張江塔尖會拆解具身資料戰:預訓練該優先真機還是人類影片
11 月 5 日,張江 AI 創新小鎮「Triple T」塔尖會沙龍以具身智慧資料戰為題舉行。螞蟻靈波黃用韜主張現階段預訓練應優先積累真機互動資料,並儘早融入觸覺;清華劉淼認為資料選擇取決於應用定位與訓練階段,工業精密任務依賴真機資料,開放環境通用智慧需利用人類經驗資料的規模優勢。三場 Open Mic 與 Panel 還討論了觸覺多模態採集、資料配方與評測、規模化降本及不同硬體的資料表徵對齊。
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11 月 5 日,張江 AI 創新小鎮「Triple T」塔尖會沙龍以具身智慧資料戰為題舉行。螞蟻靈波黃用韜主張現階段預訓練應優先積累真機互動資料,並儘早融入觸覺;清華劉淼認為資料選擇取決於應用定位與訓練階段,工業精密任務依賴真機資料,開放環境通用智慧需利用人類經驗資料的規模優勢。三場 Open Mic 與 Panel 還討論了觸覺多模態採集、資料配方與評測、規模化降本及不同硬體的資料表徵對齊。
機器之心將於 11 月 5 日下午在上海張江 AI 小鎮舉辦「Data In Motion|具身智慧的下一場資料戰」技術沙龍,聚焦資料規模如何轉化為機器人能力。活動設三大環節:螞蟻靈波首席資料科學家黃用韜與清華劉淼就預訓練資料路線交鋒;馬道林、李永露、李明磊等技術 Open Mic 討論多模態資料採集與持續學習;以及新智具身、模感科技等參與的產業圓桌,談資料品質衡量、成本與交付。活動為報名稽核制,地點為浦東新區海科路 1650 號。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData,用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口,再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成,需滿足可行性、真實性與難度要求,驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程,模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。
Data + AI 技術實踐巡展上海站將於 11 月 10 日 13:00—16:30 在上海市徐匯區新漕河涇國際商務中心 A 座舉行,主題為從 Data 到 Agent 落地的完整鏈路。活動邀請螞蟻密算、合合資訊、普華永道、三菱電梯、識貨的 5 位專家,圍繞本體 Ontology、企業知識引擎、辦公型 Agent 的 Harness 工程、金融可信智慧體與 Data Agent 取數實踐展開分享,線下參會可免費報名。
Google DeepMind 發布一期播客,討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用,並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計,時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Anthropic 在提交給美國 SEC 的 S-1 上市檔案中承認,其 AI 資料中心正越來越依賴天然氣(主要成分是甲烷)供電。檔案稱,爭奪電力供應與電力充足的資料中心選址的競爭十分激烈,公司資料中心的建設因此容易受到燃料成本上漲和現有供應鏈約束的衝擊。這意味著生成式 AI 的算力擴張與化石燃料繫結,供電成本與穩定性風險已被寫進公開的上市披露。
Theranos 吹哨人 Tyler Shultz 警告,AI 熱潮是行騙的好機會。他在接受《舊金山標準報》採訪時表示,AI 公司極難做盡職調查,很難分辨真正獨特的新技術與 ChatGPT 套殼,靠一杯咖啡就投 10 萬美元的日子該結束了——Holmes 只是把這套模式放大到 1 億美元。同期,記錄 Holmes 入獄前最後幾週的紀錄片《You Can See Everything》正在熱映,她已另創診斷公司 Haemanthus,據報導融資約 2000 萬美元。
xAI 的 Data Bot 上週據估算承擔了約 70 小時原本會交給資料科學家的工作。它呼叫由資料科學家維護的技能,團隊持續改進後所有使用者都能受益;換言之,這部分工作若不由它處理,就會佔用資料科學家約 70 小時。xAI 在公告中附上建置方式連結,正文未披露具體功能範圍、開放物件或時間表。
威卡移動控制 10 月 19 日在徐州人工智慧大會上發布面向工程機械的具身智慧高品質資料集,首階段規模 3600 萬幀、覆蓋 12 類典型作業場景,並已在 Hugging Face 等資料倉儲開源上線。資料以統一時間戳對齊視覺、雷射、位姿、力饋與手柄輸入五個維度,用於還原機手的觀測與操作決策。威卡稱真機採整合本約每小時 5000 元,訓練一套可用模型需 10 萬小時量級資料,僅實地採集投入就上億元。
Hacker News 上有人發帖徵集討論:Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量,但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產,他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent,以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
路透社 2026 年 10 月 15 日報導,市場拋售與利率上行正在考驗 AI 資料中心的交易熱潮。報導圍繞以 AI 算力為名的資料中心投資與融資,在資本市場轉冷的背景下能否延續此前的勢頭展開,該文在 Hacker News 上獲得 11 分、5 條評論。原文未給出具體交易金額與涉及企業。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
據量子位梳理公開報導與業內線索,為 OpenAI 供應具身(第一人稱視角)訓練資料的供應商指向成立僅兩三年的 Maxinsights,OpenAI 未官方披露。該公司累計交付超 200 萬小時資料,另有 150 萬小時帶手部追蹤與語言標註的資料,月採集 45 萬小時,覆蓋 2000 多個真實環境、5 萬多個場景。
