Laude研究所是一個由研究人員創立並服務於研究人員的機構，旨在連線學術界與工業界，催化研究成果轉化為實際套用。它發起了資助計畫。
該機構推出了“彈弓”和“登月”等資助項目。其中“彈弓”項目旨在為研究人員提供資金、算力和工程支持。首批15個項目重點關注AI評估難題。
機構概況,運作模式,主要成就,團隊構成,社會生活,
機構概況
Laude研究所是一家專注於人工智慧研究與技術套用的機構。
該機構在學術界與產業界的交叉領域開展工作，旨在促進研究成果的轉化與套用，並支持從事相關實踐的科研人員。
Laude研究所通過提供資金與算力等資源，為研究人員提供支持。其工作模式包括“彈弓”項目和“登月”項目。
該機構由技術專家創立和運營，已支持多個早期項目，例如“塑造人工智慧的影響”和“基於終端的AI智慧型體基準測試”。
運作模式
Laude研究所運作於學術界與工業界的交叉點，旨在催化能夠觸達人們手中的研究。其核心運作模式是為研究人員提供適時、恰當的資源，主要通過Slingshots和Moonshots兩大資助計畫實現。
Slingshots（彈弓計畫）提供快速、低摩擦的資金和實操支持，旨在幫助計算機科學家將新研究轉化為初創公司或開源基礎設施。該計畫作為研究人員的加速器，提供大多數學術機構難以獲得的資源，包括資金、稀缺的計算能力以及產品和工程技術支持。首批資助佇列包含15個項目，特別關注AI評估難題。
Moonshots（登月計畫）為成熟的學術研究人員提供種子資金和多年期實驗室支持，旨在利用人工智慧應對物種級別的重大挑戰。
除了資金支持，Laude研究所還提供稀缺的算力資源和工程支持。作為資助的回報，研究所要求受資助者不能僅以發表論文為目標，必須交付可用的代碼、工具或產品等切實成果，其形式可以是初創公司、開原始碼庫或其他類型的研究產出。
主要成就
Laude研究所通過其“彈弓”（Slingshots）和“登月”（Moonshots）等資助計畫，支持並催化了一系列關鍵的人工智慧研究與實踐項目，旨在將前沿研究轉化為實際影響力，這些項目通常要求產出可用的代碼、工具、產品或初創公司，而不僅僅是學術論文。
“Shaping AI's Impact on Billions of Lives（塑造人工智慧對數十億人生活的影響）”項目涉及Mariano-Florentino Cuéllar、Andy Konwinski、Jeff Dean、Finale Doshi-Velez、John Hennessy、Sanmi Koyejo、Pelonomi Motloa、Emma Pierson、David Patterson等多位知名學者。Laude研究所通過非營利組織資助了該項目的25萬美元種子資金及超過1000萬美元的五年研究實驗室。
“A Benchmark for Terminal-Based AI Agents（終端AI智慧型體基準）”項目由Mike Merrill、Alex Shaw、Nicholas Carlini、Jeffrey Li、Chris Rytting、Junhong Shen、Harsh Raj、Lin Shi、Vedang Sharma、Jianbo Wu、Jan-Lucas Uslu、Ahson Saiyed、Tushar Aggarwal、Niklas Muennighoff、Walker Hughes、Ryan Marten、Justin Fiedler、Arinbjörn Kolbeinsson、Jenia Jitsev、Marianna Nezhurina、Andy Konwinski、Ludwig Schmidt等人參與。
“$1M for the AI that can close 90% of Github issues（資助解決90% GitHub問題的AI）”項目由Chris Rytting、Justin Fiedler、Alex Shaw、Andy Konwinski、John Yang、Carlos E. Jimenez等人參與。
這些項目作為Laude研究所資助計畫的一部分，其承諾的產出形式多樣，包括創立初創公司、發布開原始碼庫、構建研究基礎設施或其他類型的研究成果。
團隊構成
Laude研究所的團隊由致力於將研究轉化為現實影響的技術專家構建。
核心團隊架構包括聯合創始人、研究顧問、董事會成員以及開放研究駐留等職位。
代表性人物包括聯合創始人Andy Konwinski和Justin Fiedler，董事會成員Jeff Dean，以及研究顧問Alex Dimakis、Matei Zaharia和Yejin Choi等。
社會生活
Laude研究所通過資助計畫推進人工智慧的實踐套用。2026年1月22日，該所宣布了首批“彈弓”AI資助計畫的獲獎名單。該加速器項目為研究人員提供大多數學術機構難以獲得的資源支持，包括資金、計算能力以及產品和工程技術支持。首批入選的15個項目特別關注AI評估這一難題。Laude研究所要求受資助者交付可用的代碼、工具或產品等最終成果，而非僅發表論文。其支持的獨立、公開、接近實戰的評估項目被視為防止AI技術解釋權被少數巨頭壟斷的關鍵。
