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直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。
bootstrap 到十亿美元 ARR：Surge AI 这匹黑马如何颠覆 Scale 霸权 ？
Surge AI 成立于 2020 年，主创团队低调，短短几年业绩爆发。截至 2024 年 ARR 超 10 亿美元，超越 Scale AI。2025 年 7 月启动首次外部融资，其聚焦高质量数据标注，客户多为顶级科技公司。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。