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GPT-6 Astra都能操控机器人了，具身智能公司会被“降维打击”吗?
在2026 Inclusion·外滩大会期间，围绕着业内比较关注的问题，众多业内嘉宾展开了讨论。嘉宾们呼吁更理性看待具身智能的发展，少一点过高的期待，多一些耐心。虽然未来行业发展仍然充满了不确定性和挑战，但是大家也满怀信心和希望。
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想要AI模型大规模落地产业，为什么“智效比”越来越关键?
目前，大模型的效果量化、可信落地仍是行业共性难题，而好的模型不是设计出来的，是用出来的，优质的AI模型更依托海量真实场景的持续淬炼。对企业而言，AI落地最终要回归商业本质、考量投入产出比，需要结合具体业务场景，在智能、速度与成本之间进行平衡取舍。可以预见，以高智效比为核心的模型发展思路，将成为AI产业规模化、普惠化落地的主流趋势。
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每Token成本vs每任务成本：究竟什么决定了AI的投资回报率(ROI)?
正因如此，“Token最大化”这种思路无论从哪个角度看都偏离了重点。Token是消耗品，而非产出，真正的优化不在于将其最大化或最小化，而在于为合适的任务选用合适的智能方案。
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海量Agent涌入企业，如何应对数据管理新范式变革?
随着Agent规模化落地，正在重构企业数据的消费与管理模式，复杂多云多源环境、自动化数据操作与全新的数据安全风险，以及数据语义层准备，已然成为企业智能化转型的共性难题，以NineData为代表的数据管理平台厂商在AI时代也将扮演越来越重要的角色。
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AI引发软件范式变革：从“程序+数据”走向“智能体+知识”，数据库该怎么走？
本文编辑整理自深圳计算科学研究院旗下崖山智能总经理王南在DTCC2026大会的主题演讲《软件定义，从“程序+数据”走向“智能体+知识”》，重点关注DB for AI方面。AI时代，IT迎来范式变革，软件重新定义，AI应用未实现大规模爆发，缺了什么?数据库在新技术栈里将扮演什么角色?未来将如何演进?
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8月数据库圈值得关注的事 | 2026
8月，第17届中国数据库技术大会(DTCC 2026)在京召开;沙利文发布《2026年中国分布式事务型数据库市场研究报告》;YashanDB与中科曙光联合推出全栈国产化核心业务数据库联合方案;达梦数据正式发布SQLark V4.0;腾讯云正式发布面向 AI 时代的数据底座 TDSQL Nexa;OceanBase seekdb 正式发布 1.4 版本……
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性能硬实力，AI新底座：达梦数据库一体机进化之路
面向AI智算时代，DAMENG PAI数据库一体机完成全方位底座升级。凭借DM9多模内核实现多模态数据统一处理，依托分布式并行算力加速AI计算，通过三级分层存储兼顾性能与成本。同时提供开放平台，对接AI生态。此外，搭配智能运维体系，大幅降低使用门槛，助力企业盘活数据资产、释放AI数据价值。
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灵活配置：测试数据管理中的缺失环节
不同的测试活动需要不同的数据特性。单元测试需要小而专注的数据集，集成测试则需要更广泛的覆盖范围。性能测试需要规模;回归测试则需要一致性和可重复性。
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对话南大通用张益：GBase 8c如何打造新一代AI数据库?
在AI时代，数据库生态、AI生态两手都要抓，两手都要硬，数据库与AI也需要协同发展。当然生态建设离不开技术实力的支撑，产品能力若不过硬，便无人愿意与你共建生态。最终，在夯实产品能力的同时，打通数据库与AI生态的协同链路，搭建起繁荣开放的产业生态，将会成为AI时代数据库领域能否成功的关键。
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使用 LM Studio 将本地大型语言模型与 Spring AI 集成
在本教程中，我们将学习如何将 Spring AI 与 LM Studio 集成，并配置 Spring AI 使其与本地托管的聊天模型和嵌入模型进行通信。
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Agentic AI时代，数据库“AI自治”真的要来了
实现数据库AI自治的核心价值是把DBA的经验沉淀进系统，让系统能够更早发现问题、更快定位原因、更稳妥地给出处置建议。
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从“被看见”到“被理解”：智能体商业开启产业增量新时代
从流量竞争走向意图竞争，智能体商业的竞争正在从入口争夺转向服务能力、互联标准与履约质量的综合比拼。OPPO与支付宝的合作案例也印证，舍弃短期流量收益、把用户体验放在首位，反而能够换取更大的增量空间。当前智能体商业化仍处在早期，未来产业能否如期迎来爆发，不只取决于大模型能力，更考验全行业共建可信、开放、可落地智能体网络的合力。
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为何企业AI的成本问题在于推理而非训练?
在生产环境中，这形成了一条分层链：低成本执行器处理大部分工作，中层评估器监控输出质量并标记模糊情况，而前沿模型则专门用于处理真正需要它的那部分请求。
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DTCC 2026圆满落幕：探索DBA转型路径与企业AI落地实践
2026年8月22日，第十七届中国数据库技术大会(DTCC2026)圆满落下帷幕。这场历时三天的盛会由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办，以“融数聚智 创领未来”作为核心主题，致力于为数据从业者提供最具前瞻性的技术视野与实践参考。
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数据尚未就绪，企业级AI需要解决的“第一公里”瓶颈
迄今为止，AI行业一直专注于推理层，而在主流AI讨论中，数据准备层却相对受到较少关注。调查一再表明，数据孤岛、治理问题以及整体数据质量正制约着企业的发展。Databricks的一项调查发现，仅有37%的高管认为其生成式AI应用已具备投入生产的能力。
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甲骨文媒体沟通会侧记：AI落地成效为纲，AI时代数据为王
近日，在甲骨文中国媒体沟通会上，一众专家带来了前沿的AI实践与思考，甲骨文提出了一个AI落地方法论——Oracle AIBS(AI Business Success)，该方法论的核心理念是AI落地并非以AI功能上线为终点，而是以可量化的业务成效(Business Outcome)来定义AI成功。
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Anthropic确认拥有内部芯片团队：协同设计有望将Claude的推理成本削减一半
Anthropic 周三证实，该公司正在组建一支内部“定制芯片团队”来为Claude设计芯片——这是该公司首次公开承认其自6月初以来一直在秘密推进的专有硬件计划。这一经TechCrunch证实的公告标志着一个战略转折点：Anthropic不再仅仅是外部芯片合作伙伴产品的使用者，而是正在转型为芯片设计商。
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7月数据库圈值得关注的事 | 2026
7月，数据库市场动作不断。Forrester发布了《The Forrester Wave™: Multimodel Data Platforms, Q2 2026》报告;据外媒报道，OceanBase正在寻求新一轮外部融资;星环科技发布GPU原生认知数据库;阿里云发布AnalyticDB具身多模数据平台V2.0……
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强强携手！Databricks与微软深化合作，布局企业级AI未来
日前，Databricks与微软深化了合作伙伴关系，合作期限现已延长至2030年代。双方将开展更紧密的工程合作，Databricks 将更多地采用微软基于Arm架构的Cobalt处理器，并更加依赖Azure平台。微软将继续将其AI产品线全面融入Databricks技术，同时将Genie和Unity AI Gateway更深入地集成到微软的产品中。
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OceanBase启动外部A轮融资以拓展AI数据库业务
知情人士透露，OceanBase正在与潜在投资者就A轮融资进行磋商，融资规模可能在20亿元至30亿元(约合2.95亿美元~4.43亿美元)人民币之间。
