Harvey 公开了小成本做顶级AI研究的攻略

想要拥有世界级的研究能力，却没有大实验室那样的资源？在我们最近举办的 Sovereign AI 活动上，@gabepereyra 分享了 @harvey 的“点球成金（moneyball）”路线。

以下是这份行动手册的时间轴：
00:00 介绍
00:37 预算内搭建研究实验室
02:28 Legal Agent Bench、合同订立，以及尽调数据集
03:57 领域专家指导合成数据生成
05:23 Harvey 为何开放了它的数据集
06:55 与 neo labs 合作——以及为什么要合作不止一家
08:20 内部后训练：构建“Associate 1”
09:44 模型服务矩阵：覆盖60个国家，后备方案，SLA
11:05 决定哪些内容留在生产环境
12:29 简单的开源交换与模型路由
13:55 点球成金：“如果我们能在这个预算下赢，我们就能改变游戏规则”
14:53 Q&A：用敏感数据训练
17:16 Q&A：争夺研究人才
18:46 Q&A：设计真正能对前沿模型构成挑战的评分规则
20:19 Q&A： pipeline 会在哪里断裂——数据、研究还是基础设施
22:59 Q&A：开放基准测试带来的张力
25:02 Q&A：目前剩余的最大开放性问题
27:10 Q&A：与通用产品竞争