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告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成

中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。

上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。

2025年国家数据局开展可信数据空间试点，在多领域落地经验。但实践中出现技术与标准等问题，中国电子商会归口、智合标准中心组织起草《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》，介绍标准内容、亮点等并征集起草单位和起草人。

上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。

文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。

近期具身智能领域竞争激烈，银河通用联合多机构发布 LDA-1B 模型，能统一利用各类具身数据。它在基准测试中表现出色，代码已开源，还解决了数据格式、质量等问题，实战效果也很突出。

中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。

最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。

大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。

高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。