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谁为 Data Agent “买单”?
Kyligence联合创始人李扬围绕AI数据智能体服务对象及带来的转变分享思考。它能解决领导数据客观性、时效性等问题,也助分析师深入研究,最大价值是让业务人员从0到1用上数据,推动企业数智化转型。
工业异常检测新突破,复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³,提出多模态融合检测方法D³M,成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据,提升检测性能,此前相关工作也被CVPR 2024收录。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。