数据与训练

短视频中的模态错配与原创性归属：Meta 如何用多智能体系统治理上亿视频 — Aditya Gautam

📌 One-Sentence Summary Aditya Gautam 讲解 Meta 如何在超过 1 亿条短视频中检测模态错配与搬运内容：由审查、感知、检索三个智能体分工协作，配合专用小型 VLM 的完整训练链、覆盖全管线的整体评估，以及时空压缩、缓存与元数据剪枝等优化手段实现规模化治理。 📝 Summary Aditya Gautam 介绍了 Meta

Basecamp Research内部，一家人工智能初创公司将进化转化为训练数据

Basecamp Research已从Nvidia和Anthropic的Anthology Fund等投资者那里筹集了1.4亿美元。这家伦敦公司训练来自雨林、海洋和温泉的遗传物质的人工智能模型，以设计抗生素和细胞疗法工具。在接受《解码器》采访时，首席技术官菲利普·洛伦兹解释了为什么生物学对人工智能来说是一个比语言更大的问题，以及为什么纸上的好成绩并不能保证好

随着人工智能训练数据需求激增，Snorkel AI估值翻了两倍，达到35亿美元

这家拥有七年历史的初创公司已筹集了3.5亿美元的E轮融资，以推动其数据即服务方法。

🔬 奥斯卡，两颗小行星和在你的 sklearn 中算法：约翰·普拉特谈 AI 与科学

📌 One-Sentence Summary 约翰·普拉特，AI 和科学领域的知名专家，讨论了他在谷歌的 Empirical Research Assistance（ERA）中的工作及其在解决科学问题方面的应用，包括气候变化。 📝 Summary 约翰·普拉特，AI 和科学领域的先驱，分享了他对谷歌的 Empirical Research Assistanc

FlexXray：通用临床X射线分割

作者：Victor Ion Butoi、Vivek Gopalakrishnan、John V. Guttag| X射线是医学上使用最广泛的成像方式，但仍然是其最少的定量。与CT或MRI等容积模式不同，X射线将3D解剖结构折叠成2D投影，导致结构重叠和解剖边界模糊，即使对专家来说也是如此。因此，标记X射线数据库以训练通用分割系统是不切实际的，留下了形态学

Show HN：训练模型以仅从结构识别人工智能网络内容

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对话 COBRA-Skills 一作卢平琛：仅用 50 个样本，重构 Agent 技能降本路线

当经典算法遇到 LLM，用概率预判代替盲目试错，或许才是架构演进的真正解法。 作者丨 张 璐 编辑丨马晓宁 过去，智能体的技能（Skill）大多依赖人类专家手动撰写，不仅耗时费力，更难以覆盖海量复杂的真实场景。为此，借助大模型“自动化生成与优化技能”，成了让 Agent 迈向自主进化的新范式。 然而，摆脱了人工编写的束缚，却撞上了高昂的 Token 账单。要

EvoOntology：自演化本体提升数据智能体准确率

📌 One-Sentence Summary 一篇关于自演化本体的论文显示，当数据智能体能够查询以 MCP 服务器形式提供的自身数据本体时，在 DDR-Bench 上最多可提升 26.7 分，其中工具层编辑贡献了 57% 的增益。 📝 Summary 作者总结了一篇关于智能体自演化本体的论文。数据智能体通常通过通用工具来查看表格、文件和数据库，一次调用读取一

GameHorizon套件：游戏玩法中的多视野数据和评估

作者：王亦然、尹兴益郎、浦俊福|现代视频游戏为人工智能模型提供了一个可测量的测试平台，结合了视觉理解、指令分解、目标规划和多个时间范围内的精确动作控制的能力。然而，现有的数据集和基准要么涵盖了狭窄的游戏范围，缺乏语言指令，要么依赖于高方差的在线推出。为了应对这些挑战，我们引入

onPanda：通过令牌级纠正有效注释LLM和代理的政策一致数据

作者：雷杨、刘梦茵、王佳|我们展示了onPanda，这是一个用于有效注释LLM对齐数据和代理轨迹的交互工具。onPanda采用代币级更正作为其核心交互：在读取模型响应时，注释器定位第一个不合适的代币，并从模型的候选代币中选择替代品，或者通过自由形式编辑输入正确的文本。然后系统就会被截断

