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不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果

上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在多方面领先传统方法。

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SaaS 已死?不,SaaS 会成为 Agent 时代的新基建

文章指出AI Agent不会杀死传统软件系统,传统SaaS系统会成Agent时代的新基建。企业内部数据混乱,Agent能力上限取决于对数据的运用,CRM、ERP等系统将从服务人转向服务Agent,记录系统会被拆解

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合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式

最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。

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数据限制具身?觅蜂杀进场破局:高质量数据水电一样即取即用

2026年4月16日,觅蜂科技发布一站式物理AI数据服务平台等,董事长姚卯青称当前具身智能面临数据荒漠问题。觅蜂打造“又全又好又快”数据供给,还启动蜂巢数据共创行动,与多家企业合作。

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ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据建全自动数据飞轮,Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据

来自多机的研究团队提出 Holi - Spatial,可从原始视频自动生成 3D 建等数据建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M,提升 VLM 空间能力,还形成自动化数据飞轮,但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。

机器之心
算法论文8

上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述,LLM化身数据分析师,让数据自己「说话」

传统数据分析方法耦合度高、扩展性差,大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机联合撰写综述,回顾演进,提出新范式,总结关键技术、趋势及挑战,推动通用数据分析智能体发展。

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专访 RockFlow Vakee:AI 如何投资体验,让金融“说人话”

该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee,探讨 AI 投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求,还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略,介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。

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为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?

随着 AI 落地企业进程加快,数据类型更丰富,传统企业级数据面临瓶颈。火山引擎建多模态数据湖,以 Lance 为湖格式,从多维度选型技术,解决存储等问题,在多行业有应用潜力。

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EmbodiChain开源,用100%生成式数据自动训练具身智能模型

跨维智能开源EmbodiChain,它是通往GS - World的基石,具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人,突破数据瓶颈,还对比了不同路线,测试显示其模型效果佳。

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数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手

文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。

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