蚂蚁VLDB最佳论文:用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁VLDB最佳论文:用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据训练一个大模型之前,语料需要经过解析、清洗、去重、质量评分、Token化和样本组装。
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训练一个大模型之前,语料需要经过解析、清洗、去重、质量评分、Token化和样本组装。
说真的,现在谁还能完全离开AI工作?
算力上限,是物理 AI 落地过程中需要面对的现实约束之一。
位于北京海淀的互联网金融中心,任利锋创办的“数美万物”在这里有3个办公地点。其中的一间不是办公室而是实验室,他们采购来市面上主流的3D打印机,在实验室桌面上次第排开,每天打印自研生成式3D模型生成的东西。经自研模型Hi3D生成的图纸打印出的实物有没有破面或其它瑕疵,又如何改进、修补,都在这间屋内见分晓。
张江工业AI的版图,正在层层递进、步步深入。
当前,中国正处于从「制造大国」向「智造强国」跨越的关键历史节点,其中工业软件(如CAE仿真、流体力学计算、电磁EDA等)是这一历史转折的核心桥梁。
ElevenLabs的声音克隆和长文本音频生成质量确实很好,但也太贵了。
1天前,2026年4月,Primepoint完成了$10M种子轮融资。对一家成立仅两年、团队不足10人的公司而言,这个数字不算小。更值得关注的是投资人结构:深度学习先驱Yann LeCun亲自下注,多家专注建筑科技的头部VC联合跟投。
质量和成本只能二选一?通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动,数据堂给出了具身智能数据难题的解。
当大模型训练进入深水区,竞争的关键已经不再只是「模型参数怎么调」,而逐渐转向一个更核心、也更难系统解决的问题:模型在训练过程中究竟看到了什么数据、以什么比例看到、哪些样本应该被更频繁地学习。