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死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
当LeCun还在「画饼」，中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了
具身智能突破「遥操作」数据桎梏，商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。它是多模态理解 - 生成 - 预测一体化，有强物理感知力，还解决了空间感和时间记忆问题。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
14k颗星！你的电脑屏幕，正在成为AGI的“眼睛”！这款开源神器让你一键记录所有操作
介绍开源项目ScreenPipe，它是跨平台桌面数据抓取API，能全维度记录数据，有沙盒化插件系统等功能。因能为AGI提供数据、对开发者友好而火，还给出安装和创建插件命令，称其有成为AGI时代“现实采集器”的野心。