2026年初，医疗AI领域成为巨头与初创公司争夺的新战场。OpenAI斥资1亿美元收购数据清洗公司Torch，并推出ChatGPT Health，聚焦用户隐私保护；Anthropic发布Claude for Healthcare，接入核心医疗数据库，服务临床和保险流程；中国百川智能推出Baichuan-M3 Plus，宣称幻觉率降至2.6%，达全球最低水平。与此同时，初创公司如OpenEvidence通过深耕医生垂直市场，提供精准工具和服务，构建数据飞轮壁垒。医疗行业因其庞大的市场规模、高数据价值及低数字化程度，被视为AI改造的黄金领域。然而，医疗对数据质量和零错误要求极高，巨头的体量优势未必能直接转化为胜率，初创公司则通过专业化、场景化策略寻找生存空间。

在2025全球开发者先锋大会(GDC)上，库帕思总经理黄海清指出，未来开源路线将成为主流，语料数据质量决定大模型的能力上限。他预计，应用端将更多聚焦于B端市场，中国行业垂类大模型有望领先全球。此观点于21日《科创板日报》报道。（记者 陈美）

标题：稚晖君开源百万机器人真机数据集 年末大礼包，稚晖君再次开源！百万真机数据集项目AgiBot World，是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。该项目由智元机器人、上海AI Lab、国家地方共建人形机器人创新中心及上海库帕思联合发布。 GitHub和抱抱脸已...

标题：Scaling Law不总是适用！尤其在文本分类任务中，vivo AI Lab提出数据质量提升解决方法 Scaling Law不仅在放缓，而且不一定总是适用，尤其是在文本分类任务中，增加数据量可能会导致更多数据冲突和冗余。若类别界限不清，数据冲突更为严重。文本分类在情感分析和用户意图识别中至关...