代表性或获得融资Ai项目研究之Databricks

代表性或获得融资AI项目研究之Databricks

按：来源一： X 上 AI 领域的 100 家行业内最有实力、发展最好、得到投资界和消费者认可的 AI 企业；来源二：融资的项目作一个专题研究：1、融资了，说明得到资本界看好，可能是一个好的方向和项目；2、通过研究它们，可以了解外界或圈内人对这个行业的判断，是一种研究AI发展趋势的捷径和正确的路；3、基于X是目前国外信息最集中和更新快的平台，还依托于此来研究相应的融资项目。

数据砖
，
@databricks，
Databricks 是一家数据和 AI 公司，帮助数据 + AI 团队解决世界上最棘手的问题。
总部：加利福尼亚州旧金山databricks.com，2013年7月加入，
1,080 正在关注，
8万关注者，

@databricks
·
15小时
Databricks 首席信息官 Naveen Zutshi 和
@Sportsbetcomau
的 Niall Keating 分享了他们如何将代理 AI 从实验带到集成：
- 转变工作流程
- 推动实时决策
- 为企业范围内的采用奠定基础
观看完整的小组讨论，了解代理 AI 的实际策略。https://databricks.com/resources/webinar/agentic-ai-from-hype-to-action?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000HA8RiIAL

@databricks
·
8月3日
数据是人工智能时代的竞争护城河
Databricks AI 副总裁
@NaveenGRao
加入
@theCUBE
的
@furrier
讨论评估优先思维的重要性、代理驱动的模型评估如何大规模支持 GenAI，以及将 AI 投入生产的实际步骤。
观看完整对话#RAISESummit2025:https://youtu.be/JtwPk2OUxU8?si=mzr5FAACSGsy7GXO

今天，我们很高兴推出 MLflow TypeScript SDK，将 MLflow 行业领先的可观测性功能直接引入您的 TypeScript 和 JavaScript 应用程序！🚀SDK 支持：✅自动跟踪#LLM和 AI API 调用✅自定义代码和工作流的手动检测✅基于 OpenTelemetry 的标准，用于导出和集成跟踪数据✅与任何 MLflow 跟踪服务器集成（本地或云托管）✅人工反馈收集和评估工具
您可以在完整的博客文章中找到动手指南、代码片段和设置提示。👇
🔗深入了解：https://mlflow.org/blog/mlflow-typescript

Lakeflow Connect 刚刚进行了一些重大升级，使数据摄取比以往更快、更容易、更具可扩展性。
新的完全托管连接器扩展了数据引入源的广度，包括新的基于查询的数据库连接器。
我们最近还推出了 Zerobus，这是一种直接写入 API，可简化物联网、点击流、遥测和其他类似用例的摄取。
查看实际效果：https://dbricks.co/4l1i0q9

Databricks 首席 AI 科学家
@jefrankle
加入
@arikaplan1
和 Carly Taylor 探讨人工智能研究的新进展，以及如何将人工智能从研究带入现实世界的产品。
点播观看完整对话：https://databricks.com/dataaisummit/session/summit-live-whats-new-databricks-and-ai?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701vp00000d7qrxia3

自推出 AI/BI Genie 和 Databricks One 以来，我们一直在不断改进组织分析和处理数据的方式。
探索最新的 AI/BI 仪表板功能，包括：
- 可定制的仪表板主题以匹配您的品牌和工作流程
- 将文件直接上传到您的仪表板，以便即时可视化和探索
- 只需点击几下即可预测时间序列数据的趋势
- 使用 AI/BI Genie 提供更准确、更上下文感知的答案
了解新功能和后续计划：https://databricks.com/blog/whats-new-aibi-july-2025-roundup?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

RLVR 不仅仅用于数学和编码！在
@databricks
，它正在影响跨域的产品和用户。一个示例：SQL Q&A。我们凭借标准的 TAO+RLVR 配方登上了 BIRD 单型号单代排行榜的榜首 - 该配方在我们的 Agent Bricks 产品中推出。

演示：如何在 Databricks AI/BI 中显示和使用 Unity Catalog 指标视图，以便自助访问受信任的业务指标。
了解如何使用行级安全性和列掩码等设置集中治理。

