rosicky311_明浩: 最头部闭源模型的价格越来越贵，开源模型越来越强，还有deepseek这种价格屠夫的存在，所以单纯只是在成本角度考量，所有企业其实都要考虑的自己企业内的AI模型部署与选择； 同时又因为在这个阶段，广义上的“数据”的价值在边际上更加重要了； 所以除了模型层之外，越来越多的企业需要在模型后训练、强化学习环境搭建上做更多的“工程化”工作…… 但所有这些事情本质上都没有绝对的标准答案，战略方针、目标、具体执行都是未知的…… 最近红杉美国找了几家这些议题上走的最远的公司组织了一次活动---Own Your Intelligence 。 YouTube上已经更新了四期视频， 分别涉及战略理念、模型后训练（Fireworks）、强化学习环境（Mercor）和垂直领域研发落地（Harvey），非常系统。 具体分享嘉宾和内容： Sonya Huang (红杉)：立论核心逻辑，为什么企业必须拥有自己的模型权重与智能控制权？ Harvey (Gabe Pereyra)：法律 AI 垂直领域的超级范本，演示小团队如何低成本组建顶级 AI Research Lab。 Fireworks AI (Lin Qiao)：何时、以及如何对模型进行后训练落地。 Mercor (Brendan Foody)：拆解强化学习与高质量数据构建的底层细节。 地址： https://www.youtube.com/playlist?list=PLaqC3GACblSs PS：红杉这人脉～～～