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告别“炼丹玄学”：上海AI实验室推出首个大模型数据竞技场OpenDataArena

上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开放数据竞技场OpenDataArena，致力于将数据质量评估从“玄学”变为“科学”。它有数据评测榜单和完整可复现的数据价值验证体系，为多类需求提供解决方案，还开源了核心工具。

随着AIGC转向产业落地，监管对生成内容管控成趋势，AI生成内容风险也凸显。全国首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》应运而生，现公开征集起草单位和个人。

深势科技推出玻尔·跃迁实验室，解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点，围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构，与传统 ELN/LIMS 不同。

普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。

科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。

医学世界模型（MeWM）是创新AI系统，能模拟疾病演变、预测肿瘤变化，助医生术前评估治疗效果、优化方案。港科广等团队提出该模型，有肿瘤演变模拟等三核心贡献，在多方面实验表现佳。

本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。

大模型时代数据支撑至关重要。群核科技在首届TechDay为空间智能发布空间语言模型SpatialLM 1.5和空间生成模型SpatialGen，前者学会空间语言，后者实现场景多视角图像生成且具时空一致性，SpatialGen已开源。

作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。