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弯道超车？国产具身，千小时人类数据激发智能涌现

近日，深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头，成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵，成果显著，3 月底成果将开源。

传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。

美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。

硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。

文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。

特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。

Skywork-Reward-V2全新发布，构建超高质量千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据，提升数据规模与质量。

文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。

美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。

港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。