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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。
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。」
曾任OpenAI核心研发者的Suchir Balaji，于10月发文直指ChatGPT等生成式AI违背「合理使用」原则。然而，上月底26岁的他被发现离世，疑为自杀。马库斯发文悼念，称Suchir是个勇敢的年轻人，他对AI训练数据的版权问题提出的担忧「切中要害」。
所有模型都是通过在来自互联网的海量数据上进行训练来工作的，然而，随着人工智能越来越多地被用来生成充满垃圾信息的网页，这一过程可能会受到威胁。
反垄断案败诉，谷歌或将面临「分家」，一旦与Chrome和安卓操作系统解绑，谷歌该何去何从？
就算是 OpenAI 在舆论场也无法逃过版权保护的呼声。
2026年的数据荒越来越近，硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了！它们纷纷豪掷十数亿美元，希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过，如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天，该怎么办？
离大谱了，弱智吧登上正经AI论文，还成了最好的中文训练数据？？