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打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
智源：ArXiv CLI重磅开源！2亿+开放论文，即将化身科研智能体的技能包
智源研究院联合高校与社区开发者研发的 DeepXiv 开源并免费开放。它是面向智能体的科技文献综合性工具集，提供数据接入、一站式能力集成、丰富接入形式等核心能力，还通过实战演示展示其在科研任务中的价值。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势，多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题，还介绍了相关技术及应用。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
在AI彻底接管科研之前，我们和三位人类科研工作者聊了聊
在AI重塑科研各环节的当下，DeepTalk邀请三位研究者探讨相关问题，包括AI科学家能力边界、论文价值变迁等。如朱熹指出AI目前知识多为先验，刘昊琨认为其缺‘科研品味’，还交流了论文传播、评审等看法。
全球首个自主科研Agent挑战赛！零人工干预冲击CNS成果SOTA，科研变天？
3月1日，由上智院和复旦大学主办的‘AI4S智能体CNS挑战赛’启动报名。赛事聚焦自主科研智能体，设四项挑战任务，要求零人工干预，超越CNS成果SOTA。评审阵容强大，旨在推动科研范式变革。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
AI让科研人发了3倍论文，但科学本身正在收缩：什么才是科研人真正需要的AI？
2026 年研究显示，用 AI 工具的科学家发文量是不用者 3.02 倍，但科研主题覆盖面缩减、虚假引用增多。通用 AI 提升效率却动摇科研基础，爱思唯尔 LeapSpace 注重可信度与发现力，已开放免费试用。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。