Poolside 的 Eiso Kant 说：模型从预训练到发布只要八周
Latent Space · rss · 2026-07-23
Poolside 的“模型工厂”怎么运转
这期访谈的核心，是 Eiso Kant 讲 Poolside 如何把模型研发周期从“按月算”压缩到“按周算”。他们所谓的 Model Factory，据称可以在大约 8 周内把模型从预训练推进到发布；背后支撑的是每月 1 万到 2 万次实验、直接流入训练的数据管线、可复现实验环境，以及会自己写代码、发作业、评估结果并修改训练流水线的 agents。
访谈里最重要的几个观点包括：
- 模型建设 90% 是工程：Kant 认为真正的增益往往来自数据质量和算力效率，而不是单纯追求更大规模。
- agents 不只是产品，也是研发工具：Poolside 把 agents 用进了 R&D 流程本身。
- 代码是通往 AGI 的路径：公司把长期软件任务看作通向更通用智能的关键场景。
- 对 harness 设计有强烈观点：他对 MCP 和传统 tool call 很不买账，更偏好让模型写脚本、在更少约束下行动。
- 支持开放生态与竞争：Kant 说，他宁愿看到 100 家基础模型公司，而不是 5 家形成寡头，即使 Poolside 也在其中。
- 算力经济与安全风险：访谈还谈到 RL 的瓶颈、对 NVIDIA/TSMC 的依赖、监管可能带来的锁定效应，以及 Poolside 为何选择从头训练而不是简单蒸馏。
节目也提到，Poolside 之前已经完成了 5 亿美元融资，并且刻意把团队布局放在湾区人才争夺之外。
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