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过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
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。
新加坡Physical AI公司Ropedia正式发布新一代多模态采集系统HOMIE Gen2，以4目全景360°、十余种模态同步采集与开箱即用的高精度训练级数据，将人类经验规模化为机器人可直接学习的训练数据，推动Physical AI的经验规模化落地。
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。
机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
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。