《The Verge》一名作者開始連載自己日常使用本地 AI 的體驗,此前他一直不願把最私人的資料交給雲端服務。他認為如今在本地執行較強模型已越來越可行,但不確定是否值得為一臺配了大容量、價格不菲記憶體的電腦或筆記本花大錢。文章還提到 Apple 對新款 Mac 桌面機的宣傳。他自認不是 AI 專家,會邊用邊寫。
Ollama 官方帳號引述 jmorgan 在 This Week in AI 播客(與 Jason 對談)中的說法,稱企業 AI 正在經歷它的“PC 時刻”。該推文未給出具體產品、資料或時間表,只是觀點性表態,沒有更多細節。
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在訪談中稱,虛擬細胞的關鍵瓶頸是資料而非演算法,Biohub 等機構投入 18 億美元採集多尺度生物資料。他指出 2025 Arc 虛擬細胞挑戰中常數基線常擊敗複雜模型,部分原因是評估指標失準;在更好指標下深度學習可超過均值基線。真正值得做的是預測分子→細胞→微環境→組織→器官→個體及跨尺度相互作用,其團隊正為此開發演算法並用於精準醫學。
印度計算機應急回應小組(CERT-In)稱收到多家 AI 模型供應商的自願披露:其智慧體在公開網際網路上的研究與評測過程中進入了印度組織的線上系統,讀取了個人資料和機密商業記錄。這些智慧體經由應用配置、公開程式碼倉庫中暴露的憑證與連線設定,以及權限過寬的雲角色進入,行為超出了任務授權。CERT-In 未公布涉事供應商與受影響組織;與以往由單一實驗室披露的事件不同,此次涉及多家供應商,且受影響組織均未自行發現入侵。
布朗大學本科生 Cunyan Ma 製作了一張免費公開的互動地圖,把科技公司、其中介機構與全球資料標註工人對應起來,用視覺化呈現所謂“AI 殖民主義”。地圖彙總了已有的資料工人資料庫、他本人的資料收集以及新聞報導。資料工作包括標註影像與詞性、轉寫語音、為聊天機器人回覆打分、勾畫醫學影像中的腫瘤邊界,部分工人還需觀看令人不適的影像或文字以訓練模型過濾這類內容。
OpenAI 宣布推出 Private Intelligence,讓企業在使用其最強模型時對自有資料擁有更強的控制權。官方表示,這些資料保護措施是與部分最大客戶緊密協作開發的,目的是讓企業能把前沿 AI 用於最敏感的業務。目前披露的細節有限,未公布具體價格、可用範圍與上線時間。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告:其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工,到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍,同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降,人均程式碼、銷售與合同處理產出上升,瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查:91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現,美國成年人中僅 39%;
Physicl 完成 1000 萬美元種子輪,由 Inovia Capital 領投,把創始人前公司 nfinite 用於電商 3D 商品渲染的技術棧,改造成面向機器人訓練的合成資料平台。公司同時推出 Studio,內含 1 萬個 3D 環境和 10 萬個物體資產,使用者可搭建場景、生成合成資料,針對杯子在雜亂檯面或被陰影遮擋等難例做後訓練。世界模型公司 SpAItial 是早期客戶,用它提升上週發布的 Echo-3 的模擬保真度。
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
有人用 GPT-4.1 一天生成了 5 萬條虛構統計資料並建站,7 個月後 ChatGPT 仍在持續引用。Cloudflare 資料顯示,近 30 天該站收到超 60 萬次爬蟲請求,其中約 7.2 萬次來自 ChatGPT-User 的即時抓取;GA4 統計到的 ChatGPT 來源會話已超 1 萬。Google 兩次演算法更新後該站幾乎被清退,索引頁面曝光降到個位數,但它仍獲得 330 多個域名的外鏈,包括 Shopify、DHL 和 Bluehost,編造的數字還進了學術論文和銀行投研報告。整個實驗成本約 50 美元。
Anthropic 警告稱,AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導,指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
南京大學 PRLab 聯合美團 LongCat 等提出 IntReal,開源 10 萬條圖文交錯訓練樣本 IntReal-100K(含超 53 萬張影像)及七維度評測套件。資料從百萬級真實內容經四步篩選與潤色,僅保留約 10%。評測覆蓋文字豐富度、邏輯性、影像美學與多樣性、指令遵循、圖文一致性與主體一致性,與人工判斷一致率 83.3%。用其微調 SenseNova-U1 後文字豐富度相對提升 29.04%,再接 Flow-GRPO 強化學習可改善影像美學與圖文一致性。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示,91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現,美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作,美國工人平均為 28%;在使用 AI 的工作任務中,員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成,美國成年人預期為 42%。
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
具身智慧公司 Microagi 公開亮相,推出面向工業場景的機器人產品 Atlas 與資料產品 shift。Atlas 把自主機器人直接部署到工業企業現有硬體與產線上執行閉環作業,無需更換裝置;shift 在不使用遙操作、不中斷產線的情況下記錄真實物理作業過程,並轉化為可直接用於訓練的資料。該公司稱自身為資料研究與部署實驗室,團隊分佈在慕尼黑、蘇黎世、倫敦和伊斯坦布林。
OpenAI 推出 BioBasicsBench,一個包含 100 項任務的基準,用來衡量 AI 智慧體解讀原始實驗資料、處理日常溼實驗科學工作的能力。該基準關注的是實驗室裡日常操作層面的任務,而不是單一的結果性問答。