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开源动态8

北大联合Llama-Factory推出DataFlex:工业级数据动态训练系统

北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施,纳入三类核心能力,解决底层系统问题,在效率和效果上有提升,受社区认可。

机器之心
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10w人看过的龙虾量化系统,评论区骂最多的问题,我花2天补上了。

上一篇龙虾量化系统文章获10w+,评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris,它是统一数据接口平台,使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法,还测试其在其他领域的能力,认为它是AI时代的数据基础设施。

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今年最难的机器人Demo,“机器人含量”为0

自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex,后训练阶段真机遥操数据为0,机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性,降低了对真机遥操数据的依赖,使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。

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732M模型超越7B!机器人操控新范式:从视频中「悟」物理

机器人操控有「数据困境」,传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉,提出PAR和PhysGen,与英伟达DreamDojo核心思路一致,验证了新的技术路线。

新智元
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「熟悉的陌生人」才是「好老师」?复旦提出简单指标,找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据

复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法,综合考虑样本信息量与对齐程度,在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高,可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。

机器之心
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混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab

上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。

量子位
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清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式

清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。

机器之心
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从 AI 取数到智能分析:企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地

文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践,揭示技术演进路径,分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。

InfoQ
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超越Runway!Adobe发布新神器:P视频比P图还简单

Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse,它将图片和视频编辑整合,解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移,其效果超Runway,还展现涌现能力。

新智元
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AI出码率70%+的背后:高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化

文章围绕建立统一数据采集和指标体系,搭建AI统一数据采集能力,定义AI出码率等核心指标,构建AI效率研发指标体系,还介绍了数据采集方案、指标计算等,实现数据驱动闭环。

阿里云开发者