“强化学习之父”理查德·萨顿预言，AI将从依赖人类数据的“数据时代”过渡到以持续学习和元学习为核心的“经验时代”，实现真正的智能进化。他批判了对AI的夸大恐惧，倡导去中心化协作作为人类与AI共荣的关键，并从宇宙视角将人类定义为开启“设计时代”的催化剂。这一洞察预示着AI技术、商业模式和社会结构将迎来深层变革，催生新的智能资本与协作范式。

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。