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过去两年，在采访机器人公司时，我们听到最多的一句话就是：太缺数据了。
香港大学MMLab团队提出EgoWild2Dex，利用538.9小时真实人类第一视角数据训练机器人，每个下游任务使用不到1小时真机数据微调，拆快递、用热熔胶枪固定摆件和制作冰饮等任务的平均成功率达96.7%。
人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程，能为具身智能提供大量示范。
数据越采越多，机器人就能越来越会干活吗？
从 1200 万个候选拉取请求中，最终留下 5000 个 SWE 代码任务 —— 不足 0.05%。把「出题、答题、改卷、训练、评测」这条代码数据流水线全自动跑起来，就是 LegoFlow； 在这个过
觅蜂科技推出被称为"中国版Index"的物理AI数据众包服务平台"觅蜂派"，通过众包模式让普通人佩戴自研MEgo采集设备在真实场景采集具身数据赚取报酬，已积累2万台设备和百万小时级数据，并开始服务腾讯Robotics X实验室、蚂蚁灵波等客户。
本周AI项目推荐聚焦Codex生态崛起的创业机会，ego lite、OpenDesign、HyperFrames为Agent补上浏览器、设计、视频等单点能力，Monid、AIsa搭建工具调用与资源交易基础设施，共同推动Coding Agent从执行引擎延伸出新的产品层。
由两名00后大学生创办的美国AI训练数据公司AfterQuery五个月内估值从3亿美元升至32亿美元，其数据已用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练，并与Thinking Machines Lab、Legora及部分中国AI实验室合作。
SparkChat，就盯上了这类朋友之间很日常的社交问题，由Digipals推出，核心创始人Peggy Wang是斯坦福CS本硕，做过Lyft Level 5和Meta Reality Labs，第一次创业的Ego便进入了YC W24，并累计融资750万美元。
Seltz为Agent自建一套持续更新的Web索引，让它能够及时看见公开网络中正在发生什么；AnySearch聚合开放Web和20多个垂直数据源，让Agent知道面对不同问题应该去哪里查；Octen则重写索引、排序和服务层，让Agent可以同时展开几十甚至上百次查询，更快、更大规模地看见信息。