Poolside

推荐理由：英伟达投资Poolside，助力打造中国开源AI竞争者，值得关注其未来发展。

推荐理由：Nvidia花60亿收购Poolside，带来全新模型构建能力，员工数增加109名，值得关注！

推荐理由：Poolside反向雇佣至NVIDIA，创始人及员工获得巨额回报，关注云计算扩展动态

推荐理由：想了解开源编程模型怎么练的？这期聊了Laguna和每天几万次实验，讲得很具体。

推荐理由：这期是Poolside工程师聊Laguna开放编码模型，还公开了完整训练轨迹，做开源模型的朋友可以听听。

推荐理由：讲Poolside怎么用Model Factory快速做模型，Laguna S的思路，以及他们看好更多基础模型公司。

推荐理由：Poolside的Laguna S 2.1是个118B参数的稀疏MoE模型，只激活8B参数，SWE-bench多语言拿下78.5%，还能跑在单个DGX Spark上，适合长时编程任务。

推荐理由：Poolside的Laguna S 2.1小巧但能打，花几分钱就解了1975年的数学难题，代码能力强过很多大模型，开源还能自己玩。

推荐理由：Poolside 用 118B 的 MOE 模型 Laguna S 干翻了 Thinky 的 1T 模型，小团队也能造出顶尖模型，值得一看。

推荐理由：Poolside 又出了个厉害编码模型，Laguna S 2.1 在本地就能跑，多项基准比大它几十倍的模型还强。

推荐理由：Poolside开源了Laguna S 2.1，118B参数只要8B激活就能跑，单卡DGX Spark就能用，还能和超大模型正面刚！

推荐理由：Poolside把Laguna模型放进了NVIDIA的DGX Spark小盒子，以后本地跑代码生成模型更方便了。

推荐理由：这份报告把大模型从数据到部署的全链路细节都摊开了，做模型训练或智能体开发的团队可以直接参考其中的 Model Factory 和 Agent RL 实践，值得细读。