数仓几百张表，AI一张都看不懂？Data Agent数据架构应该怎么做？
一个建设多年的企业数仓，ODS、DWD、DWS、ADS 分层清晰，几百张表、上千个字段，指标体系也相当完善。可一旦接入 Data Agent，问题就暴露了：数仓里明明有数据，AI 却不知道该查哪张表，更分不清字段背后的业务含义。
从LLM到Ontology：本体驱动的AI数据研发原理与最佳实践
AI写SQL语法早已不是问题，选错表、用错字段、口径对不上才是真实痛点。本文拆解阿里如何用本体把散落在生产代码里的隐性业务知识结构化，让AI真正读懂业务规则，并给出自动抽取、按需召回与飞轮迭代的完整落地链路。
5 步搞定 4 层嵌套 SQL 才能算清的股票连涨天数
嵌套 4 层的 SQL“最长连续上涨天数”，这道题在数据面试里被反复用来考人，据说通过率不到 20%。不是因为它难，而是因为它把 SQL 的一个老毛病暴露得干干净净：你明明知道逻辑是什么，写出来却是一坨嵌套。先看需求。一张股票行情表 Stock，记录了每天的收盘价。
LakeAgent实战 | 从一句提问到业务分析
“订单金额发生了什么变化，影响主要集中在哪里？”经营会上，这样的问题并不复杂，回答起来却往往要花不少工夫。先找到数据，再确认口径、比较变化、追查来源，最后把发现整理成报告。业务人员心里有问题，却可能因为不熟悉表名、不会写 SQL，或不了解数据链路，迟迟无法展开分析。
腾讯灯塔AI公测，一个数据分析与可视化Agent，实测惊艳
接入数据、生成看板、盯盘全流程都能用自然语言完成，没有 SQL 经验的业务人员也能一个人顶一个数据分析团队。
哈佛谷歌惊人研究：GPT-6 Astra已解决98%世界物理难题
就在刚刚，一项研究显示，GPT-6 Astra 已经解决了 98% 的全新理论物理难题!项目贡献者包括了Suvrat Raju、Sudip Chakraborty、A. Ramesh Chandra等数十位知名学者。
昨夜 PHP 大漏洞背后，极其诡异的 96 小时
PHP 两个漏洞合成 PHP2Shell，日本从首相官网到 pixiv 集体停服，48 小时内攻击尝试从几千次涨到几百万次。
别再把业务规则写死在SQL里了！换种更优雅的数仓设计
前段时间做数仓项目时，业务方提了一个看起来很小的需求：“新增一条映射规则。”开发同学看了一眼，说：“简单，改下 SQL 就行。”于是他打开任务，找到那段几百行的 CASE WHEN，新增一行，提交、发布、调度。短期看解决了，但其实埋下了一个更大的坑。
刚刚，Mythos 5破解量子计算重大难题
Mythos 5已经自主闭环，设计出比人类「最佳方案」还要高效得多的全新的量子电路!53个小时内，Myths 5就碾压了人类数年研究。