超过 85% 的 MSK 肿瘤科医生使用 OpenEvidence，双方深化 OncoKB 合作
OpenEvidence 转发消息称，Memorial Sloan Kettering Cancer Center 超过 85% 的肿瘤科医生在使用 OpenEvidence。双方已将 MSK 的肿瘤基因专家解读系统 OncoKB 集成到 OpenEvidence 中，供全美肿瘤科医生使用。双方宣布即日起进一步扩大 OncoKB 的覆盖范围，让更多患者获得与 MSK 患者同等水准的支持。
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a16z (@a16z)AI 评分4040 a16z (@a16z)AI 评分3535 Marc Andreessen：AI 原生创企与传统巨头的认知差距是他见过最大的
a16z 的 Marc Andreessen 表示，AI 原生早期创企对 AI 能力的理解与几乎所有行业的传统巨头之间存在他见过最大的差距。他指出 AI 能力正以周为单位快速进步，许多行业将迎来比以往更深刻的颠覆，创始人将凭借这些工具获得前所未有的“超能力”。同期 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier，延续 Chris Dixon 对前瞻技术方向的投资布局。
a16z (@a16z)AI 评分4343 a16z 合伙人 Chris Dixon 谈投资 Oculus、无人机和加密货币背后的“二阶效应”，a16z Crypto 更名为 a16z Frontier
a16z 合伙人 Chris Dixon 在访谈中回顾他 2013 年加入 a16z 后围绕“二阶效应”进行早期投资的思路：智能手机传感器和芯片不断进步，催生了 Oculus 和 Skydio 这类“重新组合的智能手机”式项目；加密货币则被视为开源软件运动与社交媒体社区结合的下游产物。
a16z (@a16z)AI 评分3939 Marc Andreessen：个人采用 AI 快于企业，创业公司将激增
a16z 的 Marc Andreessen 表示，个人采用 AI 的速度远快于组织，员工往往在未告知管理层的情况下自行使用 AI，因此创业公司成立数量将会激增。他称当下 AI 让个人比机构更容易采用新技术。同期 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier，延续 Chris Dixon 自 2013 年以来对前瞻技术的投资方向。
a16z (@a16z)AI 评分3131 a16z Frontier 基金投资理念：Chris Dixon 称宁可投得早也不投得晚
a16z 的 Chris Dixon 阐述 Frontier Fund 的投资理念：几乎所有成功的技术想法都曾有过领先约 10 年的失败前身，而技术、文化、商业和政治环境等多重因素能否同时到位决定了成败时机。他表示基本所有技术相关的好想法最终都会成功，因此 Frontier Fund 宁可承担"太早"的风险也不愿错过机会。
a16z (@a16z)AI 评分3939 a16z Chris Dixon 谈互联网“契约”被 AI 打破与接下来的“大重构”
a16z 的 Chris Dixon 解释称，互联网曾存在分发方（Google、Facebook 等）与内容方之间的“契约”，而 AI 正在打破这一平衡：Stack Overflow 等网站流量在 AI 替代出现后急剧下滑，依赖人类注意力经济的生意将受冲击。
a16z (@a16z)AI 评分3737 Marc Andreessen 论开源 AI 的必要性：闭源将把 AI 集中到一两家公司甚至政府手中
a16z 创始人 Marc Andreessen 阐述支持开源 AI 的理由：如果孩子只有在两家公司工作才能学 AI，家长会难以接受，而开源让每个孩子都能学习 AI 的原理。他认为没有开源，AI 必然集中到一两家公司甚至政府手中，开源是防止这一未来的保障。
a16z (@a16z)AI 评分5151 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier，专注跨类别早期创始人
Chris Dixon 与 Ben Horowitz 宣布 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier，面向不 fit 任何现有类别的 outer planet 创始人。二人称加密行业边界已模糊、成为科技版图一部分，垂直策略仍有盲区，更名填补了基金架构中的空缺，并重申核心是投人而非类别。完整对话见 https://youtu.be/-9XQMHhpypc。
a16z (@a16z)AI 评分4444 Marc Andreessen 谈技术代际差异：18 岁正是抓住 AI 大干一场的黄金时机
Marc Andreessen 引用 Douglas Adams 的说法，称新技术在三个年龄段被以三种方式接受：15 岁以下视为理所当然，15-35 岁视为可成就事业的新领域，35 岁以上则视其为威胁。
