RadarAI· X：Karina Nguyen（@karinanguyen）·· 3 小时前AI 评分57
Karina Nguyen 借 Revolut 迁移案例称企业应把自己变成巨型 RL 环境
AI 导读
Karina Nguyen 转发并评论 Revolut 将约 2000 名工程师迁到自托管 GLM 编码、把 Claude Code 和 Codex 列入例外清单的消息，称每家公司都应把自己变成巨型 RL 环境，构建从每次交互中学习并逐步接管公司运营的自我改进 AI。
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Karina· @karinanguyen · X·2026-11-04 03:08· 20 分钟前AI 评分68
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Karina Nguyen 转发并评论 Revolut 将约 2000 名工程师迁到自托管 GLM 编码、把 Claude Code 和 Cod列入例外清单的消息，称每家公司都应把自己变成巨型 RL 环境，构建从每次交互中学习并逐步接管公司运营的自我改进 AI。引用内容称其用 56 块 Nvidia B200 跑出每百万 token 约 30 美分的混合成本，约为此前付给 Anthropic 和 OpenAI 的十分之一，工程交付周期缩短 70%。
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每家公司都应把自己变成巨型 RL 环境，构建从每次交互中学习并逐步接管公司运营的自我改进 AI
突发：Revolut 将约 2000 名工程师迁到自托管 GLM 用于编码，并把 Claude Code 和 Codex 列入例外清单。 据其 AI 运营负责人 David Abitbol 称：56 块 Nvidia B200，混合成本每百万 token 30 美分，约为他们付给 Anthropic 和 OpenAI 的十分之一。工程交付周期缩短 70%。 关键在于：当 token 不再被限量配给时，收益才显现出来。工程师不再把 AI 省着用于难题，而是把它指向一切。 前沿模型成为例外，开放权重成为默认。这对每家走向 IPO 的实验室都是定价问题。 h/t @OliverMolander 如果账单下降 90%，你会让团队离开前沿 API 吗？在 X 查看被引用的帖子
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