蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据训练一个大模型之前，语料需要经过解析、清洗、去重、质量评分、Token化和样本组装。
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6762 点击 2026-09-04 10:45
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训练一个大模型之前，语料需要经过解析、清洗、去重、质量评分、Token化和样本组装。
Perplexity推出本地优先智能体Portable Computer，通过专为端侧模型设计的Harness配合Qwen3.8-27B实现近零成本的本地推理，并在多项基准测试中超越Hermes和Pi等开源通用框架。
8 月 7 日晚上 10 点，MiniMax H3 团队来到 Reddit 的 r/StableDiffusion 社区举行 AMA（Ask Me Anything）。参与此次交流的包括 H3 研究负责人 dacongya，研究员 Luigi、Nero、Kiro，系统工程师 Reynor，以及 MiniMax 开发者关系负责人 Ryanlee。
在蚂蚁灵光上，用户说一句话，30秒就能「手搓」出一个闪应用：一个记账本，一个报名页面，一个打卡工具。上线四个月，这样的应用已经积累了3000万个。
Databricks 表示 正在进行由 Coatue Management 领投的新一轮融资，公司估值为 1880 亿美元，比去年 12 月上次融资后的估值增长 40%，也高于上个月 The Information 报道 公司曾在考虑的 1750 亿美元估值。
Databricks的联合创始人兼CEO Ali Ghodsi最近整了一个大活。公司有1.1万名员工，AI相关的开销越来越高，到底该用哪个模型搭配哪种执行框架，才能在省钱的同时保住效果？自己动手做了一次大规模测试。这次测试基于Databricks真实的业务代码，覆盖3家主流云厂商，由3000多名工程师的实际工作产出支撑，涉及多种编程语言和任务类型。
长期以来，机制可解释性（mechanistic interpretability）领域有一个几乎从未被明说、却被视为理所当然的前提：模型对于同一种任务的能力或表现，背后对应着一条唯一的、或近乎唯一的内部「电路」（circuit）。该领域的研究者们之所以要做「电路发现」（circuit discovery），是为了要把这些「特定的」电路找出来。
Patronus AI 今天官方宣布公司完成由 Greenfield Partners 领投的 5000 万美元 B 轮融资，Lightspeed Venture Partners、Notable Capital、Datadog、三星、Gokul Rajaram、Factorial Capital 以及来自我们实验室和新实验室的众多人工智能领军人物也参与了本轮融资。
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
微软CEO 萨蒂亚·纳德拉，上周发的那篇《没有生态的前沿，立不住》（A frontier without an ecosystem is not stable），是近期挺有意思的一篇文章。不在于它提出了多少新概念，里面的很多要点，在近一年里大多已有讨论，而在于说它的不是旁观者，而是亲手运营着庞大 AI 基础设施的人，并且纳德拉用很朴素的语言，把两件非常重要的事情讲清楚了：