1、关于泄密
政府项目也是分级别的，一般的政府网站开发，都不会要求很严格，有的企业让员工签保密协议，也就是规避一下法律风险。
真的涉及军工，海关的项目（这两类，一类我做过，一类前同事做过），都是在远程机器上开发，代码一行都复制不出来，顶了天就能截个图。自己电脑会安装监控软件（但是我截图没告警，不清楚有没有监控截图）。
远程电脑都是内网电脑，通过专门的定制版远程软件链接，有的甚至通过一个跳板机再连一次，内网都是私库，即使 cc 进了私库能安装，也不可能内网上传。如果你做的那个部门项目，有采购的自部署的 ai 可能可以用用，一般也是没有的，而且这种单位招标采购再到部署流程慢到爆炸，有也是落后一两年的版本，不会有 kimi k3，dsv4 这种新的，dsv3.2 都算先进了。（当时只有个网页版的 chat，api 都没提供，不清楚是没有还是领导没要来）
A/那报告说的，就不可能是从这种单位流传出去的。
2、关于蒸馏
目前在一家国内前十不进前五的互联网公司，如果是训练 coding 模型，需要数据完全没有进行所谓蒸馏攻击的必要。公司内部有完整的模型网关，基本所有的叫得上名字的模型都会采购接入，包括 claude、gpt（claude 从 8 月开始封禁严重，包括 aws 和vertex 的企业号），盈利好的部门或者核心部门，都会给员工开通 opus 级别模型，像是 kimi、glm 等便宜的国产模型，一般都是默认全员开通，不需要部门申请的，额度基本够用。通常也会提供内部版的 chat 网页版，这个更是，火的模型像是 claude、gpt、gemini都会接进去随便用。
如果做模型训练，接入的这些模型，都是经过自加模型网关转发，数据都完整保存，像是阿里这种几万十几万员工，每天产生的数据都是海量的，完全没有进行所谓蒸馏攻击的必要。关键这种数据，如果基建做得好，完全可以和其他内部关于 pr 流水线评审、测试的ai评审、ai安全评审关联起来，进行数据质量分析评审测评，数据质量起码是中上游的，且都是基于真实需求的数据，种类齐全，数据完整。
直接用这些数据还会有效益产出，有必要去单独蒸馏？所谓蒸馏，也不可能只蒸一个模型，要多个模型印证进行质量评估，花个几千万去蒸那么点数据？还不如直接给更多部门都开通高级模型权限，去进行所谓蒸馏攻击，我理解纯脑瘫行为。。。。。所以对那些指控阿里蒸馏攻击的，我实在理解不了。（这种情况不适用 ds/kimi/glm 这种规模小的公司，不了解不做推测）
如果说，用自己公司员工的数据训练算蒸馏，全世界哪家模型公司不这样做？ ^-^
csgobad 09-12 04:281楼