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基于这些检查结果，AI会给每一条血缘链路，自动打上一个血缘置信度标签。至此，一场质变发生了。我们不再是拿着一张可能对的草图。我们拥有了一个由AI自动生成、自动修复、自动验证、并自动标注了可信度的数据血缘图。

在数字经济蓬勃发展的2025年，数据分析能力已成为各行各业的“通用语言”。对于中专学历的求职者而言，一项名为CDA（Certified Data Analyst）的数据分析认证正成为他们敲开知名企业大门的“金钥匙”。

在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。然而，现有的研究 ...

Anthropic 的工程师们上周发了篇博客，可以说是直接把自家的 MCP 给「背刺」了。 而这时间点，也好巧不巧，正好就是 MCP 推出刚刚一年之际。 MCP（Model Context Protocol）的设计思路很简单：把工具们的「说明书」塞进 Claude 的 context window，然后让模型决定要不要用，怎么用。 但这就好像，给一位工人配了一套工具箱，但要求他必须把所有工具的使用 ...

演讲嘉宾 | 尹辰轩、北银金科高级算法专家 大模型的出现让一切需要与人进行交互的领域都有了新的技术方案，投顾领域也将迎来大模型时代。通用型的大模型，在专业领域上的深度思考以及幻觉风险使得在投顾这种强合规领域上应用速度慢。

过去十余年，大数据技术经历了一场从“管道”到“神经”的革命性蜕变。从Hadoop到Spark，从Flink到Lakehouse，再到如今DataOS与智能体的崛起，每一次技术跃迁都伴随着对既有架构的颠覆。当数据规模从TB级迈向ZB级，传统“堆砌工具”的模式逐渐失效，取而代之的是一套更高效、更协同、更智能的数据处理体系。