Sarah Guo 谈开放模型、模型实验室与智能体实验室的分野
Sarah Guo 从投资视角拆解模型训练与智能体构建的边界，指出不可训练的能力才是AI壁垒所在。
知名投资人 Sarah Guo 在一篇深度文章中辨析了模型实验室（专注于训练基础模型）与智能体实验室（构建应用层 Agent）的核心差异，并指出有些能力（如判断力、长期记忆）无法通过强化训练获得，这决定了AI行业的资源分配与竞争格局。
正文摘录
[AINews: 工作日简报](https://www.latent.space/s/ainews/?utmsource=substack&utmmedium=menu) [AINews] 开放模型、模型实验室 vs 代理实验室，以及什么不可训练 —— Sarah Guo 平静的一天让我们得以反思一篇好文章 2026年6月11日 ∙ 付费 68 1 分享 Sarah Guo 是 [播客的朋友](https://x.com/TheTuringPost/status/2061901518522188251?s=20) 和 [AI 女王](https://open.spotify.com/episode/2FIOWcKF1Mnl2Nh1UJHJ2H)，在我们 [与 Satya 的联合播客](https://www.latent.space/p/satya-2026)（[Gokul Rajaram 的精彩总结在此](https://x.com/gokulr/status/2064837699568300344)）之后，她在 [她的 Substack 上](https://saranormous.substack.com/p/the-untrainable?r=1o4vkp&utmcampaign=post&utmmedium=web&triedRedirect=true) 写了一篇精彩的文章。