2025年，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄露OpenAI内部安全漏洞被开除，创立了名为Situational Awareness的基金。仅一年时间，基金管理规模突破15亿美元，上半年回报率达47%，是华尔街平均水平的700%。Leopold的投资策略聚焦于ALL in AI，专注于AI半导体、基础设施和能源公司，并通过少量空头押注对冲风险。他的团队吸引到Stripe创始人兄弟、前GitHub CEO等大佬支持。Leopold在去年发表的报告中大胆预测AGI将于2027年实现，这份报告成为他投资理念的基础。他曾加入OpenAI研究人工智能安全问题，但于2024年4月离职，随后发布165页的Situational Awareness报告，献给前导师Ilya Sutskever。

2025年8月，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄密被OpenAI开除的00后，凭借其创立的基金Situational Awareness在旧金山引发关注。仅一年时间，基金管理规模突破15亿美元，2025年上半年回报率达47%，远超华尔街平均水平（700%）。他的投资策略聚焦ALL in AI，重点布局AI半导体、基础设施和能源领域，并通过少量空头押注对冲风险。基金吸引Stripe创始人兄弟Patrick与John Collison等大佬支持。Leopold去年发布报告预测AGI将于2027年实现，这一观点助其迅速出圈。他毕业于哥大，拥有数学、统计学和经济学学位，曾在OpenAI研究超级对齐问题，后因争议离职。

2025年8月30日，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄露OpenAI内部安全漏洞于2024年4月被开除，创立了名为Situational Awareness的基金，仅一年规模突破15亿美元。今年上半年回报率达47%，远超华尔街平均水平，是标普500指数的7倍多。Leopold的投资策略聚焦AI领域，ALL in AI半导体、基础设施和能源公司，并通过空头押注对冲风险。他吸引多位科技大佬支持，包括Stripe创始人Collison兄弟等。此前，他发表的报告预测AGI将于2027年实现，引发广泛关注。

6月16日消息，哈佛大学法学院图书馆在微软与OpenAI支持下，开源首个AI训练数据集“Institutional Books 1.0”。该数据集收录了哈佛馆藏的98.3万本书籍，涵盖245种语言、2420亿个Token，40%为英语书籍，主要集中于19至20世纪，分为20个主题。每本书提供完整元数据，包括作者、出版年份、语言及来源等信息。未来，哈佛大学计划扩展数据内容，已与波士顿公共图书馆合作，将历史报纸数字化加入数据集。此外，他们还将开发AI工具，提升馆藏整理效率并推动负责任的数据使用规范。

【财联社4月11日电】国际电信联盟电信标准分局（ITU-T）近日正式发布了一项关于基础模型评估的标准：ITU-T F.748.44《基础模型的评估标准：基准测试》。该标准由amp;中国信息通信研究院牵头制定，明确了大模型基准测试的指标要求与测试方法，为全球大模型技术发展提供了重要参考。这项标准的发布标志着我国在大模型领域的标准化工作取得了新突破，具有重要的国际影响力。

3月14日，清华大学高性能计算研究所团队与清程极智联合宣布开源大模型推理引擎‘赤兔 Chitu’。该引擎首次实现在非Hopper架构GPU及国产芯片上原生运行FP8精度模型，使DeepSeek推理成本减半、性能翻倍。它支持NVIDIA多代产品及国产芯片优化，适用于CPU、单GPU到大规模集群部署，具备高稳定性，可满足生产环境需求。测试显示，部署DeepSeek-R1-671B满血版时，A800集群中赤兔引擎比某些国外开源框架节省50% GPU资源，推理速度提升3.15倍。该项目已在GitHub开源。

《科创板日报》14日消息，清华大学高性能计算研究所翟季冬教授团队与清程极智联合开源大模型推理引擎‘赤兔Chitu’。该引擎支持非英伟达Hopper架构GPU及国产芯片原生运行FP8精度模型。此次开源版本专注于解决市场急需的问题，即高效无损地将DeepSeek-R1 FP8精度模型部署至存量英伟达GPU。同时，针对多款国产芯片优化的版本也在计划开源中。此成果为AI模型推理提供了新的解决方案，具有重要技术突破和应用价值。

2月10日，中国信通院牵头的3项人工智能软硬件标准在瑞士日内瓦ITU-T SG21全体会议上成功立项。这3项标准分别是：面向大模型的边缘侧推理系统能力要求、大模型训练及推理集群系统能力要求、面向大语言模型算子的要求和评价指标。当前，大模型+大算力+大数据成为AI创新主导路线，国内外头部企业正积极探索算法硬件协同设计。中国信通院推动成立的人工智能软硬件协同创新与适配验证中心，已开展10余项行业标准编制工作，并具备主流模型与国产芯片的适配测试能力。这些标准对于引导产业发展方向、提升我国AI基础软硬件影响力具有重要意义。