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- Lab-in-the-Loop at Compute Speed — Ian Quigley, Leash BioLatent Space · 2026-10-14规模的价值因此有两面：它既提供训练样本，也提供识别异常的参照系。
- Can Open Models Keep Up With the AI Frontier? | Nathan Lamberta16z Show · 2026-10-14训练环境正在成为昂贵而重要的资源，但质量参差、奖励漏洞与不透明供应链可能污染结果。
- Dyna-2: General Purpose Physical Agents with Hour-Long Autonomy — Jason Ma, Dyna RoboticsLatent Space · 2026-10-13人类视频带来广度，机器人实采数据帮助模型适应具体机构与执行器。
- Why AlphaFold Didn't Solve Protein Folding — Pushmeet Kohli, Google DeepMind & Sal Candido, BiohubLatent Space · 2026-10-10好数据重在信息与覆盖：噪声样本可能有价值，整齐却重复的数据也可能收益有限。
- Beam: The Great American Open Model with ReflectionAI Co-Founder and CEO Misha LaskinNo Priors · 2026-10-09预训练与强化学习相互制约：想把智能体能力推高，不能总是假设任意现成底座都同样适合。
- 🔬Bio-security is an AI Arms Race - Eric Nguyen (CEO, Radical Numerics)Latent Space · 2026-09-23将这些任务纳入中期和后期训练，是他认为模型走向实用的一步。
- AI researchers debate how close we are to recursive self-improvementDwarkesh Podcast · 2026-09-11同时深入蒸馏/路由器数据如何削弱中心化、长程 RL 能否炼出可部署远程员工
- Rethinking Legacy Data Infrastructure with Eon Co-Founders Ofir Ehrlich and Gonen SteinNo Priors · 2026-08-27真实运营数据 > 纯合成，用于 agent 冷启动。
- Simulation: the new Scaling Law — Joon Sung Park, Simile AILatent Space · 2026-08-21网络数据主要是人们主动公开的态度，无法完整覆盖人在现实中真正采取的行动
- Ryan Greenblatt – What happens once AI can automate AI research?Dwarkesh Podcast · 2026-08-11辩论人类专家数据是否主瓶颈、token 价横盘含义、不可验证技能是否必需
- 8 Predictions for the Era of Continual LearningDwarkesh Podcast · 2026-08-07说明需要权重级/真正的持续学习，而非只靠 scratchpad。
- The Inference Engineering Masterclass — Philip Kiely & Ali Taha, BasetenLatent Space · 2026-08-03低精度模型若直接 PTQ 后质量过差，则可能需要量化感知训练或蒸馏
- Inside the Model Factory — Eiso Kant, Poolside AILatent Space · 2026-07-23其“模型工厂”把原始数据清洗、流式供数、分布式训练、后训练、强化学习、评估、版本控制与实验追踪接成统一系统
- 🔬Causal Models Need Causal Data - Xaira’s X-Cell model for Drug Discovery (Bo Wang & Ci Chu, Chief Discovery Officer & Chief AI Scientist)Latent Space · 2026-07-21决定模型上限的首先可能不是参数量，而是训练数据是否真正包含干预、响应与上下文。
- 🔬 The Lab of the Future Should Feel Like a Data Center — Andy Beam & Rafa Gómez-Bombarelli, Lila SciencesLatent Space · 2026-07-16Lila 更重视灵活性、实验覆盖面和“下一个 token 的信息价值”，而不是单一检测平台的极限吞吐。
- 🔬 The Coolest Diffusion Research Isn't in LLMs — Evan Feinberg & Sergey Edunov, Genesis Molecular AILatent Space · 2026-07-01数据稀缺要求把物理模拟变成训练数据来源。
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- The data black hole at the center of AIDwarkesh Podcast · 2026-06-19本期播客探讨了人工智能（AI）在样本效率和数据使用上的挑战
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- Why Video Agent models are next — Ethan He, xAI Grok ImagineLatent Space · 2026-06-01互联网视频与文本并不天然准确配对，需要详细描述来建立训练信号
