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第328章 基础模型

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”

    她看向Sam。

    “OpenAI依靠发起人长期捐赠,能够支撑三年,未必能够支撑十年。”

    “如果基础模型真的成为你们定义的平台,商业化迟早会发生。”

    这也是桌面上第三份方案存在的原因。

    完全依赖捐赠,OpenAI很难和谷歌、微软等公司进行长期算力竞争。

    过早商业化,又可能让研究方向被收入和投资人控制。

    杨植林想起清华饭局上的问题。

    “如果未来需要商业化,哪些成果继续开放?”

    “论文、代码、训练数据,还是完整模型?”

    “全部开放,任何公司都可以拿走OpenAI投入数十亿美元训练的成果。”

    “完全封闭,OpenAI又会变成另一家普通科技公司。”

    Sam没有立即回答。

    这正是他提交组织治理方案,却始终无法彻底解决的矛盾。

    梁文丰第一次开口:“问题可能不在开放或者封闭。”

    众人看向他。

    “而在于我们将人工智能看成什么。”

    梁文丰指向白板上的基础模型。

    “如果它只是软件,最简单的方法就是卖许可证。”

    “如果它真的会成为平台,那么模型能力、算力和数据会共同构成新的基础设施。”

    “基础设施可以向外提供服务,但不能把所有底层控制权交给少数客户。”

    他在量化市场中看到过相似情况。

    单一策略可以出售。

    完整交易系统一旦交出去,对方得到的便不再是一项产品,而是持续制造策略的能力。

    陈默一锤定音:“论文、工具链与安全规范全面开源,核心参数与高风险能力闭门受控。”

    “OpenAI不是一家公司,它是汇聚算力、高校与产业的神经中枢。”

    “我们不需要把所有优秀人才都变成员工。”

    “它可以成为一张研究网络。”

    “大学、实验室和企业保留各自数据与知识产权,只在基础方法、算力工具和安全研究上合作。”

    会议从下午持续到傍晚。

    白板上的内容越来越多。

    基础模型、长期记忆、跨任务迁移、人类反馈、工具使用、模型安全。

    这些词在2015年大多还没有成为人工智能产业的共同语言。

    今天,却第一次被放进同一张路线图中。

    最终,发起人委员会通过下一阶段算

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