随着AI模型能力提升，训练需求更复杂，一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长：AfterQuery今年4月宣布A轮融资时，估值为3亿美元，到了9月，据媒体报道，新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs，也在今年7月宣布，种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。
虽然估值水涨船高，AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了：这些公司究竟在卖什么？
过去提到数据标注，我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务，数据公司的交付物也在变化：从专家写出的评分标准，到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人，获得真实的行业资料，再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。
与此同时，新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了，究竟代表哪些能力变强了？针对评测生产数据，什么时候能改善真实用户体验，什么时候又会变成单纯的刷分？对于每天训练模型的研究员来说，他们最需要的数据，到底是什么？

本期节目，我们邀请到在Scale AI负责后训练与评测研究的何允中，以及加州大学伯克利分校博士后、Agents’ Last Exam项目研究者孙一铀，从产业与研究两个视角，拆解这门透明度不高、又变化极快的生意。
我们聊了Scale、Mercor、Surge等数据公司的不同背景，也讨论了小团队在合成环境与垂直领域中的机会。从采购一份游戏源码，到验证专家提交的任务，再到设计让人愿意交出经验的激励机制，好数据的难点，往往藏在榜单之外。

【主播】
Yiwen，硅谷101主持人

【嘉宾】
何允中，Scale AI研究总监（后训练与评估方向）
孙一铀，加州大学伯克利分校博士后

【你将听到】
拆解数据生意和玩家
05:03 数据公司之间的区别：招聘平台、众包标注、合成数据
08:27 从预训练到后训练，模型需要的数据发生了哪些变化？
09:32 Rubric数据：把专业判断变成评分标准
10:46 强化学习（RL）环境：从回答问题到动手干活
12:18 从vibe coding，到vibe everything：详解Agents’ Last Exam
14:10 游戏好不好玩、作品好不好看，主观判断能被量化吗？
17:33 Rubric 与环境如何配合：人与Agent协作

评测与模型真实能力
20:05 从做评测到卖数据：benchmark的生意
23:25 什么样的评测值得刷？核心能力与真实场景
27:29 没上热门榜单的评测，也可能带来真实的数据需求
31:39 模型公司如何权衡内部评测、公开榜单与用户反馈

什么是好数据：采购、版权与小众行业工作流
33:30 两三个人的数据创业公司，为什么也能找到机会？
38:56 模型越来越会自己造数据，外部供应商的机会还能持续多久？
40:48 模型公司为什么仍然需要外部数商？研发周期与行业采购的难题

有了数据，之后呢？
44:04 数据买回来之后怎么用？从 SFT、强化学习到模型训练模型
47:03 训练数据不是越难越好：为不同模型匹配难度与解题轨迹
48:22 SWE-bench Verified 的争议：测试缺陷与数据污染
50:04 专家交来的数据也可能造假，如何验证真实的工作过程？
54:03 数据行业的下一步：收购企业、获取数据，还是持续投入研发？

【感谢科沃斯对本期节目的大力支持】
这期我们聊了很多验证和评测：写代码跑一遍沙盒就知道对错，家务却是每天都在变的开放任务，对机器人来说，真实家庭环境就是最严格的评测现场。
科沃斯在服务机器人领域已扎根28年，连续11年稳居国内线上扫地机器人销售额第一，产品销售全球150多个国家和地区，拥有超过1200项全球专利。
从全能清扫的扫地机器人，到解放高空与双手的擦窗机器人，再到割草、泳池清洁，科沃斯让每个场景都有对应的专职选手，为人清空琐碎，让生活的每一刻都“无难事”。

