「大规模数据」共找到 6816 篇相关文章
2026具身智能数据赛道，卷出了一匹「黑马」
在具身智能面临数据掣肘的背景下，觅蜂科技宣布2026年4月16日将在上海举办一站式物理AI数据服务平台发布会，展示全栈方案，解决核心痛点，发布会有诸多看点，还将举办高规格圆桌论坛。
数据困局下的具身智能，谁能率先破局？
具身智能面临数据困局，Skild AI 关注真实数据不足难题。学者 Levine 称只有真实数据能达通用具身智能，而王鹤认为合成数据可助具身智能冷启动和规模化发展。遥操作和 Sim2Real 是不同技术路线。
从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》，介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型，解决传统风控模型难题，还展示构建技术、工程实践及落地案例，为金融风控提供新思路。
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
全国首部“高质量数据集验收”标准，现公开征集起草单位和专家！
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作，凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口，全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生，现征集起草单位和专家。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。