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中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
数据分析师,即将从工业领域“消失”?
2023年底Google裁撤数据科学家引发关注,AI+BI普及使岗位裁撤风潮蔓延至工业领域。2025年7月TDengine发布TDengine IDMP,主打“无问智推”,有望带来数据消费范式革命,加速工业智能化转型。
银河通用LDA定义全域数据利用范式,跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻
当下具身智能赛道两大流派各有短板,银河通用推出跨本体「隐式世界 - 动作基础模型」LDA - 1B,走自研WAM路线,成果已开源。它打破数据割裂难题,解锁具身智能「GPT - 2时刻」,在多方面展现优势。
又一家清华系具身智能企业浮出水面:天使轮融资数千万元,打造具身数据Infra丨甲子光年
清华系具身智能企业灵御智能完成数千万元天使轮融资,累计融资近亿元。其聚焦打造具身数据Infra,研发TeleAvatar和TeleDroid构建数据采集母机,锁定三类应用场景,还从两方面压缩成本。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
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。
李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。
GAIR 2025 「数据&一脑多形」分论坛,激辩 AI 演进路径
在 12 月 13 日 GAIR 大会“数据&一脑多形”分论坛上,探讨了数据价值重构与“一脑多形”架构革命。多位嘉宾围绕具身智能数据、“一脑多形”技术展开分享与讨论,为人工智能发展提供新思路。
一站式智能分析引擎,快速构建企业级数据分析 Agent
在数据驱动的商业环境中,传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案,结合 Function AI 平台,可构建企业级数据分析 Agent,实现端到端加速。