Databricks 与 Anthropic 合作，吹捧强化学习领域的突破

快速阅读: 据《硅角度》称，Databricks与Anthropic达成五年合作，将在其平台上引入Claude模型，助力企业开发AI代理系统。双方还将集成Unity Catalog，推出高效微调技术TAO，推动垂直行业定制化AI应用。

**Databricks与Anthropic达成五年合作，推出全新AI服务**

Databricks公司与Anthropic公共股份有限公司（PBC）今日宣布，双方已达成一项为期五年的战略合作协议，将在Databricks数据智能平台上引入Anthropic的Claude大型语言模型及相关服务。这项合作使Databricks的客户能够直接通过亚马逊云服务（AWS）、微软Azure和谷歌云的Databricks生态系统，访问全新的混合推理模型——Claude 3.7 Sonnet。Claude 3.7 Sonnet因其卓越的长时间思考能力而闻名，能够针对用户提出的问题进行深度分析，并根据设定的思考时间提供多样化的回答。同时，该模型还能适应复杂的工作流需求，例如优化临床试验患者注册流程或动态调节电网负荷。

此次合作的目标是帮助企业更安全地开发、部署和管理基于自有数据的人工智能代理系统，这些系统能够在几乎无人监督的情况下自主完成任务。随着企业对大规模数据治理、隐私保护和合规性的需求日益增长，此类合作显得尤为重要。目前，Databricks的主要竞争对手Snowflake也与Anthropic及微软展开合作，将Claude 3.5 Sonnet和Azure OpenAI服务集成至其云数据平台中。

**垂直行业的深度定制化**

Anthropic的Claude模型以对人工智能安全性的高度重视著称，它将与Databricks的Mosaic AI协同运行，助力客户在医疗保健、能源管理和金融服务等垂直行业中打造定制化模型。Databricks Mosaic AI专注于基于组织独特数据构建特定领域的AI代理系统，从而确保结果的可靠性和全面可控性。据高德纳公司预测，到2027年，超过半数的企业将采用专门面向行业或业务功能设计的生成式人工智能模型，而这一比例在2023年仅为约1%。

Anthropic模型还将与Databricks的Unity Catalog深度集成，提供符合企业标准的数据溯源、访问控制及监控特性。此外，Claude能够支持复杂的多步骤工作流应用，例如简化临床试验患者的注册流程或根据供需波动动态调整电网负荷。

**更高效的微调方法**

Databricks还宣布发现了一种全新的微调方法，名为测试时自适应优化技术（TAO）。这是一种基于强化学习的技术，显著降低了构建特定任务和领域代理的成本。与传统方法相比，TAO无需依赖昂贵的标注数据，而是通过利用模型本身及测试期间的数据模式来实现快速、经济的微调。这种方法不仅提高了训练效率，还解决了标签稀缺或获取成本过高的难题。通过关注测试阶段的交互与信号，TAO能够实时调整模型参数以提升准确性。

Databricks表示，即使缺乏标注数据，TAO也能在模型质量上超越传统微调方法，使低成本的开源模型（如Llama）的表现媲美昂贵的专有模型（如OpenAI的GPT-4o和o3-mini）。此外，这种技术减少了对大规模精选数据集的依赖，并具备在动态变化环境中持续学习的能力。

**加入全球专家社区**

支持Databricks与Anthropic的事业，意味着您将加入一个由超过15,000位行业精英组成的强大网络，其中包括亚马逊CEO安迪·贾西、戴尔科技创始人兼CEO迈克尔·戴尔以及英特尔CEO帕特·格尔辛格等知名人物。正如安迪·贾西所言：“CUBE是行业不可或缺的合作伙伴，我们非常感激你们的参与和支持。”

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**总结**

Databricks与Anthropic的合作标志着人工智能技术在企业应用场景中的又一次突破。通过结合双方的优势资源，这项合作为企业提供了更强大的工具来应对数据治理、隐私保护和合规性挑战。未来，随着更多垂直行业的定制化解决方案落地，人工智能的应用范围将进一步扩展，为企业带来前所未有的价值。

(以上内容均由Ai生成)