a16z (@a16z)AI 评分1010 a16z 转发 Chris Dixon 文章链接，正文无实质内容
a16z 转发了 Chris Dixon 的一篇文章链接，原文仅包含转推和链接地址，未提供任何具体内容。文章主体、观点与数据均无从确认，无法进一步概括。
a16z (@a16z)AI 评分1919 a16z Frontier：最大的风险是野心不够大（Chris Dixon）
a16z 转发 Frontier 栏目观点，Chris Dixon 表示最大的风险不是过于激进，而是野心不够大。原文仅此一句引述，未提供更多细节。
a16z (@a16z)AI 评分6060 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier
a16z 官宣 a16z Crypto 更名为 a16z Frontier，将投资范围从加密扩展到更早期的前沿技术，延续 Chris Dixon 自 2013 年以来投资 Oculus、Coinbase、Solana、Uniswap 等项目的思路。
a16z (@a16z)AI 评分3636 Anduril CEO Brian Schimpf：美国资本市场是被低估的战略武器
Anduril CEO Brian Schimpf 认为，美国资本市场结构不是比别人好 10%，而是“好几千倍”，应把资本配置与国家重点产业和能力对齐。他举例称，美国能够在几乎没有实际营收的情况下为 2000 亿美元数据中心投资融资。Dean W. Ball 也表示，美国资本市场的深度和灵活性将是未来最强的武器。
a16z (@a16z)AI 评分5555 a16z 数据显示约 87% 被利用漏洞在公开当天或之前遭攻击
a16z 发布 Chart of the Week 称，黑客实际利用的漏洞中约 87% 在漏洞公开当天或之前就遭到攻击，该比例 2020 年为 23%，软件漏洞的修补窗口正在收窄。图表与说明见 https://www.a16z.news/p/chart-of-the-week-experience-skills 。
a16z (@a16z)AI 评分4747 Armadin 的 Kevin Mandia：AI 时代安全是“模型持续攻击你的压力”
Armadin 的 Kevin Mandia 描绘 AI 时代的网络安全图景：其“hyperattack”方法用一群 agent 组成的无人机蜂群扫描客户网络，生成攻击者视角的全量资产元数据（可达 TB 级），再像心跳一样持续轮询变化、只在威胁或网络变动时发起模拟攻击。
a16z (@a16z)AI 评分3939 a16z 对话 Reducto CEO Adit Abraham：AI 智能体如何读懂 PDF 等文档层
a16z 播客邀请 Reducto 联合创始人兼 CEO Adit Abraham 谈 AI 智能体的文档层问题。他指出传统 OCR 在杂乱真实文档上失效，Reducto 结合视觉语言模型与专用基础设施，在不牺牲成本和延迟的情况下实现高精度提取。Reducto 每月处理数十亿页，录制当天上午已跨过第 70 亿页，成本约每页一美分。
a16z (@a16z)AI 评分4444 Mirendil 展示无预训练团队的大规模预训练里程碑：Mirendil-Base 由一名研究员 3.5 个月、不足 $10M 完成
Mirendil 在正式宣布不到 4 个月后宣布一项里程碑：从零开始、无需预训练团队，成功大规模预训练出模型 Mirendil-Base。该模型由一名研究员耗时 3.5 个月、以不足 $10M 的算力完成，含全部研究与最终训练；Mirendil-Base 参数在 100B-500B 范围，Base-Large 为 500B-2T，Base-XL 为 2T-10T。
a16z (@a16z)AI 评分1616 a16z 推出 Cosign Awards，表彰 2026 年最具影响力的人物、公司与产品
Erik Torenberg 宣布推出 Cosign Awards，表彰在 2026 年产生重大影响的人物、公司和产品。任何人都可以提名和投票，获奖者由公众投票结合评审小组共同评出。
a16z (@a16z)AI 评分3636 Reducto CEO Adit Abraham 谈 AI 基准测试沦为营销及如何找到真正适合自己的评测方法
Reducto 联合创始人兼 CEO Adit Abraham 在 a16z 访谈中指出，AI 行业的基准测试正逐渐沦为营销手段。他举例说，某基准发布方在自己的测试中加入轻微噪声和模糊后，其表现远差于其他厂商，而其他厂商表现稳定。他推荐谨慎设计评分细则的 LLM as a judge 方法，并主张行业应在自己的数据上做评测，而不是依赖通用基准。
a16z (@a16z)AI 评分4242 a16z：专用芯片的时代为何正在到来
Gimlet Labs 的 Zain Asgar 在 a16z 发文指出，90 年代通用芯片淘汰 Thinking Machines、Cray Computer 等专用厂商的条件已经改变：Dennard scaling 约 2005 年终结，晶体管成本约 2012 年起不再下降，内存带宽也跟不上算力。