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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5869 点击 2026-09-04 10:45
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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。
由两名00后大学生创办的美国AI训练数据公司AfterQuery五个月内估值从3亿美元升至32亿美元，其数据已用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练，并与Thinking Machines Lab、Legora及部分中国AI实验室合作。
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AI 催生了许多新产业，今天分享的就是其中之一。今年5月，一名来自 WIRED 的记者做了一个有点奇怪的兼职。他把 iPhone 固定在头上，确保镜头能拍到自己的两只手，然后开始录自己：不是为了拍短视频。
近期，字节跳动大模型核心部门Seed完成新一轮组织调整，调整核心集中在Seed Foundation Model（Seed基础模型）板块，新设四个一级部门，重构了预训练数据、强化学习与后训练的组织链路。
8月18日，五一视界（51WORLD）“物理AI宏伟蓝图2030”发布会正式召开。
一批纸质书被买下，送进仓库。
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随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。
当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。