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ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

本文是对许华哲的访谈，他离开星海图创办破壳机器人，切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划，还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题，分享从科学家到创业者的体验。

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要，现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架，通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式，具有高保真模拟、强健物理交互等优势。

OpenSEO在GitHub约3.2k Star，想做开源版SEO工具箱，替代Semrush和Ahrefs。它把多项SEO工作流收进工具，通过MCP暴露给Agent，适合三类人，并非万能，是更开放的工具底座。

通用型机器人策略发展带来挑战，传统评估方法有局限，前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统，经实验验证有效，展示了视频仿真评估的可行路径。

普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。

文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。

Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。

想让Agent分析股票，却因数据来源难解决而无法使用。现推荐开源工具包a - stock - data，可一键给Agent接入A股28个数据端点，无需API等复杂操作，具有零依赖、全栈架构等特点。

2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。