有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了！
“下一家估值十亿美元的公司，也许只有一个人。”这是 2025 年红杉 AI 峰会（AI Ascent）下午场的开场白。台下本来窃窃私语的投资人一下安静了：如果这句话成真，硅谷几十年建立的“团队规模＝护城河”逻辑，将被彻底改写。
近日，在红杉资本主办的 AI Ascent 上，OpenAI 研究科学家 Dan Roberts 做了主题为「接下来的未来 / 扩展强化学习」的演讲，其上传到 YouTube 的版本更是采用了一个更吸引人的标题：「9 年实现 AGI？OpenAI 的 Dan Roberts 推测将如何模拟爱因斯坦。」
Jim Fan，英伟达机器人部门主管和杰出科学家、GEAR 实验室联合领导人、OpenAI 的首位实习生，最近在红杉资本主办的 AI Ascent 上做了一场 17 分钟的演讲
红杉资本预计AI市场规模将远超当前约4000亿美元的云计算市场，在未来10-20年内达到难以估量的体量。初创企业需聚焦应用层，深耕垂直领域，提供端到端解决方案。AWS研究显示，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。
推理模型发展正盛，著名 AI 技术博主 Sebastian Raschka 也正在写一本关于推理模型工作方式的新书《Reasoning From Scratch》。
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
今天早些时候，著名研究者和技术作家 Sebastian Raschka 发布了一条推文，解读了一篇来自 Wand AI 的强化学习研究，其中分析了推理模型生成较长响应的原因。
在去年的 Sequoia Capital AI Ascent 2024 上，红杉的几位合伙人在活动期间提出观点：“GenAI 在客服领域已经初步找到了 PMF”。时隔一年，在大模型落地的产品形态逐渐从单纯的 ChatBot 进化为 Agent 的当下，企业级 AI 客服将会有更多落地机会和想象空间。
