无需海量数据标注，智能体也能精确识别定位目标元素了！ 来自浙大等机构的研究人员提出GUI-RCPO——一种自我监督的强化学习方法，可以让模型在没有标注的数据上自主提升GUI grounding（图形界面定位）能力。
让LMM作为Judge，从对模型的性能评估到数据标注再到模型的训练和对齐流程，让AI来评判AI，这种模式几乎已经是当前学术界和工业界的常态。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景，该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架，无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线，并展现优秀的通用性和泛化能力，论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。
一面是Meta豪掷143亿美元下注Scale AI，一面是OpenAI紧急切断合作——当全球目光聚焦硅谷之时，一家藏身首尔的初创公司悄然撕开了AI安全市场的裂口。
总部位于首尔的 Datumo 最初是一家 AI 数据标注公司，如今致力于通过提供工具和数据来帮助企业构建更安全的 AI 系统。
一句话概括，本文探索了语言模型的终极内卷模式：不再依赖人类投喂，通过“自问自答”的左右互搏，硬生生把自己逼成了学霸。AlphaGo下棋我懂，这大模型自己给自己出数学题做就有点离谱了，堪称AI界的“闭关修炼”，出关即无敌。
AI行业对数据的渴求程度，质量大于数量。
Meta投资148亿美元的Scale AI，原本被视为AI的「黄金选择」，然而，另一个名不见经传的后起之秀Surge AI，竟早已超越了它！一场AI大战，究竟谁能笑到最后？
不要只盯着明星AI研究员！为了打造ASI，Meta、贝索斯等狂砸百亿，招聘专家当AI的「老师」。在此背景下，数据标注员的角色逐渐从基础任务转向更高技能的领域，门槛水涨船高。
Surge AI 成立于 2020 年，是一家专注于数据标注的公司。自成立以来，主创团队都极为低调，社交平台上鲜有公开动态。即便如此，Surge AI 仍在短短几年内实现了业绩大爆发，并成为业内公认的“领域最大且最好的玩家”。截至 2024 年，Surge AI 的 ARR 已突破 10 亿美元，超越了行业巨头 Scale AI 的 8.7 亿美元收入，成为其最大的竞争对手。
