根据Andrew Ng（@AndrewYNg）的分析，目前大型语言模型（LLM）的知识提升主要依赖于数据驱动的逐步改进，而非一蹴而就的技术突破。Ng指出，虽然LLM在通用性方面优于传统AI模型，但在适应和泛化能力上仍不及人类。针对编程、医疗、金融等特定领域，AI团队需要手动收集、清洗及生成高质量数据，过程繁琐且需大量人力（来源：deeplearning.ai/the-batch/issue-332）。此外，要实现LLM执行复杂任务（如网页浏览），还需搭建模拟环境进行强化学习训练。这种以数据为核心的AI研发方式，为数据工程、标注和AI基础设施等细分领域带来巨大商机。Ng预测，未来几年AI产业将依靠持续的渐进式创新推动实际应用与市场扩展，而非短期内实现通用人工智能。

根据斯坦福AI实验室（@StanfordAILab）发布的信息，@XiaomengXu11 最新博客展示了数据驱动的人工智能方法如何突破传统平台限制，将机器人学习能力扩展到各种形状和尺寸的非标准机器人（来源：斯坦福AI实验室，2025年6月30日）。通过大规模数据集与先进机器学习算法，软体机器人及模块化系统等非传统机器人能够实现传统设计与控制无法完成的复杂任务。这一突破为定制机器人开发、灵活自动化和自适应制造等领域带来了新的商业机会，有望满足更多行业多样化需求（来源：斯坦福AI实验室，2025年6月30日）。