人工智能大数据初创公司Databricks完成了16亿美元的H轮融资，其估值达到了380亿美元。 本轮融资由摩根士丹利的Counterpoint Globa基金领投，其他投资者包括AWS、Alphabet的CapitalG、加州大学的 UC Investments以及微软等等。加上今年2月10亿美元的G轮，目前Databricks融资总额达到近35亿美元。

Databricks成立于2013年，专注于数据分析和人工智能，是加州大学伯克利分校的一家衍生公司，其由大学AMPLab的七名研究人员创立。

自80年代以来，大公司已在数据仓库中存储了大量结构化数据。近些年，像Databricks 等公司则为非结构化数据提供了类似的解决方案，称为数据湖。

将结构化和非结构化数据结合到一个地方，让客户能够在不移动底层数据的情况下执行数据科学和商业智能工作，是大数据发展的一个关键变化。

除Spark产品外，Databricks还有包括开发和维护 AI 生命周期管理平台 MLflow、数据分析工具 Koalas 和 Delta Lake。Delta Lake 为Apache Spark 和其他大数据引擎提供可伸缩的ACID 事务，让用户可以基于 HDFS 和云存储构建可靠的数据湖。

2020年6月，Databricks 还推出了用于实现高性能查询的 Delta Engine 原生执行引擎，同年11月，Databricks 推出了Databricks SQL，它允许客户直接在数据湖上运行商业智能和分析报告。

目前，Databricks 已经与亚马逊、Google、微软以及阿里巴巴等全球领先的公共云服务提供商建立了合作关系，合计已为全球19个国家/地区的5000多个客户提供服务。

#ACL 2020#【最佳主题论文奖】“迈向NLU：关于数据时代的意义、形式和理解” Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Datahttps://t.cn/A6y1fZgB作者是来自华盛顿大学的 Emily M. Bender 及萨尔兰大学的 Alexander Koller。这篇论文在揭示 SOTA 方法的局限性的同时，对自然语言理解领域的进展进行了丰富的阐述，即一个仅仅像之前形式训练的系统没法学到 “ 意义 ” ，这是 NLP 领域未来方向的绝佳起点，文章深度分析了自然语言处理的机理，提出了一种自上而下的研究视角。ACL2020精彩回顾[话筒]https://t.cn/A6y1fZgr

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