Databricks 研究团队改用 agent 集群跑实验,训练量一年涨 8 倍
matei_zaharia · x · 2026-10-17
Databricks 研究负责人 Ivan Zhou 透露,团队过去一年已从人工跑实验完全转向由一群 agent 自主执行实验,训练工作量同比增长超过 800%(Q3 2025=1x 基准)。
支撑这一切的是内部 GPU 基础设施 AIR:agent 可自行为从 <1B 到 1T+ 规模的模型按需开通 GPU 端点并监控训练状态。工作重心随之转移到「定义清晰目标 + 审查结果」,模型产出更快、质量更高,新产品上线速度也加快。
AIR 现已向所有 Databricks 客户开放,属于典型的自家产品 dogfooding。
「编程与Agent」频道最新
- 开发者用几百条 prompt 做出游戏 Nekomancer 上了 Steam — ssh4net · 2026-10-17
- 对话之后的界面：随用随生成的 ambient agents 概念设计 — flowersslop · 2026-10-17
- Palo Alto Prisma AIRS 上线 Claude 企业版推理前拦截，AI 网关竞争升温 — shashib · 2026-10-17
- 诊所 AI 语音接线员防胡编实战：分层提示词加六条铁律护栏 — Striking_Coast5617 · 2026-10-17
- 浏览器书签新玩法:AI 自动摘要存 Markdown,终端可预览 — 4310sy · 2026-10-17
- 一个 Voyager 对话一天做出虚构音箱 28 秒高端广告片 — ravisparikh · 2026-10-17