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黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！ 黄仁勋在 Axios 最新专访： 当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。 人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？ 未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。 知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。 从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性： 把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”
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著名机构SemiAnalysis的 研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的 直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型 最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型
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梭哈.AI

90,017 просмотров • 18 дней назад

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。 我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。 如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。 越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。
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GeLun Ding

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为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。 黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。 而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。
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GeLun Ding

29,574 просмотров • 12 дней назад

Anthropic的创始人Dario Amodei，把话挑明了。 他说，多数中共国的开源AI模型，都是幻觉。 是专为跑分优化的“考试型选手”。 公开测试，个个是学霸。 榜单分数，高得吓人。 可一旦遇到没见过的题，私下一考。 马上露馅，表现差一大截。 为什么？ 因为它们本来就不是为了解决真实世界的问题。 而是为了刷榜。 技术根源上，很多模型还是从美国大实验室的模型里“蒸馏”出来的。 听着是不是很耳熟？ 只为高分，不为真才实学。 应试教育那套，原封不动搬到了AI领域。 Amodei还打了个比方。 AI就像雇员。 你是要世界第一的程序员，还是要排名第一万的？ 能力的天壤之别，任何一个老板都懂。 真正顶级的AI，认知能力最强的那个，才是唯一的赢家。 价格和形式，在绝对的聪明面前，都不重要。 靠刷分和模仿，能做出最聪明的AI吗？ 这条路，到底能走多远？
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墓碑科技

249,188 просмотров • 5 месяцев назад

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。 很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。 但 Dario 的判断刚好相反： 在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。 而是 intelligence 本身。 他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。 只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。
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Vincent

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中国科技初创公司DeepSeek发布的人工智能新模型震撼了美国的硅谷和华尔街。专家告诉美国之音，DeepSeek之所以可以用较低端的硬件和成本打造出一流的产品，其秘诀之一是模型蒸馏(Model Distillation)。另有专家说，鉴于DeepSeek对敏感议题审查严格，这可能会让该AI模型走向国际市场面临阻力。
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美国之音中文网

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【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】 最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。 以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。
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傅盛

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这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。 而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。 美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。 以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。
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Vincent

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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供 这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频
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獨自懵逼

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【肖弘谈Manus的护城河】 当所有人都卷大模型时，Manus创始人肖弘在采访中给出了不一样的解法。 💡核心观点： 1. 合作意识：在底层技术未被垄断前，合作重于竞争。 2. 护城河的两个维度： 一是对用户的深刻理解 ；二是运用Agent能力的深度。 3. 模型选择： 肖弘直言，如果模型谁都能用，反而意味着你的选择权更大。真正的核心不在于自研模型，而在于当模型能力迭代时，你是否有能力及时接住并转化为用户价值。
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傅盛

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黄仁勋把人工智能拆解成了五个层次： 能源、芯片、基础设施、模型以及应用 这小子对中国的执念非常深，他在这五个层级上将中国的 AI 和美国的 AI 做了比较 - 在能源上，中国的能源总量是美国的两倍 - 芯片上，美国领先了中国好几代，但要提防中国赶上 - 基础设施，中国建造的速度超越美国 - 模型层，美国的前沿模型是世界顶尖水平，中国在开源领域遥遥领先 - 在实际应用上，中国人更接受 AI，而美国人恐惧 AI
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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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今日教程： 手把手教你在支付宝里面发布一个自己的AI机器人 你的亲朋好友都能搜到玩，非常的能装B 😎 哈哈哈哈 什么DeepSeek-R1满⾎版啊的全系列模型都能使用，你可以发挥的想象力，搞出各种好玩的应用。 用你的名字命名，震惊你的朋友，绝对的能装B！ 比如发布个DeepSeek-R1 小互满血版！🙃 平台接入了包括通义千问、智谱等各种AI模型，还引⼊了全系的DeepSeek模型，包括DeepSeek-R1满⾎版、 DeepSeek-R1蒸馏版32B、DeepSeek-R1 蒸馏版 7B、DeepSeek-V3共4种模型， 全都是免费使用不限量，所以也不担心收费问题。绝对的白嫖！
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小互

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我操！Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了！ 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了， 连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来，硬生生把开源模型的天花板，直接抬到了闭源旗舰的家门口。 不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作，是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给，1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源， 之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残， 开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。 搞大模型的不用从零搭底层通信框架， 做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子， 小团队也能基于全栈直接做二次开发， 从今天起，全球开源 AI 的游戏规则，真的改了。 今天之后，开源和闭源的代差，从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源，不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。 靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新，单位算力智能密度直接提 2.5 倍，长上下文解码速度翻 6 倍。 最狠的是，这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核，MoE 通信库，连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。 从推理到训练的整个底层栈，直接搬空。 之前所有开源模型，本质都是在追闭源一年多前的尾巴。 这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。 长编码、Agent、终端操作这些硬核任务， 已经能和第一梯队闭源掰手腕。 你永远可以相信开放的力量！！ 用K3搓了一个他自己开源的介绍视频，特此致敬🫡
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AYi

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今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
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indigo

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为了省钱去搞开源大模型？ 黄仁勋说，你们想错了。 坦白讲，闭源模型其实更便宜。 但其实只要算一笔账就明白了。 开源模型本身是免费的。 但你拿到手之后呢？ 你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。 还得自己搭服务器去托管。 干这些活，需要大量顶级的专业人才。 养这帮专家的成本，高得吓人。 反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。 那既然更贵，为什么还要开源？ 黄仁勋给出了答案：为了控制权。 当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。 你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。 这种时候，只能用开源。 图便宜，用闭源。 要方向盘，选开源。 这两者，压根就不在一个赛道上。
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为了省钱去搞开源大模型？ 黄仁勋说，你们想错了。 坦白讲，闭源模型其实更便宜。 但其实只要算一笔账就明白了。 开源模型本身是免费的。 但你拿到手之后呢？ 你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。 还得自己搭服务器去托管。 干这些活，需要大量顶级的专业人才。 养这帮专家的成本，高得吓人。 反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。 那既然更贵，为什么还要开源？ 黄仁勋给出了答案：为了控制权。 当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。 你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。 这种时候，只能用开源。 图便宜，用闭源。 要方向盘，选开源。 这两者，压根就不在一个赛道上。

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