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施耐德电气（Schneider Electric SE）同意以 31 亿美元全现金交易收购 Cognite，以扩大其工业数据与 AI 软件业务。这也是欧洲工厂加速现代化浪潮中的一项重要布局。这家法国能源管理设备制造商计划将 Cognite 与旗下工业软件业务 Aveva 进行整合。
具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。
具身智能数据的竞争，正在从“量大管饱”进入下一关。
Verily这家公司身上有太多漂亮标签。它从Google X走出来，是Alphabet孵化多年的生命科学资产，做过临床研究平台、慢病管理、人群疾病监测、可穿戴设备、研究数据环境、个人健康应用和人工智能助手。每一个方向单独拿出来，都足够讲一篇精准医疗的未来故事。
AI时代苟日新，日日新，又日新，数据库也是如此。
DeepMind 联合创始人、2024 年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 曾谈到，他一直将 AI 视为推动知识前沿的重要工具。AI 可以帮助科学家处理复杂数据、发现隐藏模式，也可能在未来参与更深层的科学探索。
多租户 RAG 与Agent系统的生产实践中，最致命的事故莫过于数据串租，系统将租户 B 的私有数据作为背景知识，回答了租户 A 的提问。
OpenAI首席研究官Mark Chen释放了一个强烈信号：OpenAI 并不认为scaling laws已经失效，恰恰相反，预训练、数据工程、推理训练和更长任务链条，仍是通向AGI的主干道路。
AI高考志愿填报，数据只是最基础的一环。
最近硅谷最火的岗位，非FDE莫属。FDE全称“Forward Deployment Engineer”，可以直接翻译成“前线部署工程师”。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。