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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。

Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型，开创“边说边思考”范式，实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集，经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略，性能超基础模型。

北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。

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。

快手首次系统性披露自2023年以来的AI研发范式升级历程。其研发效能演进分三阶段，从平台化到智能化，虽遇个人提效难传导至组织提效的问题，最终仍找到提升需求端到端交付效率的路径。

复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。

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。

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。