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真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据就能强化学习

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。

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「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!

4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。

机器之心
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人形机器人交付元年,行业从卷模型转向拼数据

2026年是具身智能交付元年,行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位,真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局,通过训练场模式获取数据,解决行业痛点。

DeepTech深科技
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一篇400+文献最新RAG技术系统性综述

本文对RAG技术进行系统性综述,通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据,给出技术地图、评估框架与未来路线,梳理技术全景、评估指标,还介绍主流数据,指出RAG已演变为复杂系统。

PaperAgent
新闻资讯7

GLM-5.2真正的跨越:CritPt密闭物理数据测试得分20.9%,打平Opus-4.8

GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据测试中表现亮眼,与Claude Opus 4.8得分并列,远超其他开源模型,还击败多款闭源模型,实现4.5倍代际飞跃,标志开源模型科学推理能力进步。

AI寒武纪
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具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017

雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。

AI科技评论
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大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion

上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。

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中科院甩出多模态“核弹”!类GPT-4o多模态模型开源!支持语言-视觉-语音任意组合交互!

中国科学院计算技术研究所(ICTNLP)开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni,支持文本、视觉和语音任意组合交互,核心是高效模态对齐技术,少量多模态数据即可训练,有多种使用场景。

开源星探
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估值 7 亿美元的 AI 语音输入产品:语音输入的关键问题是听写,不是转录

AI语音输入产品Wispr Flow发展迅猛,ARR 5个月翻10倍,公司估值超7亿美元。其创始人Tanay Kothari认为,该产品与其他同类最大区别是理解用户意图,解决听写而非转录问题,还分享了产品特点等内容。

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怎么量化机器人数据价值?ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA,313×加速筛选高价值数据

具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。

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