当学术研究沦为「填空游戏」，利用美国NHANES公共数据集，结合AI工具如ChatGPT，研究者通过套用模板、排列变量，批量生产看似精美却质量堪忧的论文。背后不仅是技术的滥用，更是科研评价体系扭曲的缩影。
最近研究 n8n , 发现各种输入、输出都用到 JSON 格式。对 AI 开发来说， 为了生成可控，也会用这种格式。
AI两天爆肝12年研究，精准吊打人类！多大、哈佛MIT等17家机构联手放大招，基于GPT-4.1和o3-mini，筛选文献提取数据，效率飙3000倍重塑AI科研工作流。
生成式AI提升内容效率并重塑营销洞察，但品牌本质（用户价值）不变。企业需聚焦垂直数据沉淀、AI原生工作流改造（非仅工具应用），并应对一把手认知不足及组织转型挑战
美国陆军预备役新成立部门，代号「201分队」，汇集了Meta、OpenAI等巨头高管。这些硅谷精英化身中校，每年服役120小时，致力于为美军带来技术升级、AI培训和采购建议。这不仅标志着五角大楼与硅谷的深度合作，也预示着未来战争将由算法与数据主导。
在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库（Relational DataBase, RDB）场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。
Mercor 所处的赛道是 AI 中一个关键且尚未被充分满足的供需交叉点：下一代 AI 模型对高质量、垂直领域专家级 Human Data 的需求，以及相关人才稀缺所带来的供需不平衡。合成数据无法完全替代 Human Data，尤其是在特定领域知识和复杂判断方面。AI 模型的突破性进展高度依赖于垂直领域专家的“人类智能输入”。
有效解决真机数据稀缺与场景泛化的矛盾。
Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助“经验”这一媒介，这里的“经验”就是指强化学习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。
今天，一个坐标北京海淀，一支年轻的创业团队，正在小范围 Alpha 测试一款叫 Teamo 的全新 Agent 产品。 给你们看下这个产品的恐怖数据——平均每 2.5 个看到这个产品的人，里面就有 1 个人想要参与 Alpha 内测...