LoRA生成超网络，用于高效的设备上LLM生成个性化

作者：Sean Augenstein，Li Ding，Jihwan Lee|设备上大型语言模型（“LLM”）（例如在手机上运行的模型）已经成熟，可以通过个性化进行改进。移动设备有限的计算资源对模型规模和模型质量施加了限制，使得任何可实现的质量收益都具有高度影响力。与此同时，他们的个人性质（即，与特定用户的紧密耦合）意味着给定的设备上LLM倾向于

Harness-Zero：通过代理人蒸馏

作者：叶昊然、吕玉兴、董浩南|代理利用是调解模型与环境交互的外部系统，可以大幅提高代理的性能，但它们的收益仍然与部署时的利用有关。由于最佳利用因域、实例和模型而异，因此通用代理必须满足于次优共享利用，或者在不断增长的专业利用之间进行路由。因此我们

利用RetroChimera大规模提高小分子合成预测

定制分子正在推动医学、材料和农业的发展，但生产它们的过程缓慢且昂贵。《自然》杂志的一篇新论文强调了RetroChimera，这是一种有助于加速化学合成的预测模型，有助于研究人员探索各种分子。The post用RetroChimera大规模改进小分子的合成预测appeared first on Microsoft Research .

像物理学家一样修剪LLM：块删除作为伊辛优化问题

国产数据库跑出AI新能力！OceanBase登顶国际Data Agent榜单

OceanBase团队提交的Data Agent方案登顶国际数据智能体基准Data Agent Benchmark

登顶国际Data Agent榜单登顶国际Data Agent榜单，OceanBase超过多项GPT、Claude方案

近日， OceanBase团队提交的Data Agent方案登顶国际数据智能体基准Data Agent Benchmark（简称DAB），以90.62%的准确率位列第一，成为该榜单首个准确率突破90%的参评方案。值得关注的是，这一成绩由国产数据库OceanBase基于国产大模型GLM-5.2构建，超过多项基于GPT、Claude Opus、Claude Fa

Show HN：Mini-AGI -在8 GB VRAM上训练的动态持续学习模型

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百曜科技发起，《AI虚拟细胞（AIVC）技术趋势、产业生态与应用前景研究报告》正式发布

《AI 虚拟细胞（AIVC）技术趋势、产业生态与应用前景研究报告——AI 时代生命科学的新型基础设施》正式发布。

马斯克批量收购破产公司ing…世界首富脑子是不一样

老马想买倒闭公司数据为哪般

Nature：AI重生到1900，这一世抢先爱因斯坦提出光量子

AI能否提出相对论？

华为汪涛：华为要打造AI算力底座，只做好一颗芯片远远不够

CANN跨过拐点，华为补上软件生态

陶哲轩代表SAIR Foundation宣布正式启动“开放数学模型计划”

让开放模型与可负担的算力成为数学研究的共享基石

AI离“理解万物”还有多远？先拿癌细胞和行星轨道试试水

同一预测核心，跨七类系统验证

两个平行的神经外胚层祖细胞有助于发育中的大脑

HN ð601· 231 评论

Anthropic正在运营一家进行生物实验的实验室

人工智能领导者一直承诺，人工智能是治愈人类疾病的关键。人类研究人员也警告说，人工智能可能会杀死我们所有人。

OpenAI如何使用自己的LLM设计Jalapeño芯片

8月25日，OpenAI全面推出了该公司首款人工智能加速器芯片Jalapeño。Jalapeño提供高达13.4 petaflops的4位计算，并访问232 GB可用的最先进内存，以每秒15.4 TB的速度链接到它。OpenAI引用的基准显示，与Nvidia的GB 300（该公司目前依赖的芯片）相比，Jalapeño可以将端到端延迟（提示到最后一个令牌之间的

缓存到缓存：LLM之间的直接语义通信（2025）

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