「数据飞轮体系」共找到 3024 篇相关文章
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。
陶哲轩最新演讲：数学正在进入“工业时代”
当地时间7月24日，菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年国际数学家大会上发表演讲，指出AI参与数学研究，或使数学站在类似历史节点，研究方式和价值体系受挑战，还探讨了AI对数学研究各方面的影响及应对方向。
独家｜「中科第五纪」完成数亿元A轮融资，率先开启海外商业落地
AI科技评论独家消息，具身智能企业「中科第五纪」近日完成数亿元A轮融资，年内已完成三轮。该公司还收获海外数亿订单。其提出超少样本具身操作大模型等核心技术，形成完整技术体系。
Opus 4.5之后，AI正在催生“巨头型百人公司”
Opus 4.5发布后，Agent赛道洗牌，模型差距由Agent Loop拉开。本文围绕Cherry Studio，与创始人及投资人探讨AI公司护城河、开源意义、用户价值差异等，指出未来将催生“巨头型百人公司”。
华为“养”出半个具身智能创业圈
中国具身智能赛道中，华为系创业者表现亮眼。如它石智航、智元机器人等具华为背景的创业公司发展良好。这波创业潮的出现，既受外部政策、资本等因素影响，也和华为内部人才成长、薪资体系等有关。
AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断，2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线，认为AI工程化生产组件基本齐全，不过AI研究的创意突破仍是关键。
Hermes推出Curator功能：自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天（可配置）自动运行，检查技能使用频率等数据，将30天未用技能标记为‘stale’，90天未用的移至归档目录，还能建议技能合并方案。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。