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微软最新财报：总营收701亿美元，云与AI业务增长强劲
微软发布2025财年第三季度财报，营收701亿美元，同比增13%。生产力与业务流程、智能云、个人计算等业务均有增长，云业务营收424亿美元，同比增20%。董事长称云与AI是关键，CFO表示业绩强劲。
刚刚，“云计算一哥”版龙虾发布，奥特曼打着官司也要云站台
亚马逊云科技发布Amazon Quick，可连接本地文件等，打通生态，还是主动的Agent。奥特曼虽打官司仍云站台，OpenAI与亚马逊云深度合作。此外，Amazon Connect扩展成四个AI解决方案，发布会强调Agent是新企业操作系统。
对话Noitom Robotics CEO戴若犁：没有人比我更适合解决机器人的数据问题 | GAIR 2025
本文是对诺亦腾机器人CEO戴若犁的专访。他表示因机器人业务营收两年涨40倍，年初拆分成立机器人数据公司。该公司以数据为交割界面，有产品交付能力，已与六七十家头部公司合作。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB，介绍其架构、安装启动方法，展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能，还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
AI圈刚开始谈Loop Engineering，两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上，智源研究院院长邀厂商共享数据，称谁家贡献多，具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱，开源数据、统一评测，布局具身大小脑体系，欲做具身智能“安卓”。