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世界模型和具身大脑最新突破：90%生成数据，VLA性能暴涨300%｜开源
国产世界模型玩家获突破，VLA模型性能涨300%，90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架，在多方面优化，经对比性能领先，还验证其生成数据对具身任务的提升作用。
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。
合理利用应用商店ASO优化工具，提升APP产品权重和转化率（工具篇）
应用商店优化（ASO）是提升App曝光和下载转化率的关键过程，涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。
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。
还在为AI数据发愁？张文涛和鄂维南院士团队推出Data-centric AI系统
近年来大模型发展由科技公司主导，其数据资源不公开，学术界构建优化数据难。张文涛和鄂维南院士团队推出DataFlow系统，可实现数据治理，有算子和流水线，支持文本模态，多模态版待推出。
Agent狂欢下的冷思考：为什么说Data&AI数据基础设施，才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事，但企业部署后效果不佳，因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心，提出Data&AI数据基础设施是新范式，还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
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。
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。
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。