「数据公司」共找到 3941 篇相关文章
号称1200万token上下文的模型来了，数据亮眼但疑点重重
当地时间5月5日，Subquadratic公司推出模型SubQ，称是LLM智能重大突破，有1200万token上下文。数据亮眼，如在1M token场景比FlashAttention快52倍等，但也引发质疑，有人推测是对开源模型微调，官方未公布详细模型卡。
谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法，暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。
独家｜前蔚来AI平台负责人白宇利创立「补天石科技」，聚焦具身数据 Infra 方向
前蔚来AI平台负责人白宇利创立上海补天石科技，聚焦具身数据Infra方向。该公司为机器人模型训练提供高效工程体系，首轮融资由红杉领投，团队正处早期组建阶段。
美国具身也没成熟！PI：中国公司何必总当“中国版XX”｜RSS 2026
量子位参加RSS 2026后，发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断，如北美具身智能公司未成熟，中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
长得好看又会「看脸色」，这家具身公司不卷「干活」卷「懂你」，天使轮再获数千万战略加注
2026年具身智能转向家庭场景，深穹星核认为面向C端核心是意图理解，推出VLIA模型。其与头部公司合作获意图数据，还与星闪联盟合作推动产品落地，有三层技术护城河，探索长期陪伴机制。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题，还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势，指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。