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数据「熵增」时代,AI 如何以标准重构治理秩序?
Agent热潮下数据分析与治理有短板,Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
对话际数科技联创:质量赛道的先驱者,要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下,际数关注数据质量,其以测绘背景为底气,用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河,打造质量因子库,还创新训练质量模型,有稳定商业路径。
机器人看29s视频学会一个新技能,自变量开源HOST框架
自变量机器人开源的HOST框架,让机器人看29s人类示范视频就能学会新技能,原技能不受影响。它通过自定位级联预测,解决了人和机器人动作节奏、身体结构不同的问题,效率远超主流微调方案,推动机器人进家庭。
当AI吞噬软件,数据正在成为企业唯一的护城河
随AI火热,全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质,数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪,传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则,云器科技等厂商正沿此方向发展。
AI领域并无真正的新想法,只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显,但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之,新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显,推动AI进步应找新数据,如YouTube或具身化数据。
清华刘知远团队:高质量LLM训练数据获取新方法!成本降90%,性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案,解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本,用fastText筛数据,筛出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还计划拓展到专业领域。
独家解读|2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移,高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势,如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等,还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
全球首个!10万小时人类数据全开源,Hugging Face罕见站台
上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型,发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源,与Hugging Face联合发布。
全球首个真实世界具身多模态数据集,它石智航交卷,比特斯拉还早6个月
它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA多模态数据集WIYH,将于2025年12月开放。该数据集突破大,特点鲜明,优势明显,其发布填补数据空白,奠定以人为本范式。
人形机器人设计正在向仿真器低头!40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象,为让仿真系统和强化学习更顺,一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’,指出仿真应服务设计而非主宰。