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数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。
开源一周多，DojoAgents 已经在 GitHub 获得超过 1000 个 Star。DojoAgents 项目受到关注，是因为其并不只是一个能回答投资问题的 Agent，而是一种新的金融决策辅助方式：让 AI 不再停留在生成答案，而是形成对金融世界持续更新的理解，并在数据、工具、权限和风险边界内，长期且持续主动地推进研究与决策辅助任务。
Acrab的Agent Box在这个背景下出现。它没有停在“把模型装进桌面设备”这一步，而是把模型、个人数据、Runtime、工具链和Agent编排放进同一套系统，让Agent能够保存上下文、调用工具，并在不同应用之间连续完成任务。
国防科技大学虚拟现实与视觉计算团队（SAW Lab）联合先进制导与控制技术国家级重点实验室等推出面向航拍几何 3D 视觉的统一大规模数据集与评测基准 「AirZoo」。
WAIC 2026上，百度秒哒带来了3.5版本。据官方数据，秒哒累计服务超过3500万用户，创造了350万个具有商业价值的应用，每天有近20万人在使用这些应用解决真实问题。
迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。
视频是描述物理世界的重要数据形态，更是人类与物理世界交互的重要载体，视频理解大模型是让 AI 从数字世界走向物理世界最基础、最原生的组成部分。
苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流“纯大脑黑盒大模型”不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。
这家初创公司已与Georgia Power 签订合同，为位于Effingham County的这一数据中心综合体锁定了3.2GW的电力供应，这一规模可能使该设施跻身OpenAI迄今为止最大的数据中心之列。预计从2028年起将有数百兆瓦电力投入使用，其余开发工作将持续到2032年。1GW的电力足以在任意时刻为约75万户美国家庭供电。
商品交易恰好是一个通用的竞技场——精准地判断一件商品的真假、成色和估价，不是互联网上能搜到的信息，而是面向交付的生产过程中形成的专家数据。这个场景里生长出了一家提供垂直模型、数据和服务的公司——图灵深视。这家由清华大学孵化的公司，想实现一个简单的愿景：用 AI 守护商品交易信任。