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数据合成有没有未来？事实结论来了

有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。

在世界人工智能大会WAIC上，图灵奖得主杰弗里・辛顿发表演讲，围绕AI历史、未来等展开。他认为大语言模型与人类理解语言方式相似，数字智能知识分享效率远超人类，还提议构建网络让AI向善。

港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。

文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。

Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。

WAIC 2025上，上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」。它以六大核心能力打造科学智能生态、驱动科研范式变革，致力于实现「科学的AI次方」效应。

本文深度剧透企业微信 AI 新版，其升级对 AI 办公解读和实践领先，场景把握佳。新增智能搜索、智能总结、智能机器人等套件，还有智能表格、邮件等特性，还升级海外版与私有部署版本。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。

具身智能领域论文被引次数最高的华人学者苏昊回国加盟复旦，将担任浩清特聘教授，领衔建设通用物理智能研究院并出任院长。苏昊成果丰硕，他认为复旦要做的事与自己一致，对具身智能持“谨慎的乐观”态度。