一篇关于计算机视觉项目“偏离轨道”的深度报道揭示，AI模型在现实应用中常因“幻觉”而失去准确性。文章深入分析了幻觉产生的技术原因（如模型设计和数据不足），并强调了解决这一问题需要算法优化、高质量数据以及关键硬件支持等多维度综合方案。这不仅是技术挑战，更关乎AI的可靠性、信任度及其在关键领域广泛应用的可能性。

复旦大学肖仰华教授深入探讨了具身智能迈向“涌现”的挑战，指出与生成式AI相比，具身智能在数据量和泛化能力上仍有显著差距，且其对生产力的提升作用受制于安全和伦理考量。他强调，AI的发展重心正从大规模数据与算力转向数据质量和算法策略，并呼吁在AI时代建立合理应用准则、革新教育体系，以防止人类心智退化并重塑人类价值。

Meta公司斥资143亿美元收购数据标注巨头Scale AI 49%股权，将其估值推升至290亿美元，远超传统认知中数据标注公司的价值。此次投资旨在获取高质量AI训练数据以提升其大模型Llama的性能，同时更包含获取战略情报和招募Scale AI创始人Alexandr Wang等顶级人才的深层考量，引发谷歌、OpenAI等AI巨头的强烈不满并撤销合作，预示着AI军备竞赛已从算力、模型拓展至数据、人才和情报等多元维度。

今天是2025年06月22日。当AI的狂飙突进在资本和媒体的喧嚣中愈发白热化时，今天的AI领域，正上演着一幕幕精彩的“成人礼”，从对大模型“幻象”的当头棒喝，到商业化进程中的算力阵痛，一个更加理性、务实、深刻的AI时代正悄然展开。

谷歌DeepMind团队，包括传奇工程师杰夫·迪恩，发布了DataRater框架，利用元学习实现了训练数据的全自动质量筛选，最高可剔除75%的低质量数据。这项技术显著提升了模型训练效率，降低了计算成本，并提高了最终模型性能，标志着AI训练正从追求数据规模转向关注数据质量的新阶段，但同时也引发了对数据“价值”定义和潜在偏见传播的深层思考。