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一年从3B卷到0.xB：MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题，还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势，指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。
禁止开源 AI？绝对不可能。不是，那您也不能植入代码啊
对岸AI监管升温，开放权重的AI模型或进入“事前准入”流程。开源AI模型有诸多优势，闭源模型并不天然可信。应分级治理开源风险，中国开源模型崛起或改变全球AI竞争格局。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
万亿级思考模型，蚂蚁首次开源！20万亿token搅局开源AI
10月14日蚂蚁集团发布万亿参数思考模型Ring-1T，在多领域表现出色，推理能力直逼闭源巨头。此前已开源旗舰通用大模型Ling-1T。还介绍了训练技术创新，虽模型有不足，但开源夺冠证明‘思考力’可工程化。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
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。