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多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26

多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。

Anthropic 发布‘目前最强 Opus 模型’Claude Opus 4.7，能力跃升，在多榜单夺冠。写代码、看图表等能力提升，也有网页搜索等能力下降。还展现出游戏开发实力，同步上线Claude Code新功能，加强安全防护。

GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。

1月27日，中微半导对MCU等产品涨价15% - 50%，称受供应紧张、成本上升影响。国科微也宣布自1月起对KGD产品调价，最高涨80%。国内半导体企业通过价格策略应对波动，深化布局与投入。

光轮智能联合创始人杨海波表示，AI发展让合成数据需求增大。该公司为具身智能行业提供3D合成数据，服务众多头部企业。其优势在于技术视野与路径独特，强调物理交互、人类示范等。还谈及创业要点与AI赛道变化。

本文围绕美国数据市场展开，分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要，但外部数据公司份额难线性外推；真实世界数据成新热点，各细分领域格局和投资方向不同。

图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。

研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法，从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本，成果免费开放，有望改进 AI 辅助编程模型。

Claude Code 2.1.0正式发布，围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增，如技能与Agent的热重载、上下文分叉等；修复诸多问题，还进行了性能、可靠性等方面的优化。

Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。