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哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
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。
给机器人打工了一天，我们体验上了AI时代最魔幻的工作。
本文讲述作者公司小伙伴达达体验给具身智能做数据采集工作的经历。具身智能数据获取难，催生数据采集员岗位。达达面试顺利，工作时先觉新奇，后感手腕酸，日薪200 - 250元，凸显AI进步背后普通人的贡献。
比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。
20亿砸向00后创业机器人公司！估值一年暴涨7倍，国家级资本重仓
近日，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资，资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补，突围逻辑是All in人类原生数据，自研采集方案，走“模型驱动数据”路径，定位“大脑驱动公司”。
这波AI淘金热里，卖“铲子”的公司正闷声发财，“征服"了几十家国内外巨头！
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。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。
AI产业链投资大逻辑：第五集
本集围绕AI产业链算力服务层中云的故事展开，探讨在AWS等超大规模云厂商主导市场下，为何还会冒出新型AI云公司且获高估值。过去十五年云计算市场由巨头主导，2023年后，其自身算力不足使市场结构出现裂缝。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。