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数据困局下的具身智能，谁能率先破局？
具身智能面临数据困局，Skild AI 关注真实数据不足难题。学者 Levine 称只有真实数据能达通用具身智能，而王鹤认为合成数据可助具身智能冷启动和规模化发展。遥操作和 Sim2Real 是不同技术路线。
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
GPT-5.4据传下周上线！200万上下文窗口+持久化状态，告别频繁遗忘
OpenAI工程师在GitHub仓库意外泄露GPT - 5.4，相关信息流传后被撤回。据传下周上线，其有200万Tokens上下文窗口与持久记忆，支持全分辨率视觉直读，将引发硬件内存之战。
全国首部“高质量数据集验收”标准，现公开征集起草单位和专家！
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作，凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口，全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生，现征集起草单位和专家。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
钢铁版OpenClaw，Transformer作者用Rust打造，告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速，但存在严重安全问题，如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw，重构底层架构，升级记忆引擎，还指向去中心化经济。
人形机器人交付元年，行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。
具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。
字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin，快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。
字节开源新型多模态模型Dolphin，采用“先分析后解析”范式，能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性，还提供安装、推理使用指南。
可从表复杂文档中提取结构化数据的Python库agentic-doc，支持100+页PDF长文档
LandingAI的Agentic文档提取API可从复杂文档提取结构化数据，Python库agentic-doc封装该API，支持100+页PDF长文档，有自动重试、并行处理等功能，还能可视化调试。