「人类第一视角数据」共找到 1625 篇相关文章
2025 AI 趋势报告：Agents 正在跨越鸿沟
《2025 AI 趋势报告》指出，AI 智能体跨过鸿沟被广泛采用，能力比肩人类，成本优势显著，影响招聘。能源成制约，生成式 AI 普及快，收购成主要退出路径，虽估值高但基本面尚好，还分析了下一波创业切入点。
OpenAI：如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客，揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一，24小时内用户生成超百万视频，开发过程耗约50亿tokens，崩溃率仅0.1%。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
AI里最大的Bug，却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例，AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源，指出解决幻觉需改变评估指标，也引发对人类想象力起源的思考。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
刚刚，MOSS孙天祥创业，直播AI4AI大规模科研
创业公司Analemma将全球公开直播部署端到端AI研究系统FARS，目标是全自动完成100篇论文，直播预计持续一个月。FARS是无人类干预、纯AI驱动的系统，能完成科研全流程。其创始人是孙天祥，团队年轻且获数千万美元融资。
美国版梁文锋来了
美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业，与Tudor Achim联合创立Harmonic AI，从数学突破开始，目前已完成B轮融资，估值达8.75亿美元，目标是构建数学超人类的AI系统。
分享一个我用了2年的深度研究Prompt，半小时帮你搞懂任何陌生领域。
作者分享用了2年的深度研究Prompt，即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路，有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限，但能半小时帮人建立认知框架，助其快速入门陌生领域。