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合成数据>人工数据，绝对性能暴涨超10个点！仅需任务定义，高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
具身数据才是最大「金矿」，数据云商城来了：全球首个、百亿级、全模态、高自由度
帕西尼联合京东云等打造的全球首个百亿级全模态具身智能数据云商城开放。该平台解决具身智能泛化瓶颈，提供全模态数据，有端到端服务，数据质量高、体量大，还能加速具身智能进化，赋能多行业。
零 API Key也能制作视频，首个完整的开源智能化视频制作工作室
OpenMontage可将AI编程助手变成视频制作工作室，用自然语言描述需求，智能体就能完成视频制作。它能做实拍视频，支持多种参考视频输入，零API Key也能用，还给出了运行步骤和推荐Prompt示例。
告别高昂重制成本！港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展，人们对 3D 立体视频需求增加，但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型，能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频，还构建了 UniStereo 数据集。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨认为 AI 放大了数据优势，多模融合数据库至关重要。对比传统开源数据库，Oracle 能精简编排步骤。嵇小峰指出企业构建 Agent AI 要关注数据需求和安全。
全球首家具身数据独角兽诞生：光轮智能完成10亿元融资，开启具身数据规模化元年｜甲子光年
具身智能进入数据Scaling Law时代，光轮智能完成10亿融资成全球首家具身数据独角兽。它构建了World-Behavior-Eval数据引擎体系，在多领域获国际交付冠军，客户涵盖顶尖企业，正构建物理AI时代基础设施。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
OpenClaw现在可以直接生成视频了，支持12家视频模型提供商
Peter Steinberger宣布OpenClaw新版推视频生成功能，让Agent完成文本到视频流程。它集成12家视频生成提供商，异步生成，使用简单，支持丰富参数配置，官方文档见https://docs.openclaw.ai/tools/video-generation 。