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谷歌新方法让大模型训练数据降1万倍

AIGC开放社区2025-08-24

AI 摘要

谷歌提出新主动学习筛选流程，能将大模型训练数据规模降1万倍，提高模型与人类专家一致性。实验显示，32.5亿参数模型用少量数据效果提升显著，但保持高标注质量有挑战。

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谷歌 GR2 模型：让机器人有了‘腿’

谷歌发布 Gemini Robotics 2（GR2），能将相机图像和文字指令转为机器人关节控制命令，可同时控制人形机器人腿、躯干、手臂和手部，简化模型训练和设计，不过谷歌未公布其基础模型等信息。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

DeepMind换帅一周后震荡持续，谷歌将拆分它，把部分非技术团队转入谷歌汇报体系。谷歌联合创始人谢尔盖·布林重新介入Gemini。此外，Gemini因算力、内讧、官僚等问题落后。

牛津大学和新加坡国立大学研究团队提出心智世界建模（MWM）通用框架，将心智变量纳入世界状态。还实现基准系统 MENTIS 验证其有效性，实验表明 MWM 对预测人类决策必要，瓶颈是状态转移模拟能力不足。