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EvoOntology:给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体(Data Agent)面对异构数据时,能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径;指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束,这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索,代价高且易出语义错误;把人工维护的语义层全量注入提示词,又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology(arXiv:2609.15779)给出了新解法:首个面向数据智能体的自进化本体层(Self-Evolving Ontology Layer)。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”:不更新模型权重,而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进,每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器,供智能体运行时主动查询: · Schema Layer 定义本体的表示边界(节点族、语义关系、引用模式); · Content Layer 是类型化语义图,由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成,每个语义对象都有工作负载证据支撑,落地验证后才提交; · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest,智能体按需检索当前步骤所需语义,而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期:构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证;交互轨迹被持续记录;进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁;候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本,才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干(GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8)上,EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7(81.8 → 89.5),验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文: 代码:
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初一的时期就爱上露出,还有回头路吗...
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初参加の撮影会予約受付始まりました! たくさんの予約おまちしてます🌸
居然还有电话套餐没有来电显示功能?没错,我还真遇到了! 没有来电显示的套餐感觉是比较初代的号码套餐了,我记得应该那时开卡还不用实名,现在时代进步了都免费了 最近在贴吧收了一张浙江联通的0月租套餐,号卡到手后正常使用却发现一个奇怪的问题。别人拨打这个号码时,手机上显示的居然是未知来电 一开始,我还以为是手机设置的问题。查询之后才发现,原来是这个套餐没有附带来电显示功能。于是我联系联通客服申请开通,客服给出的理由是: 这个套餐在设立初期就没有包含来电显示功能因此无法开通 本来以为这事就没办法了 后来突然想到 似乎可以通过拨号USSD/MMI代码查询和设置来电显示。 结果没想到,还真可以!也就是说,客服那边说无法开通,但我自己通过代码操作之后 来电显示居然成功了 这波也算是意外发现了一个小技巧,来电显示居然还能靠这种方式自己开出来 查询来电显示状态:*#30## 开启来电显示:*30# 关闭来电显示:#30##
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很多人说跑会无用,但新加坡token2049我觉得有必要跑一跑 1.牛初第二个大会 刚好衔接在韩国KBW后边,有些朋友看两个接一起,就只去token2049,毕竟每年token2049都挺盛大的 2.机票、酒店很贵! 这里算是门槛了,穷的机构、项目方可能拨不起预算给bd去,去的基本都是最近赚钱或者是想在牛市搞事情的人 3.本地土著强有力 不知道大家听没听过一句话“新加坡狗庄遍地走”,可能你下楼喝个咖啡就能遇到哪个大庄出没 更有甚者,有些高端德州局不是打u是打btc的,去新加坡的小伙伴记得千万不要打德州哦 最后,有啥好活动推荐吗,推荐推荐我 如果能直接邀请我最好了
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「薄肌出征Token2049」 今晚「Trust 对谈」AMA , 集结 顶流薄肌俊男美女,给你探路👇 想练薄肌? 想知道如何跑会? 今年 Token2049 到底有啥不一样? 今晚统统来听 Trust Wallet AMA。 来来来发福利,帅哥美女都给你们@在这儿💙 -高知优雅@vanessaaal7, AI Growth Head, @0G_labs -阳光甜美@Ccweb3hub, Growth Head , @Aster_DEX -帅气猛男@0xLaughing , APAC Lead, @GoKiteAI 特约薄肌KOL - 归来仍是男大 陈锦初@0xajc -薄肌教母 林可 @cryptoquantboo 感谢Trust Wallet 线下活动赞助: - Elle, BD Manager,@BAI_AGI -低调沉稳@wsjack, Head of APAC,@aveai_info 今晚8:00, 薄肌男孩女孩茶话会,不见不散 预约👇 最后转发本帖, 祝你会收获一样的薄肌身材!
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Racing Miku: 2022 Ver. 📌 Model. @Hoya__8 📍 2026.09.19. 부천국제만화축제 #初音ミク# #Miku#
AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs,这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰,AMD 做 CPU 和 GPU,OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞,她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态,以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易,也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款,对 World Labs 的估值约 82 亿美元,预计年底前完成,还需要监管审批。交易完成后,李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家,直接向苏姿丰汇报,World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方,也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年,私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是,AI 现在还在很早期的阶段,而且越来越明显的是,硬件、软件、系统和模型这几层互相影响,对整条链路理解得越透,造出来的系统就越好。收购 World Labs,一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员,另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断,反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大,对算力的需求也越来越大;和 AMD 合在一起,模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理,硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式,AMD 仍然是一家平台和解决方案公司,软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户,也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年,到现在两年多,专攻空间智能和物理智能,也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律,这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说,他们想做的是语言模型之外的方向,因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求,机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型,先是 Marble,然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”,能生成高质量的画面,同时保持三维和四维(三维空间加上时间)上的一致性,摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX,这家公司做出了一套机器人仿真工作流程,以及训练机器人控制策略的模型,由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃,除了大家熟悉的云端 CPU、GPU,物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI,都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向,而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱,发展势头也不错,主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向,这件事的关键在于双方的愿景是否一致,和有哪些选择关系不大。在她看来,这次合并会是“一加一大于二”,接着她笑着补了一句,AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能,李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划,World Labs 正在做的工作会继续,但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说,AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型,它们跑在不同的硬件上,这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来,没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里,大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态,她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说,现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法,到她自己做的 ImageNet,这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论:模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”,技术必须好,也必须安全。她拿芯片行业做例子:最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑,AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派,相信行业能建立起合适的流程和防护措施,而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样,互相分享做法。 主持人进一步问,提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事,要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说,要保证硬件本身安全、按设计运行,模型在上面跑时数据是安全的,还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导,但因为 AI 是新东西,各方学习的速度不一样,所以她欢迎更多的行业协作,也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说,主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个,她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术,和历史上所有这类技术一样,初衷是让人的生活和工作变得更好,但每项技术都是双刃剑,必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD,她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元,苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购,World Labs 是下一笔,而且是战略意义很重要的一笔。在她看来,技术如今和经济、国家安全都紧密相关,AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断,只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来,而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说:“我会让她忙起来的。”
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