硅谷101访谈拆解AI数据行业的出题、卖题与判卷生意
硅谷101访谈Scale AI后训练与评测研究负责人何允中、伯克利博士后孙一铀，讨论AI数据行业从人工标注转向rubric、RL环境和智能体数据。对话提到AfterQuery估值从今年4月A轮的3亿美元升至9月新一轮融资后的32亿美元，Bespoke Labs种子轮与A轮融资合计4000万美元。
#数据/训练
钛媒体AI 评分5656 钛媒体AI 评分5757 90后负责人接管国产大模型关键岗位
Tech星球梳理称，刘大一恒、陈宇森、罗福莉、周畅、姚顺雨等90后正在接手国产大模型关键岗位，分别覆盖Qwen、千问办公、MiMo、字节多模态和腾讯大语言模型及AI Infra。文章列举了他们在开源模型、多模态生成、AI Agent、基础模型和办公智能体商业化中的履历与近期成绩。作者认为，职位交接已经发生，但这些团队仍要面对能力上限、成本约束、商业化落地、组织整合和持续追赶等考验。
NVIDIA BlogAI 评分4545 电信运营商为何把 AI 战略建立在开放模型上
NVIDIA 称电信运营商正把 AI 战略转向开放模型，以获得更高的信任、控制和定制能力，覆盖自主网络到客户服务等关键工作负载。其 State of AI in Telecommunications 报告显示，89% 受访者认为开源模型和软件对公司 AI 战略重要。
MIT Technology Review · AIAI 评分2121 自主 AI 如何重塑企业智能
MIT Technology Review Insights 报告称，企业 AI 正从工具转向运营模型，需要把人员、流程和数据实时连接并纳入治理控制。全球 AI 投资预计在 2026 年达到 $2.5 trillion，较上一年增长 44%，但许多企业仍受数据孤岛和流程割裂限制；持续获得回报的企业先重设计流程，再选择模型，并建设可组合、主权可控的数据基础设施。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 Berkeley AI Research 讨论近乎免费智能时代的 Agent 数据系统
Berkeley AI Research 发表观点文章，认为 AI 推理成本快速下降正在带来近乎免费的智能，并将改变数据系统面向 Agent 的设计。
推荐理由：文章把推理成本下降与数据系统研究议题相连，提供了面向 Agent 工作负载的系统设计框架。
Berkeley AI ResearchAI 评分5252 Berkeley AI Research 分析自适应并行推理的高效推理扩展范式
Berkeley AI Research 文章分析 Adaptive Parallel Reasoning，认为它让模型在推理时自行决定何时拆解任务、启动多少并行线程以及如何协调。