Interconnects

Nathan Lambert 的後訓練與開源模型分析，技術判斷少有水分

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最新一集2026-08-12

分類AI / 技術

優先級T1

AI寫作停滯：長文非虛構是模型能力的試金石

模型在長文非虛構寫作上進步緩慢，暴露了其組織知識能力的缺陷，這比代碼和數學的進步更值得警惕，因為它關乎AI能否解決開放科學問題。

Nathan Lambert 逐條拆掉「中國開源模型只是蒸餾出來的」這個敘事：RL 階段用 Fable/GPT 5.6 當裁判在成本上根本跑不通，而即便白送最強模型的 reasoning traces，學界至今不知道怎麼把它變成能力提升。

Kimi K3 把開源落後閉源的差距從爭論中的 6-9 個月壓到 3-5 個月，而這層時間差正是唯一的風險緩衝——重手監管開源只會推遲不可避免的事，同時把緩衝本身作廢掉。