Arctic Wolf 宣布与
@databricks
集成 Databricks 数据智能平台，以进一步扩展业界最大的开放安全运营平台 Arctic Wolf® Aurora 平台。🔗:https://arcticwolf.com/resources/press-releases/arctic-wolf-scales-the-arctic-wolf-aurora-platform-on-databricks-data-intelligence-platform-to-strengthen-its-ai-powered-soc/

Databricks 研究科学家 Pallavi Koppol 探讨了为什么特定领域的智能对于企业 AI 中的大型语言模型至关重要。
了解组织如何根据自己的术语、数据和任务定制模型，而不是依赖一刀切的基准。☕在此处观看 Data Brew 的完整剧集：https://youtu.be/irwq__S498M?si=aeZlOabJQe5PCSe-

Pathnostics 正在推进抗生素管理、加速研究并开发人工智能模型，以帮助提供者更快地让患者接受正确的治疗。
他们做到这一点的方法之一是摄取 Salesforce 数据，使销售人员能够及时向临床医生提供实践级见解。
Pathnostics 与我们分享了他们的架构，以便您可以了解他们如何统一数据、分析和 AI 工作负载，以便为医疗事务、销售、运营和研究团队提供日常见解。https://databricks.com/blog/why-pathnostics-chose-databricks-data-intelligence-platform-its-most-complex-diagnostics-data?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

了解如何跨数据工程、数据仓库、数据科学和 AI 构建数据和 AI 解决方案。
探索最新的数据和 AI 技术，并为 LinkedIn 和简历赢得 Databricks 基础知识徽章：https://databricks.com/resources/learn/training/databricks-fundamentals?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=7018Y000001Fi0MQAS

了解领先的组织如何将代理 AI 从试点项目转移到生产、转变工作流程、实现实时决策以及为企业范围内的采用奠定基础。
与 Databricks 首席信息官 Naveen Zutshi 和
@sportsbetcomau
的尼尔·基廷（Niall Keating），主持人
@HarvardBiz
托德·普鲁赞：https://databricks.com/resources/webinar/agentic-ai-from-hype-to-action?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000HA8RiIAL

数据砖#DataAIWorldTour 🌍汇集了数据和 AI 工程师以及数据分析专业人士，讨论数据和 AI 的最新进展，分享用例和最佳实践，并听取行业专家关于下一步的讲座。
无论您是在寻找实践培训还是可作的课程来推进您的数据和人工智能计划，这都是适合您的活动。
在您附近的城市注册参加→https://databricks.com/dataaisummit/worldtour?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=7018Y000001RjAoQAK

加入 Databricks 的 Laurent Léturgez 和
@arikaplan1
和 Amadeus 的 Chris Ernst 讨论了组织如何从传统数据仓库迁移到现代基础设施，以解锁智能体验、预测性见解和更好的性价比。
观看完整内容

NVIDIA 的 LLM 漏洞扫描程序 Garak 是一种开源工具，配备了生成器、探针和检测器，可评估 LLM 的稳健性并识别特定攻击媒介的弱点🔎了解如何使用 REST API 扫描 Databricks 托管的 LLM，解释 Garak 的评估报告，并监视模型随时间推移的可靠性：https://databricks.com/blog/ai-security-action-applying-nvidias-garak-llms-databricks?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

使用 Databricks 免费版免费学习和探索最新的数据和 AI 技术。🧠用户可以在数百万专业人士每天使用的同一平台上尝试全方位的用例——从构建 AI 代理到协作处理 DS/ML 项目，再到使用 SQL 分析数据。
了解如何开始：https://databricks.com/blog/introducing-databricks-free-edition?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

为 LLM 代理配备工具不应意味着失去治理或安全性。
近几个月来，模型上下文协议（MCP）开始流行，我们很高兴推出集成了 Mosaic AI 和 Unity Catalog 的托管 MCP 服务器。现在，您的 AI 模型可以通过强大的治理安全地访问外部工具和数据。
探索一条实用的途径，以获得真正有助于您的业务的安全、有用的 AI 代理。https://databricks.com/blog/announcing-managed-mcp-servers-unity-catalog-and-mosaic-ai-integration?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

