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Today, we’re excited to announce our $50M Series B, led by @GreenfieldVC, with participation from @lightspeedvp and @notablecap. 🚀 At Patronus AI, we develop simulations and evals to train and improve AI. The first phase of AI was built on static benchmarks, but that era is over. As agents are used to solve longer and longer tasks, they need to practice in dynamic, living worlds to get better. Simulations are the critical infrastructure powering this next phase. As a company, we’re behind the most influential research and products in AI evaluation, like FinanceBench, Lynx, and Percival. And things have moved at the speed of light since.⚡ We partner with the world's leading frontier AI labs and enterprises, and our revenue has grown more than 15x over the past year. Additionally, today, we’re introducing a preview of the first Digital World Model for AI agent training and simulation: Patronus-DWM. Digital World Models are language diffusion world models that predict realistic environment behaviors and steer agent actions across digital workflows. Just as physical world models predict how objects move through space, we’re developing the equivalent for the digital world: predicting how agents act in digital workflows, then using that to scale the creation of high-quality training data for LLMs. Digital World Models help us push the frontier of ultra long horizon workflows, and unlock a new class of self-improving RL environments. This is our scalable approach to simulating all of the world’s intelligence. The round was also joined by @datadoghq, @SamsungVentures, @gokulr, @factorialcap, and a large cohort of amazing AI leaders across @AnthropicAI, @OpenAI, @GoogleDeepMind, @nvidia, @Recursive_SI, and more.✨ It has been the ride of a lifetime. But we’re just getting started. The best is yet to come. "Do not go gentle into that good night, Rage, rage against the dying of the light" - Dylan Thomas (1954)

说一个暴论，如果想理解 AI 接下来怎么走，先把信息源换一批。 相信很多朋友和我一样，AI 关注列表里，有大量工具号、变现号、提示词号，这些当然有用。 但如果你想看更上游的东西，比如模型方向、Agent 演进、开源生态、机器人、推理、AI 安全、产品化趋势，可以优先关注这些人。 按 4 层来分，咱们一层一层看。 第一层：顶级研究者和思想源头 @karpathy 最适合普通人长期关注的 AI 技术解释者。LLM、训练、Agent、教育内容都讲得非常清楚。 @ylecun 图灵奖得主，Meta AI 代表人物。观点很锋利，经常和主流 LLM 路线辩论。 @fchollet Keras 作者，ARC-AGI 发起人。很适合看他对智能、泛化、评测的思考。 @ilyasut Ilya Sutskever，SSI 创始人。发得少，但每次都容易成为行业信号。 @geoffreyhinton 深度学习奠基人之一。AI 风险、智能本质、神经网络历史，都绕不开他。 @goodfellow_ian GAN 发明者。低频高信号，适合关注基础研究和技术判断。 @NoamShazeer Transformer 论文作者之一， 联合创始人。真正影响过这一代模型架构的人。 第二层：顶级实验室和负责人 @OpenAI 模型、Codex、Agent、开发者生态，一手更新源。 @AnthropicAI Claude、Computer Use、AI 安全和可控 Agent，非常适合关注 Agent 工作流的人。 @GoogleDeepMind Gemini、Alpha 系列、科学 AI、机器人和多模态研究。 @AIatMeta 开源模型、Llama、视觉和基础研究，开源生态必须看。 @xai Grok、X 算法、实时信息流和 AI 产品结合，和 X 内容生态关系很近。 @sama OpenAI CEO，看产品方向和行业节奏。 @DarioAmodei Anthropic CEO，看安全、Scaling、模型治理和长期判断。 @demishassabis DeepMind CEO，AI for Science 这条线非常重要。 第三层：Agent、工程化和真实工作流 @hwchase17 LangChain 创始人。LangGraph、Agent 架构、Evals、长期工作流，非常适合做 Agent 的人看。 @LangChain Agent 工程化更新源，LangGraph / LangSmith / Deep Agents 都在这里。 @jerryjliu0 LlamaIndex 创始人。RAG、知识库、数据层和 Agent 结合，实战价值很高。 @goodside Riley Goodside，提示词、模型行为、边界测试，很多案例都能直接启发工作流设计。 @HamelHusain 做 AI 系统测试、Evals、可靠性，非常适合看“怎么让 Agent 真正可用”。 @swyx AI Engineer 代表人物之一。Agent、AI UX、开发者生态、产品化趋势都很有密度。 @DrJimFan NVIDIA 机器人和具身智能方向，非常适合看 Physical AI、世界模型和机器人。 第四层：产品、创业和 AI 应用 @AndrewYNg AI 教育、应用落地、创业和职业建议，适合长期看。 @levelsio 独立开发者代表，AI 产品化和快速上线能力很强。 @steipete OpenClaw / 桌面 Agent 相关，适合关注本地 Agent、电脑控制和开发者工具。 @rileybrown Vibe coding 和 AI 产品实操，适合看普通人怎么把 AI 用成产品。 @gregisenberg AI 创业、创意、商业化，适合看需求和产品机会。 @yoheinakajima BabyAGI 作者，早期 Agent 探索者，适合看自主 Agent 的实验。 如果要选出 10 个一定要关注的，我会选下面这个列表， @karpathy @fchollet @ylecun @ilyasut @OpenAI @AnthropicAI @GoogleDeepMind @hwchase17 @goodside @DrJimFan 这 10 个基本能覆盖模型、研究、Agent、产品和未来方向。 工具号可以帮你追热点。 这些账号能帮你判断热点背后的趋势。

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