Databricks 把 Row Zero 收进来了,以后在 Genie 里直接用表格建模,安全治理交给 Unity Catalog,做数据的可以关注下。
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Databricks 出了个 Lakebase Branching,给 coding agent 一份隔离的数据库沙盒,改坏了也不碰生产数据,还有配套 CLI 工作流教程。
Databricks 出了个 MCP 服务,让 ChatGPT、Claude 直接连公司里带权限管控的业务数据,还附了完整配置教程。
Databricks CEO Ali Ghodsi 说,AI生存风险接近零,漏洞武器化已缩至小时级,企业瓶颈是缺少“组织本体”,这些观点很具体,不像那些吓人的说法。
a16z的Martin Casado批评Databricks用词不当,Databricks的Ali Ghodsi谈AI风险与采用
Databricks 的 Ali Ghodsi 和 a16z 的 Martin Casado 聊了聊谁该管 AI 实验室,挺有意思的。Ali 认为实验室自己监管不了,因为利益冲突,得第三方来管,就像拳击比赛需要裁判一样。
Databricks 的阿里·戈德西讲了点有意思的,他说现在公司内部的 AI 代理会产生很多数据,这些数据需要被分析,而且漏洞被武器化的速度越来越快,从几年缩短到几小时,挺值得关注的。
Databricks 的 Ali Ghodsi 说,很多公司不需要更先进的 AI 模型,因为模型本身已经够聪明了,只是缺少组织内部的知识,比如员工五年工作积累的经验。
Databricks 给工程师用上了 Astra,复杂任务效率提升 60%,比 Opus 5 和 Sol 5.6 强,但日常任务没明显提升,适合挑复杂活儿用。
Databricks创始人分享企业级AI落地的一手数据,讲了模型能力提升集中在哪、成本上升多少,以及怎么用预算引导工程师选择模型,对想用AI的企业很有参考价值。
Replit 和 Databricks 联手,让你在 Replit 上开发的 app 能直接部署到 Databricks,省去不少配置步骤。
Replit 和 Databricks 联手,让开发者能更方便地用 Databricks 的 Lakebase 数据库来写企业应用,比之前直接用数据库更简单。
Databricks 本来只打算融 10 亿,结果投资人抢着给钱,最后拿了 50 亿,估值拉到 1900 亿美元,就是这么火爆。
Databricks 把自家压成本的套路公开了:换便宜模型、动态路由、限流、砍上下文,最高省 90%,还开源了工具。
Databricks和NVIDIA一起搞了个开放安全AI联盟,专注AI安全和红队防御,做企业AI的可以关注下。
Databricks 用真实的百万行代码库帮你试了一遍,哪个模型配哪个框架最省钱最好使,直接看结果选就行
Databricks选了国产开源模型GLM 5.2当默认编程引擎,每花1.28美元能干出Opus 1.94美元的活,省钱了性能还不差。
前Databricks AI老大搞了个新公司,说能让AI耗电降到原来的千分之一,他们先做了个图像生成系统Un0,如果真能兑现,那AI成本得崩盘。
Databricks创始人在聊Agent Cloud,说每个企业都需要开放的底层生态,不是推销自己的产品,值得一听。
LlamaIndex的CEO在Databricks峰会上聊了怎么用AI智能体搞定那90%的非结构化数据,不是画饼,有具体的OCR和编排思路,搞企业自动化的朋友可以看看。
LlamaIndex 的 CEO 讲了怎么用 OCR 和代理编排处理 90% 的非结构化企业数据,值得搞知识管理的朋友听听。
想了解AI智能体基础设施的未来方向?听LlamaIndex、LangChain、CrewAI创始人面对面聊聊他们的最新看法。