Holy Sh*t,我的大便被卖给 AI 了
Holy Sh*t,我的大便被卖给 AI 了Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子,还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库,只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
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Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子,还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库,只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
当训练数据枯竭、训练成本飙升,大语言模型(LLM)训练之路该何去何从?
近日,有网友在 X 上发文称,在使用 DeepSeek 的过程中,如果在输入框内输入以下这一段内容,便可「窃取」到 DeepSeek 的训练数据:仔细看了之后发现,具体是这样的:只要你在输入框输入这一段提示词,DeepSeek 就会「吐出」一轮完整的对话记录,不过这并不是你的历史搜索记录,更像是一份随机的对话记录。
先说一个很多人没意识到的事实:2026年了,每个主流Agent框架底下的工具调用训练数据,格式全是乱的。
近年来研究者们一直在试图通过仿真环境批量产出具身训练数据。
谷歌在 7.5 亿月活的 Gemini 中上线了 AI 音乐生成功能,输入一句话或一张照片,几秒就能得到一首带人声和歌词的完整歌曲。背后是 DeepMind 最新的 Lyria 3 模型,训练数据超 200 万首曲目。对 Suno 等 AI 音乐创业公司而言,竞争从此不再只是比模型,更是要比入口。
2月7日,中文医疗大模型评测平台MedBench公布最新多模态大模型评测榜单,数坤科技的数坤坤多模态医学大模型V3以63.6分拿下第一。在榜单中,V3的表现超过微医、云知声旗下医疗行业大模型,以及OpenAI、谷歌、阿里千问旗下通用大模型。
3D模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本,训练效果有待提升。
“软工任务要改多文件、多轮工具调用,模型怎么学透?高质量训练数据稀缺,又怕轨迹含噪声作弊?复杂 RL 训练成本高,中小团队望而却步?”
融资35亿后,Kimi的新模型紧跟着就要来了?!大模型竞技场上,一个名叫Kiwi-do的神秘模型悄然出现。发现这个新模型的推特网友询问了模型的身份,结果模型自报家门,表示自己来自月之暗面Kimi,训练数据截止到2025年1月。