中國啟動國家級計畫以提升 AI 訓練數據供應
中國數據管理部門公布了一項全國性計畫，旨在建立行業特定的數據集，以應對全球 AI 數據短缺問題。此舉旨在為開發下一代 AI 模型爭取戰略優勢。
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Zip 推出 AI 代理以確保企業採購流程安全
Zip 推出了五款 AI「超級代理」以及 Model Context Protocol (MCP) 實作，旨在讓採購流程能在受控的 AI 環境下進行。此舉旨在防止員工將敏感財務數據洩漏至未經監控的個人 AI 帳戶中。
Meta 的 AI 訓練工具違規收集歐盟員工數據
據報導，Meta 的「模型能力計畫」（Model Capability Initiative）正在收集美國與歐盟員工之間的敏感通訊，可能違反了 GDPR。該工具原意是透過追蹤按鍵與螢幕內容來進行 AI 代理訓練。
DataHub 推出 Context Intelligence 以防止 AI 代理產生幻覺
DataHub 推出「Context Intelligence」層，透過挖掘歷史 SQL 查詢日誌來建立語意索引。這能協助 AI 代理準確識別資料關係與關聯（joins），顯著降低企業環境中的幻覺率。
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數據工程的未來：從Modern Data Stack到Data Engineering Harness
本文提出從手動工具管理轉向「Data Engineering Harness」，這是一種由AI驅動的框架，允許AI Agent在維持企業治理的同時執行數據任務。
使用 Databricks Unity Catalog 與 Amazon SageMaker 微調 LLM
此工作流程展示了如何整合 Databricks Unity Catalog 與 Amazon SageMaker AI 進行安全的 LLM 微調。它利用 Amazon EMR Serverless 進行資料預處理，同時維持嚴格的資料血緣與治理。
Google 推出 Agentic Data Cloud 供 AI 代理使用
Google 在 Cloud Next 宣布推出 Agentic Data Cloud，重塑數據堆疊以供自主 AI 代理使用，而非人類查詢。其三大支柱包括：Knowledge Catalog 自動化元數據、跨雲湖屋實現無縫查詢，以及 Data Agent Kit 支援結果導向工程。此舉將企業從反應式智慧轉向行動系統。
通往AI驅動的組織，「髒活累活」是必經之路
Gartner 預測，到 2030 年，語義層將成為關鍵 AI 基礎設施，使用者可降低 40% 的返工成本。Palantir 的 Ontology 透過將原始資料轉譯為業務邏輯，實現低幻覺 AI 代理。企業必須先行處理資料治理以解鎖 AI 潛力。
黃金管道解決AI資料最後一哩問題
Empromptu 推出「黃金管道」，解決企業代理AI受阻的「最後一哩」資料問題，將資料準備自動化整合至AI工作流程中。此方法將手動工程從14天縮短至不到一小時，確保混亂營運資料的推理完整性。針對金融科技與醫療等受規管行業，具HIPAA合規及SOC 2認證。
AI治理中的生物安全盲區：高危傳染病數據洩露無法撤回
約翰霍普金斯大學、牛津大學、史丹佛大學、哥倫比亞大學及紐約大學的研究人員警告AI在高風險傳染病數據的安全漏洞。此類數據集若洩露，可能讓AI設計致命病毒。他們呼籲對這些無法撤回風險設立防護措施。