

推荐理由:转述 Bloomberg 报道并给出融资规模、估值和资金用途细节,读者可以了解 DeepSeek 这轮募资的构成与去向。
训练侧的门道:数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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推荐理由:转述 Bloomberg 报道并给出融资规模、估值和资金用途细节,读者可以了解 DeepSeek 这轮募资的构成与去向。
极客公园文章梳理了 AI 图像默认生成美女的三层成因:1973 年 Lena 图像成为行业测试标准;生成模型天生取数据分布中心,而平均脸恰好符合人类审美偏好;用户点击与 PickScore 等打分模型的反馈循环进一步强化该倾向。
推荐理由:文章从 Lena 测试图讲到平均脸研究与 reward model 反馈循环,为 AI 美女现象提供了一条可追溯的成因链条。
Ai2 发布并开源 AstaBrief 8B,基于 Qwen3-8B,用约 47K SFT 样本和约 6K DPO 对训练,将研究问题和检索文献转为带引用报告,已作为 Asta 的 Fast mode 上线。
推荐理由:官方详细披露了 SFT 与 DPO 数据构建和引用过滤方法,对想训练科研报告模型的团队有可迁移的做法参考。
作者观察到一批成立不满一年的数据公司估值快速增长,如 UniPat 达 25 亿美金,认为数据成为模厂竞争的核心原料。文章把数商业务概括为给模型制作练习题,即采集专家解题轨迹或搭建 RL environment,并分析其同时是信任市场、信息市场和油水很足的市场,还提及水下蒸馏与爬取数据的灰色操作,以及字节、阿里、腾讯等买方梯队。
推荐理由:作者以一手行业观察拆解数据公司高估值背后的生意本质,包括信任、信息和关系三个维度,读来能理解这条赛道的运转逻辑。
硅星人Pro援引《The Information》等信源解析 Mercor:2026年上半年总收入6.14亿美元,91%来自基础模型公司,第二季度毛利率33%,正洽谈约200亿美元估值的新融资。
推荐理由:文章基于融资材料和多信源整理 Mercor 的财务、专家数据生产流程与新业务布局,读者可以借此理解专业训练数据这门生意的实际运作和局限。
inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0,总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B(非嵌入 789M),采用 1/32 激活比 MoE 架构,称可达到 7–8B dense 模型的等效性能,在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s,支持 128K 上下文(YaRN)。
推荐理由:官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点,读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。
inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T,主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理,上下文长度由 128K 扩展到 256K(YaRN),采用 MIT License 开源。
推荐理由:官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字,读者可据此评估其在生产场景的适配价值。
LangChain 推出 LangSmith Fine-Tuning(Public Beta)和 smithtune CLI,把 LangSmith 轨迹数据集准备、Fireworks 或 Baseten 训练、LangSmith 评估与部署整合到一条命令行流程中,目前支持 SFT。
推荐理由:官方给出内部两个 Agent 的 SFT 实测数据和完整工作流,读者可据此评估轨迹数据微调自家模型的收益与成本。
Anthropic 成立生命科学研究组和实验室,宣布 Claude 智能体在约 950 个智能体、21 小时、2.1 亿 token 的搜索后,自主发现一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统,命名为 array-associated reverse transcriptases(ART)。
推荐理由:原文给出 Claude 智能体自主发现新酶系统的过程细节和预印本,读者可以据此了解 AI 驱动生物学研究的实际工作方式。
Latent Space 期 AINews 汇总,Xiaomi 发布 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash 原生全模态开源模型(MIT 许可)。
推荐理由:原文汇总了 MiMo-V2.6-Pro 登顶开源权重榜的评测数据和 RL 训练成本细节,读者可以借此评估后训练路线的实际性价比。
推荐理由:Anthropic 指控阿里、Moonshot 与 DeepSeek 未授权用 Claude 训练竞品模型,并给出各家调用量数字,可用于观察模型蒸馏争议的走向。
推荐理由:Bloomberg 报道给出 OpenAI 暂停 RL 训练与监测算力的具体数字,可供判断安全测试对前沿研发节奏的影响。
《晚点LatePost》报道,2026 上半年国内具身智能融资总额超过 900 亿元人民币,估值超百亿的公司达 22 家。宇树 2025 年营收 16.99 亿元、卖出 5215 台人形机器人,但截至去年 9 月超过七成收入来自科研教育,明确用于智能制造等场景的收入只有 1570 万元。报道还提到数采工厂回购协议、地方国资合资与关联交易在推高部分订单收入。
推荐理由:以融资规模、订单结构与研发投入的对照,呈现具身智能高估值与真实技术进展之间的落差。


推荐理由:K2 Horizon 披露预训练用约 20T token 且 17% 含显式推理轨迹,读者可借此对照模型的训练数据构成。

推荐理由:6 款开源模型从 0.9B 覆盖到 375B,并公开中间 checkpoint 与训练日志,便于观察完整训练过程。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,预测了人类基因组中约 90 亿种可能的单字母变化,数据集规模达 1PB,是 AlphaFold 数据库的 30 多倍。
推荐理由:材料给出数据集规模与一处合作研究案例,读者可据此了解 AI 预测基因组变异在罕见病研究中的用途与局限。




推荐理由:原文列出 UltraData 各数据集的规模与覆盖范围,可据此判断这批开源训练数据的复用价值。
Anthropic 威胁情报团队发布报告,披露 2025 年 12 月至 2026 年 8 月期间在七个危害领域识别并处置的 Claude 恶意使用活动,涉及疑似国家支持组织、犯罪团伙、商业间谍软件供应商等。
推荐理由:报告用具体案例和数据说明AI如何改变网络攻击的成本与速度,并揭示AI供应链本身正成为攻击目标。
推荐理由:公告列出了被指控的蒸馏渠道与行为检测指标,读者可看到模型输出和账号用量如何被当作判定依据。
OpenAI 用一个未发布模型给出了纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题的解法,NYU 教授 Tristan Buckmaster 指责其抢跑了他与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 近一年的工作。
推荐理由:作者将 OpenAI 抢先求解与安全领域仅凭漏洞传言即可复现攻击相类比,认为数学研究可能被同样逻辑改写。