生成式AI项目可衡量ROI为零。一位从业者对14个项目的第一手分析表明，预算分配不当、偏重模型工作而忽视数据基础设施是根本原因。
LlamaIndex CEO Jerry Liu 在 Venture with Grace 播客中讨论为何数据基础设施对自主AI热潮至关重要，强调AI智能体需要在正确的时间访问正确的数据。
Judgment Labs 今日正式上线，并获得 3200 万美元融资，旨在提供基础设施，利用生产数据来改进 AI 智能体。
文章指出AI推理对云数据基础设施提出了独特挑战，其需求更接近高并发OLTP系统，而非传统面向人类速度的应用。文章强调需要优化存储和数据访问层，以应对自主智能体驱动的"AI数据海啸"。
Anthropic研究员Laura Luebbert认为，生物数据基础设施需要为AI智能体重新设计，她通过一个案例研究指出，即使是强大的模型也无法可靠地从NCBI Virus检索序列数据，直到添加了确定性检索层。