Meta與Tesla透過採集人類行為數據訓練AI智能體
Meta與Tesla等科技巨頭正積極採集人類行為數據（如滑鼠軌跡或體力勞動動作），旨在訓練AI智能體執行人類任務。此趨勢顯示產業正從人機協作轉向對人類技能的「蒸餾」與自動化替代。
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具身智能數據產業：一年融資44.7億人民幣
具身智能數據採集產業正蓬勃發展，過去一年內共識別出97家玩家，融資額達44.7億人民幣。產業正從依賴機器人本體採集，轉向包含人類示範與互聯網影片蒸餾等多樣化技術路線。
Apptronik 打造大型機器人實訓園，加速人形機器人訓練
Apptronik 建立了一座佔地 8,000 平方公尺的實訓園，專門為其 Apollo 人形機器人收集真實場景數據。此舉旨在透過「人在迴路」訓練來改善 AI 模型，以解決機器人領域數據匱乏的問題。
具身智能與機器人的數據瓶頸
本文探討了機器人領域的「數據荒漠」問題，強調與大語言模型相比，獲取多模態傳感器數據的難度。文章詳細介紹了四層數據金字塔，並指出高質量遙操作數據的高昂成本與勞動力密集特性。
Meta狠裁8000人，用員工數據煉AI？
Meta計劃裁員10%（約8000人），同時砸650億美元於AI基礎設施，開發自主AI工程師。MCI工具追蹤員工電腦輸入（滑鼠、按鍵、畫面）訓練真實使用模型。支撐AI取代人類編碼願景，裁員中進行。
BeingBeyond正式發布 U1，全球首款Real DexUMI，無本體數據採集進入靈巧手時代
BeingBeyond 推出 U1，全球首款 Real DexUMI，整合靈巧手數據採集與末端執行器，無需本體感測器。具備掌心遙控手套易用性、小於 1mm 追蹤精度，以及指腹觸覺感測器，680g 11 關節手承重 5kg。此舉將 UMI 從夾爪轉向可擴展靈巧操作。
氣象無人機填補 AI 預報的資料缺口
氣象無人機正被部署，用於蒐集 AI 預報模型所需但目前不足的觀測資料。這些系統可能為軍事規劃和金融交易提供有價值的大氣數據，因為準確的風暴與天氣預測對兩者都十分重要。
用於可靠網頁爬取的全新可驗證代理框架
這項研究引入了一種框架，將 LLM 的自由格式代碼生成替換為類型化的 JSON 配置，以提高網頁爬取的可靠性。透過使用六種類型的收集器分類法和基於規則的品質檢查，實現了確定性且可驗證的數據收集。
Apple App Store 被指控記錄用戶所有點擊行為
安全研究人員指出，Apple 正在記錄用戶在 App Store 中的每一次互動，以推動其新的個性化推薦功能。據稱該數據收集粒度極細，甚至能分析打字速度，且目前沒有提供關閉選項。
Apple 被曝在 App Store 搜尋中記錄用戶擊鍵行為
安全研究人員發現，Apple 的 App Store 會收集極為細緻的用戶行為數據，包括每一次擊鍵與輸入節奏，且用戶無法選擇關閉。這引發了關於用戶互動數據如何被處理的重大隱私疑慮。