「数据公司」共找到 3951 篇相关文章
断崖第一！深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军
2026年5月深度机智成立一周年，其Z - WM在WorldArena Track 2夺冠，领先30.5分。该公司围绕人类第一视角数据构建完整技术体系，其成果表明生成数据可用于具身智能模型训练，具身智能竞争重心正迁移。
芯片初创公司的斩杀线
IC设计语境里，初创公司有生死线和温饱线“斩杀线”，过不了红线可能出局。融资阶段投资机构设对赌协议，形成创始人个人“生死线”，创业团队需布好三道防火墙避免陷阱。
给机器人打工了一天，我们体验上了AI时代最魔幻的工作。
本文讲述作者公司小伙伴达达体验给具身智能做数据采集工作的经历。具身智能数据获取难，催生数据采集员岗位。达达面试顺利，工作时先觉新奇，后感手腕酸，日薪200 - 250元，凸显AI进步背后普通人的贡献。
比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。
硅基公司裁员二三事
作者回顾2017年入职硅基智能（当时叫南京必拓狮）的经历，讲述公司转型AI赛道的过程、产品开发情况，以及老板司马华鹏的想法和管理方式，还总结了创业应注意的教训。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
四面楚歌，奥特曼妥协了！OpenAI公布重大公司调整，放弃成为营利性公司
OpenAI宣布放弃营利性转型，回归非营利初心。未来公司结构有四大特点，CEO Sam Altman想打造「全球大脑」，让AGI惠及全人类。但微软作为最大投资方持保留意见，其批准是关键。
GraphQA：用自然语言对话分析图数据
图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。
Anthropic发布「AI原生创业公司」手册：涵盖全流程四大核心阶段，一人公司法典来了
Anthropic发布打造AI原生创业公司手册，针对2026年可能性梳理创业四阶段：想法、MVP、上线和规模化，明确各阶段目标、退出标准、失败模式及AI实操练习，涵盖研究、编码、运营等方面。