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AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
从被100家VC拒绝到英伟达、字节抢着投，AI视频独角兽CEO揭秘“奇葩”用人哲学：不招精英
Synthesia是专注企业级AI视频方案的平台，愿景是让会用PPT的人轻松做视频。创业初被100位投资者拒绝，获Mark Cuban支持后走上正轨。产品受众多公司使用，ARR破1亿美元，还获英伟达、字节等投资，CEO用人不招精英。
英伟达让机器人「做梦学习」，靠梦境实现真·从0泛化
英伟达推出DreamGen项目，让机器人‘做梦学习’。它利用视频世界模型生成神经轨迹，仅少量现实视频就能让机器人学会新任务，实现从0泛化，还将助力GR00T - Dreams发展。
从过拟合到通用！ViMoGen开启3D人体动作生成新纪元
随着AIGC爆发，3D人体动作生成领域滞后，现有模型泛化能力有瓶颈。南洋理工大学等机构研究人员提出ViMoGen，从数据、模型、评估三方面重新定义通用动作生成路径，还能赋能具身智能。
效果逼真到让人窒息！开源Ctrl-Crash模拟车辆事故
近年来视频扩散技术在生成车辆碰撞真实场景时面临挑战，因驾驶数据集中事故样本稀缺。Mila团队提出Ctrl - Crash可控碰撞视频生成模型，支持反事实场景生成，但也存在一些局限。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
5Y View｜欢迎来到评测时代
强化学习推动AI突破，模型将刷爆既有评测，AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式，不同领域有不同验证方式，Mercor已率先拓展RL数据边界。
刚刚，OpenAI Sora 2重磅登场！首个APP上线，或将成为AI时代新TikTok
凌晨1点，OpenAI推出Sora 2，AI视频迎来「GPT - 3.5时刻」。它物理智能提升、实现音画同步，人物一致性等刷新SOTA。Sora App上线或重塑短视频交互与社区互动，还在安全治理上布下多层防线。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。