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首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
NeurIPS 25 | 中大&UC Merced等开源RAPID Hand，重新定义多指灵巧手数据采集
来自多机构研究者联合提出全新开源高自由度灵巧手平台 RAPID Hand。它能解决硬件瓶颈问题，实现稳定、高质量数据采集。其软硬协同优化，在操作表现与稳定性上优于现有方法，还具备低成本等优势。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
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。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
“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。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
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。