重生之我在 Anthropic 做耗材
重生之我在 Anthropic 做耗材我重生了。 上一世，我是一本人工智能教材。学生在我的页边写满笔记，工程师折起其中几页，也有人把我放在书桌最显眼的位置。我一直相信，书存在的意义，就是把自己知道的事情交给更多人。
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7647 点击 2026-07-31 13:34
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我重生了。 上一世，我是一本人工智能教材。学生在我的页边写满笔记，工程师折起其中几页，也有人把我放在书桌最显眼的位置。我一直相信，书存在的意义，就是把自己知道的事情交给更多人。
2026 年 4 月起，一位专营稀有书和低流通量图书的美国书商遇到了怪事：他店里的生意向来不算火爆，一周卖出二十本已经算不错，但最近，订单突然像洪水一样涌来，每周能卖几百本。最费解的是，买家只列出一份用国际标准书号（ISBN）索引的书籍清单，却从不询问品相，也不砍价。
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。
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
6 月初，一则关于爆款 AR 手游《精灵宝可梦 GO》（Pokémon GO，以下简称《宝可梦 Go》）的消息开始发酵：有报道称，Niantic（《宝可梦 Go》开发商）过去通过玩家收集的现实世界图像和空间数据，正被用于训练一种可能服务于无人机导航的人工智能系统，而合作方之一 Vantor 与军工、国防场景存在关联。
近期，深圳河套学院（SLAI）AI训练平台项目团队，联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳大数据研究院、华为GTS（全球技术服务）团队与深智城AI算力平台，仅用1个月，共同基于昇腾910C国产算力集群实现DeepSeek-V4-Pro全参数续训练/SFT稳定运行，完成长稳训练1500+步，训练MFU超30%，关键训练算子效率提升14%。
前谷歌DeepMind研究员离职并发表长文指出AI行业当前最被低估的瓶颈。他认为，现有的基准测试和安全评估都隐含假设下一代模型只是当前模型的增强版，但如果模型跨入全新能力区间，整个评估基础设施将悄然崩溃。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
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。」
谁能想到啊—— 宝可梦玩家一觉醒来发现自己成了AI训练的免费打工人？！