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Nature警告：AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮！90%知识库濒临崩盘
Nature揭露AI爬虫疯狂「啃食」学术网站数据，致服务器瘫痪。DiscoverLife、BMJ等受影响，运营方难防「坏爬虫」，急需国际协议规范AI数据使用。
数据蒸馏的双重突破：从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中，数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能，但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案，且代码已开源。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
150PB工业数据+智能体革命，西门子开启AI制造新纪元
西门子在工业AI领域成果显著。其工业智能体系统贯穿工业脉络，Industrial Copilot提升开发效率。工业基础模型扎根150PB工业数据，与主流大模型路径不同。西门子靠数据和行业know - how构筑护城河。
即将截止征集 | 全国首部AI数据标注合规标准，欢迎加入！
由中国电子商会归口、智合标准中心组织、中移互联网牵头起草的全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》，历时7个月，经多轮研讨，即将修订报批，仍有参编机会。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
五角大楼计划将绝密数据喂给AI，训练军事特供版模型
《麻省理工学院技术评论》称，五角大楼正讨论为生成式人工智能公司建安全环境，用机密数据训练军事特定版本模型。美国军方重构战略，推动先锋项目，还筹备用绝密数据训练模型，引发安全担忧。
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。