标题：统计可控数据合成！麦吉尔大学团队推出LLMSynthor 现有数据合成方法在合理性与分布一致性上存在不足，且扩展性差。大语言模型受限于采样效率和上下文窗口，难以直接生成大规模数据集。麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成为结构感知的数据模拟器，为隐私敏感或数据稀缺场景生成...

具身空间数据技术的路线之争：合成重建 vs 全端生成 具身智能的发展离不开高质量数据。然而，现实数据采集成本高昂，促使合成数据技术的重要性凸显。当前，具身合成数据领域存在两大技术路线争议：“视频合成+3D重建”或“端到端3D生成”。 自动驾驶的成功经验表明，前者的模态转换链路过长易导致误差累...

在CVPR 2024美国西雅图会议上，黄仁勋预言AI的物理AI阶段即将到来，强调了人形机器人对海量数据的依赖。当前，具身智能研究热浪中，数据瓶颈被视作关键问题。群核科技（酷家乐）的Coohom Cloud通过计算机生成的逼真3D室内数据和物理真实的模拟，解决了数据获取成本高、耗时长的问题。Coohom Cloud利用自研数据引擎，提供定制化数据集，支持室内场景的数字化和与专业仿真器的对接，助力AI模型训练。例如，与英特尔、西班牙计算机视觉中心合作的SPEAR智能仿真平台已面向开发者开放，而清洁机器人领域的应用案例展示了其在效率和数据质量上的优势。Coohom Cloud的创新解决方案有望推动AI和人形机器人在真实世界中的广泛应用。6月17-21日，Coohom Cloud将在CVPR会议展示更多成果，期待与行业同仁深入交流。

卓印智能（Join AI）近日获千万级天使轮融资，由天使湾创投独家投资，解决AI模型数据短缺问题。成立于2022年，专注于合成数据服务，尤其在自动驾驶和机器人领域取得显著成果，已收获2000万订单。其创新的Simulaix AI训练数据生成模型通过全自动端到端生成，提升模型效果10%以上。创始人俞开文博士，曾任蚂蚁、百度高级AI架构师，指出生成式AI技术有望大幅缓解AI项目中数据难题，为行业发展注入新动力。