数据来源：北京奥维云网大数据科技股份有限公司；统计时间：2015年-2025年；统计范围：中国扫地机器人市场全渠道(线上、线下)监测数据

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时间：2026年10月10–11日
地点：Sunnyvale, California
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【相关阅读和名词解释】
Rubric（评分标准）：针对具体任务制定的一组评价条件，用来判断回答或工作成果是否达到要求。它可以包含正确性、完整性、指令遵循等维度，也可以融入专家判断。
RL Environment（强化学习环境）：让模型通过行动和反馈进行学习的环境。在本期讨论的Agent训练中，通常包括任务、可操作的软件与工具，以及判断任务是否完成、完成质量如何的验证和奖励机制。
Benchmark（评测基准）：通过一组任务与评价规则，衡量模型或智能体在特定能力和场景中的表现。评测数据与训练数据需要保持适当隔离，才能有效检验模型面对新问题的能力。
Reward Hacking（奖励投机）：模型利用评分机制的漏洞获得高分，却没有真正完成预期任务。例如，绕过正常操作修改结果，让验证程序误以为任务已经成功。
Agents’ Last Exam（ALE）：由Berkeley RDI与行业专家共同构建的智能体评测项目，关注具有经济价值、需要多步骤执行且结果可验证的专业任务。
Humanity’s Last Exam（HLE）：由Center for AI Safety与Scale AI共同组织推出的评测，覆盖数学、人文、自然科学等领域的高难度专家问题。
SWE Atlas：Scale推出的软件工程智能体评测套件，覆盖代码库问答、测试编写和代码重构。
SWE-bench Verified：经过人工审核的软件工程评测，让模型修复真实开源项目中的问题。OpenAI于2026年2月宣布停止报告其分数，指出测试设计缺陷与数据污染影响了它衡量前沿模型能力的有效性。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Mindscape - Lennon Hutton
Light-Footed - Bonnie Grace
Smiling Neighborhood - Claude Signet
Ruffles and Rust - Fabien Tell
Reclaim - Megan Wofford

【在这里找到我们】
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Special Guests: 何允中 and 孙一铀.

从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
AI自我进化会以多快的速度到来？未来的AI，它会在通往真理的道路上与人类并肩作战，稳步破解医学、气候等种种难题，还是会在暗处走向失控？
本期播客，泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家，杜少雷和Beibin，一起聊聊AI的自我进化与自我验证。
Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司，这家公司给自己的定位也非常的特别，他们只做一件事—— heavy duty solver，意思是专啃那些没有标准答案，人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案，而是要提出人类还没有想到过的假设，自己想办法去验证它，去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。
嘉宾预言，最快半年，AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升，模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功：大胆假设，小心求证。而要让AI做到这一点，关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
Simon Shaolei Du（杜少雷），Apodex推理模型与训练首席科学家，华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授
Beibin Li （李辈滨），Apodex自我进化与编程首席科学家

【你将听到】
自我进化背后的底层能力
03:00 AI自我进化不是新概念，两三年前就有了
06:48 RSI概念火了，背后是模型能力变强了，长程任务表现更好了
09:20 技术上如何训练AI做好长程任务？算法+数据+infra
12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力
14:29 用自我验证规避“递归漂移”，代码领域相对可控
16:21 Apodex的验证方法：多个子agent互相验证
19:11 自我进化三条路径：预训练、后训练、Harness
23:56 另一项关键能力DeepResearch，Apodex如何做到多个榜单第一？
29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个
31:18 模型自动进化后，会碾压agent团队吗？垂直领域护城河仍在

自我进化关键一步——学会提问
34:19 Apodex定位：用Discoverative框架解决人类未解难题，不把Token当生意
36:18 “发现模型”最难之处：提出超出经验范围的假设，并去验证
37:52 让AI像科学家一样提问，需要模型有更好的品味
43:31 如何避免大模型拍马屁？远离大众偏好
46:30 “AI宪法”定义性格，顶级科学家数据校准品味

巩固品味，阻止“跑偏”
51:33 AI巨头都在做科研发现模型，判断问题价值是关键
55:32 不同于AI for Science，Heavy Duty Solver是通用模型，强调元能力
57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环，但解决递归漂移还需要2-3年
58:43 让科学家睡不着觉的问题：如何防止AI“走火入魔”
01:00:04 解决方案仍靠人工手调，“自我蒸馏”也许是个方法
01:04:28 人类只是warm start，未来AI将形成自我品味，就像AlphaZero
01:06:18 陈天桥与Apodex：制定“宪法”，聚焦Heavy Duty Discovery

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【监制】
泓君
【后期】
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【运营】
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Light-Footed - Bonnie Grace
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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷.