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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。
数据与 AI 基础设施赛道持续升温，Databricks 的估值翻倍对关注企业级 AI 平台和云数据服务的投资者与从业者是个重要信号，值得了解背后的市场逻辑。
Gary Marcus 戳破了 AGI 定义不断缩水的现象，关注 AI 行业真实进展的人看完会重新审视“AGI 已实现”这类说法。
对于使用 Databricks 的数据团队，这个集成能省去数据搬运的麻烦，直接在现有平台调用 OpenAI 模型，建议有相关需求的开发者试试。
对于处理复杂文档的数据工程师和 AI 开发者，GPT-5.5 在 Codex 中的集成直接提升了解析可靠性，值得在 Databricks 工作流中尝试。
企业 AI 团队终于有了一个经过基准验证的强模型来驱动智能体工作流——GPT-5.5 在 OfficeQA Pro 上的 SOTA 表现意味着办公自动化场景的准确率有望大幅提升，做企业级 AI 应用开发的团队值得关注。