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攻克大模型「表格盲区」！ST-Raptor框架发布，实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。
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。
给几何图片写标题就能让AI更聪明，UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
从「能用」到「好用」：数据可视化的三个维度，你还在第一层吗？——人大提出图表创作新方式
数据可视化面临静态视觉与动态叙事挑战，如设计繁琐、动画门槛高、交互难复用。中国人民大学IDEAS Lab团队与山东大学交叉研究中心推出PiCCL、CAST、Libra，解决创作难题，还探索用大模型提升可视化效率。
0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
告别高昂重制成本！港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展，人们对 3D 立体视频需求增加，但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型，能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频，还构建了 UniStereo 数据集。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。