使用 Databricks SQL 释放 SAP S/4HANA 财务数据的强大功能🔓此演示展示了财务团队如何访问和分析 SAP 数据、实施稳健的治理以及使用 AI 驱动的预测，而无需繁重的技术工作。
了解如何将分散的 SAP 数据转化为战略资产，预测现金流趋势，并做出更明智、更快速的决策。https://youtu.be/bb9TijtkhE8?si=bZ4S400nfmXkb8z8

了解 Mosaic AI Agent Bricks 如何轻松地从合同、发票或表格中提取结构化信息，无需手动标记或架构训练。
这个 5 分钟的演示展示了信息提取代理如何使用架构反馈和 AI 辅助评估不断改进：https://youtube.com/watch?v=VEYYgy0HrqM

在企业 AI 方面，研究与实际部署之间存在差距。
Databricks 参谋研究科学家 Dipendra Kumar 和参谋软件工程师 Alnur Ali 讨论了现实世界 AI 的挑战（杂乱的数据、安全性、稳定性）、正在开发的新工具以及研究人员 + 开发人员之间的协作。☕观看完整剧集
@databrew_db
这里：https://youtube.com/watch?v=DzZlxRAS79U

查看 Apache Spark +
@spice_ai
实际应用：更快的查询 + 实时 AI 决策🤝Apache Spark™ 大规模提供数据处理和分析。借助 Spark Connect 和 Spice AI OSS，团队还可以实现对 Spark 数据的低延迟、高并发访问以进行运营

数据智能对自助分析意味着什么？
Databricks 产品营销总监 Richard Tomlinson 加入 Andrew Miller
@TDWI
讨论使自助服务分析发挥作用的挑战和机遇，以及数据智能在其中的作用

深入了解 Lakeflow：跨引入、转换和业务流程的统一数据工程。
Databricks 的杰出工程师 Michael Armbrust 演练了 Lakeflow 的主要组件及其工作原理
- Lakeflow Connect：高效的数据摄取

“与任何其他提供商相比，使用 Databricks 对我们的 GenAI 模型进行微调要容易得多。”🧱有了特工砖，
@Experian
和
@flotracker
部署了专门的 AI 代理，以提高用户成果，同时满足严格的要求

Unity Catalog 刚刚向前迈出了一大步，提供了完整的 Apache Iceberg™ 支持、Unity Catalog 指标、特选发现、基于属性的访问控制（ABAC）和数据质量监控。
这些更新为 Iceberg 带来了最佳目录，新的商业友好型发现

表值函数（TVF）现在直接与 Apache Spark™ 4.0 和 Databricks 中的 DataFrame API 集成！
主要优点：
- 原生 DataFrame 集成
- 可链接和可组合
- 横向连接支持
了解更多信息👇
https://databricks.com/blog/introducing-dataframe-api-table-valued-functions?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

在#DataAISummit，Databricks 联合创始人 Arsalan Tavakoli-Shiraji 分享了我们如何让您的数据仓库现代化比以往任何时候都更容易。
随着 Lakebridge 的推出，团队现在可以使用免费的 AI 驱动工具自动从传统仓库迁移。
抓住这个和

我们新的 Databricks AI 治理框架是您负责任且有效地实施企业 AI 计划的综合指南。
该框架提供了一种结构化的人工智能开发方法，涵盖构建负责任且有弹性的人工智能的 5 个基本支柱

在#DataAISummit,
@LaminiAI
首席执行官
@realSharonZhou
探讨了 SLM 和迷你代理如何为可靠的代理工作流程提供支持。
了解内存 RAG、基于 MoME 的内存调优以及文本转 SQL 和代码分析等实际用例：https://databricks.com/dataaisummit/session/composing-high-accuracy-ai-systems-slms-and-mini-agents?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701vp00000d7qrxia3

今天发生！🚨加入 Agents in Production 2025，参加有关使用 MLflow 3.0 构建评估驱动的代理系统的不容错过的会议。🎙️“使用 MLflow 3.0 推动评估驱动开发”，由 Yuki Watanabe，高级软件工程师
@databricks
了解如何：✅

Unity Catalog 中的新增功能：增强的 Python UDF！🐍什么是新的：
– 支持自定义 Python 依赖项
– 批量 Python UDF 以获得更好的性能
– 使用 UC 服务凭证安全访问外部服务
现已推出公共预览版：https://databricks.com/blog/announcing-support-new-uc-python-udf-features?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social