不到一个月前，我们刚在播客中介绍了Poolside的模型工厂及其创始人Eiso Kant（参见我们的Paper Club报道）。

显然，英伟达CEO Jensen Huang对Poolside非常青睐，他不仅成为投资者，还授权使用Poolside的工厂技术，并招聘了109名员工：

这几乎涵盖了Poolside绝大多数技术团队成员。正如Eiso Kant所说，公司在应用研究和工程各个岗位都在招聘，团队规模不到115人，且每个人都能产生巨大影响。

创始人强调，这次合作“既不是收购，也不是高管招聘”：

Poolside合作示意图

我们通常将Windsurf-Google、Character-Google、Scale-Meta和Instacart-OpenAI等交易称为“高管招聘”，因为高管离开，员工获得丰厚回报，公司仍保持独立。但这次Poolside的情况恰好相反：创始人将公司战略大幅转向新方向，为投资者和员工提供了极为优厚的“金色降落伞”，员工和投资者可以选择继续原有使命或参与新转型。

创始人坦言，过去三年半他们在资本需求急剧上升的赛道上方向正确，但去年底未能及时筹集到20亿美元以支持4万个GB300集群上线，导致失去该集群。未来的前沿模型需要远超当前规模的计算资源，不仅资本有限，物理数据中心空间和计算合同也是瓶颈。

为此，2026年1月成立的PIC基础设施公司（Infraco）也展现出雄心，计划扩展至7GW的新型云计算能力。

虽然创始人尚未公开更新愿景，但所有参与方都投入了大量资金，我们期待看到Poolside原始团队分化出的三条不同发展路径。

他们透露的唯一线索是：

我们坚信，所有经济价值、科学意义及个人意义的核心都将由AI支撑。世界尚未完成0.1%的转型……

我们认为，具有人类水平智能的能力将由开源模型完全商品化，而超级智能则可能不会。

经济价值问题分为两类：智能驱动和实验驱动。前者通过提升智能解决软件开发、会计、数学定理等问题；后者依赖真实世界实验，单靠智能提升无法进展。未来，超越人类智能的公司将从科学发现中获得真正的数据护城河和收入。AI的终极价值将来自科学发现引擎，而非简单的智能商品化。

这与我们近期的“AI科学”播客主题不谋而合。

AI推特动态回顾

OpenAI与Anthropic扩展智能代理产品线

  • OpenAI推出多项桌面和构建者功能，包括Mac版ChatGPT的Apple Messages插件，实现消息搜索、草稿和发送。新增协作编辑、共享只读对话链接和PR上下文共享，推动ChatGPT/Codex成为协调平台而非仅聊天界面。API方面，GPT-Image-2支持透明背景预览。

  • OpenAI桌面记忆和工作流功能在欧洲部分地区上线，支持跨应用记忆和录制回放，体现捕捉用户工作流并转化为可复用技能的策略。

  • Anthropic发布Claude平台多项功能，包括计算机使用、浏览器工具、技能API和文件API，提升平台的可组合性和生产准备度。

模型经济学、使用限制及企业向开源模型转移

  • AT&T成为混合路由的典型案例，40%员工AI使用已转向开源模型，目标60-70%，编码成本下降56%，仅2%质量下降，日处理450亿tokens。

  • 封闭模型定价压力加剧，多平台推出折扣，用户反映使用上限限制而非质量下降，实验室仍在寻找高端模型访问与经济可持续代理使用的平衡。

  • 开源权重采用和分发持续扩大，Kimi K3在美国和欧洲托管，Gemma下载量突破10亿，相关资源库持续丰富。

多模态与代理基准测试

  • Meta的Muse Spark 1.2在视觉编码、机器人规划和视听理解等评测中表现优异，第三方测评显示显著提升。

  • 知乎的GLM-5.3在代理和代码评测中表现突出，推动Web开发领域的Pareto前沿。

  • Gemini 3.7 Flash以低成本高效推理表现引人注目。

基础设施、硬件与系统进展

  • OpenAI的下一代预训练堆栈已部署在NVIDIA Vera Rubin机架上，标志着双方合作重要里程碑。

  • Cerebras CS-4通过重新设计电源和冷却系统，实现性能翻倍，推理速度大幅领先GPU系统。

  • Linux在代理运行时表现优于macOS，语义缓存和摘要技术显著降低延迟和提升吞吐。

代理、记忆与基于Harness的学习

  • Chroma发布自我改进记忆研究预览，推动从单次代理向持久状态和技能积累转变。

  • 研究聚焦于harness持续学习，提出“受控harness演化”解决遗忘问题，提升多模态和开放世界任务表现。

  • 相关负面结果提醒需控制任务顺序和评估方差，避免代理过早锁定策略。

AI Reddit动态回顾

/r/LocalLlama 和 /r/localLLM

1. Qwen3.8-27B量化与编码基准

  • 发布了Qwen3.8-27B Dynamic v3 GGUF量化版本，声称在相同模型大小下Top-1准确率提升10%以上，支持从1-bit量化到BF16，适配约8GB内存。用户期待更多对比数据，尤其是与之前版本的KLD和Top-1误差对比。

  • 有用户关注IQ4XS量化是否能在16GB显存下运行，无需多张卡分布，若质量保持稳定，将利于单卡本地推理。

  • 讨论呼吁更细粒度的评估指标，帮助理解量化在不同任务和缓存设置下的表现。

2. Qwen3.8-27B知识回退问题

  • 用户反映Qwen3.8-27B在离线事实回忆方面不及3.6版本，尤其在无网络工具辅助时表现较弱，但在工具调用、编码和代理任务上更强。讨论认为这是有意的参数分配策略，偏向编码和代理应用。

  • 有观点建议未来采用模块化知识/技能插件架构，保持基础模型轻量，通过插件扩展领域或语言能力。

3. Qwen3.8-27B与其他模型对比

  • 一项自制编码评测显示GPT-5.6-sol表现领先，Qwen3.8-27B在复杂算法和精细修复上得分高但速度较慢，DS4 0731量化模型表现出色。

  • 评论指出评测任务可能过于简单，难以区分顶级模型能力，呼吁更具区分度的测试。

本文综合了Poolside与NVIDIA的合作动态、AI领域最新技术进展及社区讨论，展望了AI科学发现引擎的未来潜力。