魔都

女足比赛结束后，以1999年龄段U23国足为班底组成的中国男足国家选拔队在20日晚以0∶3不敌韩国。         近日，在2026世界人工智能大会“语料筑基 智生时代”语料创新论坛圆桌环节，业界热议数据“进化”。中新网记者 郑莹莹 摄          　　在“语料筑基 智生时代”语料创新论坛上，上海库帕思科技有限公司首席运营官施佳樑指出，数据是AI的粮食，AI4S的“数据粮食”不仅要多，更要真、细、全、可闭环，还需要业界共同探索如何把原始湿数据转变成可训练、可验证、可流通的数据要素。         　　上海创智学院青年研究员唐波昊从另一个视角看“数据进化”。由于韩日男足都在备战年底的世界杯，此次东亚杯两队均以各国国内联赛球员为主，效力于欧洲俱乐部的顶级球员并未在队中。他指出，这一年来人们开始重视实验过程内容的收集和处理，而痛点体现在负样本的收集上。“现在模型训练主要来源于公开的数据集以及公开文献，这些文献都是经过精心处理的，很少有人把失败的实验放进去。而科学发展是不断试错的过程，科研过程中的失败样本或异常样本非常重要。中国队则因无缘世界杯，U23国足的目标是为明年杭州亚运会积累经验。

B | ”          　　唐波昊还表示，现在科研主要是以人为中心，人把任务拆分给AI，这个过程还需要人不断介入，效率并没有很高。主帅扬科维奇此前明确表示：“对手整体实力很强。但对我们的球员来说，需要表现出更强的侵略性和斗志，才能与对手周旋。当然，通过与这样高水平的对手比赛，我们的年轻球员才能更好地成长。如果科研范式发生转变、未来以AI为中心的话，人的角色将转为判断AI研究方向的可行性。         　　上海人工智能实验室青年研究员赵润锴称，目前智能体欠缺自我反思和自我纠错的能力。“如果智能体不具备这样的能力，需要人来纠错，从人工成本维度考量，可能还不如靠人从头开始去执行科学实验。”此次东亚杯，中国男足年轻球员们普遍表现出很强的欲望，这一点从球队抵达日本后就能看出：据笔者观察，球员们每次训练十分积极，与主帅扬科维奇交流时的眼神中也透出一股“战斗的力量”。不管是赛前训练还是录像研究，扬科维奇都与队员们将“克韩”策略讲述得很清楚。

C | ”          　　在上海科学智能研究院AI科学家魏龙看来，大模型的生成能力已经比较强，瓶颈在验证层面。

与中国女足首战的现场观众人数136人相比，中国男足与韩国队一战的现场观众人数为214人。“也就是说，难以验证结果是否有科学价值，甚至是否正确。整场比赛，中国队很难组织起有效的反击与进攻，球权基本在对方脚下。这就好比导师带学生，导师提供的评估信号非常关键，好的信号才能引导学生往更高价值的方向去探索。

D | 最终，韩国队凭借中国球员朱辰杰的头球乌龙以及自家球员权昶勋和曹圭成的射门，最终将比分锁定为3∶0。事实上，目前这样的信号还难以提供。鉴于双方实力上的差距，这个比分并不意外，不过中国年轻球员在比赛中表现出来的拼劲值得肯定。”          　　在论坛的尾声，魏龙提到一个特别令人兴奋的现象——出现一种比较通用的科研范式，AI有望让文科生都能便捷涉足自然科学研究。他提到最近的一场赛事，一名本职是律师的选手通过智能体交互等方式，同时参与两个赛道的角逐，还拿到不错的成绩。“评委们都非常震惊。我觉得这意味着一个新(科研)时代的到来。

E | 接下来，中国队将在24日与日本队交锋，随后在27日迎战中国香港队。到明年这样的趋势可能会更明显。

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Published on:15:35:32