为什么A\的研发能力这么强

Yostia 2026-09-29 15:46 1

起家时都是O\叛忍,他们是怎么能一下子超车且长期保持世一模位置的

最新回复 (19)
  • lovesusu 09-29 15:48
    1楼

    确实我也整不懂, opus4.6和fable5感觉都算是一代经典


    相比gpt风格差多了, 不管是回复风格还是做事风格


    gpt我感觉有种臃肿的感觉, 设计上一堆没用的冗余, 一堆没用的防御性设计


    fable5就是有时候会设计太简洁了, 但是稍微约束一下设计比gpt好用多了

  • bikinhopfam 09-29 15:48
    2楼

    A\是宗教,你要相信宗教的信仰和力量…

  • cainiao3hao 09-29 15:48
    3楼

    路线走对了,惊人的先发优势


    没有底线的蒸,扫书销毁


    加上挖了不少人才,attention is all you need那些人大部分去a÷了

  • kobexi 09-29 15:48
    4楼

    能力强->用的人多->数据多->训练出更强的能力->用的人更多->…

  • riky 09-29 15:50
    5楼

    用的人没有更多吧? 毕竟大几亿的用户群体被拦截在门外,美国本土没多少人,欧洲就更没多少了。

  • aya 09-29 15:50
    6楼

    感觉a社聚集了一堆应用层的工程天才,还是功成名就之后的那种大龄天才,可能是我的错觉,从 claude 3.5 时代,它在前端搞自动渲染html和

    svg 就感觉比 o 社在工程落地上有想法多了

  • kobexi 09-29 15:53
    7楼

    最初没这么\,大家还是能用的。外加cursor、kiro等第三方调用的,其实量不小。

    A\开始就对着coding的方向来的,路线对。包括他系统性录入(破坏)了一大批书籍、资料,所以模型知识也多。

  • gyqgtgt 09-29 15:54
    8楼

    a\ 专精文本


    但是 o\ 音视频都有。另外 新出的 astra 在 3d 领域完爆 a\ 的。

    现在评测很多还是 文本领域为主

  • neteroster 09-29 15:55
    9楼

    从目前的表现来看,oai更像一个实验室,附带一些草台班子式的商业运营,适合探索新路线;A\虽然很坏,而且在数学这些最前沿的探索可能打不过oai,但产品和模型和商业上显然更深思熟虑(在这方面有些类似Apple),在路线不变的情况下综合上做到让人用起来最轻松

  • blacksein 09-29 15:55
    10楼

    人家dario在openai是研究副总裁

    他出来的时候带走了不少openai的功勋人员啊


    这其实更说明人的重要性了


  • 某不科学的高数 09-29 16:05
    11楼

    A\只是大力出奇迹而已,靠堆参数量实现所谓的遥遥领先,实际上成本也居高不下。


    这种靠堆资本的习惯一旦形成了就很难静下心做后训练,等国产算力渐渐赶上来了之后成本就会下降,到时候就是A\死期

  • 点赞暴富 09-29 16:06
    12楼

    国外的不是他们的卡好吗?其实gpt刚出来才是惊艳,可惜后面人员流失

  • Wkstr 09-29 16:06
    13楼

    前期路线和理念对了吧,从 ai safety 到 alignment,比其他家更早注意对齐的威力。

    当然理念和路线不同也导致了o a分家,带走了一大批人才。

  • sun of beach 09-29 16:08
    14楼

    可能保存实力了,很多好货没拿出来,O/超越了才拿出来踩一下。

  • 叶长风 09-29 16:08
    15楼

    欧洲+美国+亚洲除了中国的人口远大于中国啊

  • heerozh 09-29 16:08
    16楼

    芯片多加最早搞这个,用户数据多,然后定位高价值账号,就盯着他们几个数据训练呗,没任何技术含量,都是暴力活。

  • 断肠人在吃饭 09-29 16:09
    17楼

    我估计他们内部已经出现了一个超强的AI,能够快速地迭代他们的模型

  • user1527 09-29 16:10
    18楼

    方向不同吧,一开始只有claude是照着编程这条路一直走的,其他家不管是openai还是gemini都有着各有特色的多模态模型,后面也是claude4加claude code横空出世之后大家才都开始卷编程特化

  • netuser 09-29 16:10
    19楼

    A\知道该做什么

    他花了超级大的力气在研究模型的可解释性这样甚至拓展到了基础科学方面

    这方面的论文A\断档领先,堪比给大模型做基因编辑

    然后基础科学反哺模型能力,模型飞轮能力可以转起来,实现高阶模型到低阶模型到自迭代,他们宁愿花费更多的资源去做更大尺寸的模型

    而不是像某些厂一样天天让工程师倒腾一些雷霆flash

* 帖子来源Linux.do
返回