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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。
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
数据困局下的具身智能，谁能率先破局？
具身智能面临数据困局，Skild AI 关注真实数据不足难题。学者 Levine 称只有真实数据能达通用具身智能，而王鹤认为合成数据可助具身智能冷启动和规模化发展。遥操作和 Sim2Real 是不同技术路线。
一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析
本文详述由自研分布式文件系统客户端 EFC 缓存架构更新引发的数据不一致问题排查过程。经多轮分析，发现是版本号回退致客户端读旧数据。修复后测试无异常，还揭秘部分 POSIX 接口底层情况。
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
全国首部“高质量数据集验收”标准，现公开征集起草单位和专家！
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作，凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口，全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生，现征集起草单位和专家。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
人形机器人交付元年，行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。
MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据
MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847（MongoBleed）漏洞，该漏洞 CVSS 得分 8.7，可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发，影响 2017 年后版本，部分云环境和服务器有风险。
具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。