AI 时代数据资产的锚点变了：从入表估值到能否喂饱模型
作者认为 AI 使数据资产的价值锚点从能否入表交易转向能否用于模型训练，微软每年支付 6000 万美元购买 Reddit 帖子训练权、新闻集团与 OpenAI 签下超 5000 万美元一年的授权。
#数据/训练
36氪 · AIAI 评分5959 a16z (@a16z)AI 评分3333 a16z：AI 要成为超越人类的硬件工程师，为何难以从物理世界学习
a16z 的 Christian Keil 分析 AI 成为超级硬件工程师的核心瓶颈：现实世界数据难以获取，其特点包括非均匀且持续变化、稀疏、采集成本高、物理过程无法无限加速，以及部分结果难以量化。文章指出，测试结果越可量化、越可被机器读取，模型的能力提升就越快。
Sequoia Capital (@sequoia)AI 评分3131 David Silver 谈复杂世界中的简单目标：如何为"科学"设计奖励函数
IneffableLabs 创始人 David Silver 在访谈中谈复杂世界中的简单目标：为"科学"写奖励函数是不必要的，正如进化只优化适应性就产生了生命的复杂性。他梳理了从协调、交流、交易到算术、工具再到科学的链条。Silver 是 AlphaGo 的创造者，首次展示了神经网络可达到超越人类的性能。
Francis YAO (@Francis_YAO_)AI 评分5252 Yao Fu 转发分析：DeepSeek-V4 答案随装饰性 docstring 翻转，或与 chunked KV-cache 压缩有关
Yao Fu 转发 Xingyu Zhu 的观察：相同代码和问题下，DeepSeek-V4 的答案会随每前置 2 个 token 的装饰性 docstring 而翻转，NIAH 准确率还随 needle 位置在固定 4-token 周期内波动最多 40 个百分点。该推文串解释了 chunked KV-cache 压缩与此现象的关系。
春香AI (@chunxiangai)AI 评分4646 marclou 用48小时开发 TrustMRR 单页应用，5天赚 $18,380
@marclou 用48小时开发了单页应用 TrustMRR，用户提交 Stripe Key 后网站基于 Stripe 真实数据对营收排名，5天内赚了 $18,380。