帮大家总结下要点： 1. 国内预训练架构创新全球领先，但后训练数据积累落后海外约半年。 因为国内模型厂算力只有海外头部的十分之一左右，被逼出架构创新。 2. 后训练门槛比预训练低得多，核心竞争在数据质量，不在 infra。 3. 组织架构重要性超过算力储备。混元案例说明，拆掉部门墙比单纯堆人更有效。 腾讯把多模态模块从独立部门拆出来，和预训练体系合并，整体研发效率提上去了。 4. RSI 是下一个共识方向，做好 RSI 的前提是自己能训模型，现在训模型约等于造数据。 一个判断 AGI 的角度：模型能不能从零复刻自己。 如果能复刻一个超越自己的版本，RSI 就算实现了。 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a75424b000a55a9bb042560?utm_source=rss

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：AI / AI前沿 / 向阳乔木 @vista8
  • 发布时间：2026/9/22 23:17:34