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怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据

具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。

在AIGC2026峰会上，盛大集团邓亚峰指出，AI范式从Chat转向Agent，未来AI需“自主”与“自进化”，长期记忆是关键。EverMind团队基于此研发相关技术，成果显著，还提出个人记忆主权等观点。

2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。

澳洲AI大牛Paul Conyngham无生物学背景，用ChatGPT+AlphaFold为患癌爱犬设计全球首支定制mRNA疫苗，数周肿瘤缩小50%，引发全网关注，OpenAI总裁等盛赞，或推动人类癌症治疗。

在ICCAD - Expo 2025上，安谋科技Arm China CEO陈锋发布“AI Arm CHINA”战略，表明全力投入AI决心。AI重塑产业逻辑，安谋科技发挥桥梁作用，推出“周易”X3等产品，构建AI计算生态。

前小米OS高管董红光创立光帆科技，他认为AI将重塑消费电子行业，未来交互是“需求式”和“多模态”的，手机或不再是最适配设备，穿戴设备或先变革，未来多设备联动由AI大脑调度。

这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。

过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。

随着AI技术发展，智能软硬件跨境数据流动频繁，数据合规问题凸显。国内首部《人工智能软硬件跨境数据合规指南》团体标准启动编制，以大厂经验为蓝本，提供可落地方案，解决实操难题。

清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。