AI训练范式变革：币安官网入口下载最新版APP，把握技术升级先机

随着人工智能领域竞争进入深水区，行业顶尖研究人员正对现有的模型训练范式提出质疑。

来自OpenAI、Thinking Machines Lab以及亚马逊的研究人员正在探讨一种根本性的转变：放弃目前通用的“先预训练、后微调”的标准流程，转而采用针对特定任务更早引入精选数据的训练模式，以解决现有模型的效率低下和“裂脑问题”等缺陷。

这一潜在的转变由亚马逊的David Luan等人大力倡导。其核心观点在于，目前的通用训练路径——即先赋予模型广泛的世界知识（如诗歌或园艺），再针对特定任务（如代码编写或客户退款）进行微调——在逻辑上并不总是合理的。研究人员认为，如果模型的最终用途已经确定，那么在预训练阶段就应引入与任务高度相关的精选数据，从而更直接地为最终目标服务。

重塑训练逻辑：摒弃通用冗余

目前的AI训练规范在某种程度上模仿了人类的学习过程，即在童年时期积累广泛的基础知识，随后学习特定技能。然而，行业内部开始反思这一流程的效率。David Luan指出，对于一个旨在处理代码或客户服务的模型而言，花费大量算力去学习完全不相关的领域（如诗歌或园艺）是一种资源浪费。

这种“广撒网”式的预训练虽然直观，但也导致了诸如“裂脑问题”等技术瓶颈，即模型可能仅因提问方式的不同而给出错误的答案。新的思路主张将预训练过程用于接触与既定任务更相关的精选数据。OpenAI和Thinking Machines Lab的研究人员对此表示认同，部分人士甚至建议取消不同训练阶段的独立团队，将人员整合为一个统一的训练团队，以提高针对性。

专用模型崛起与组织重构

这一变革将对AI模型的最终形态产生深远影响。研究人员必须在训练早期就决定纳入哪些数据，这将直接决定模型的能力边界。例如，在早期训练中增加数学和代码数据而减少散文数据，可能会造就一个卓越的编程助手，但牺牲其在创意写作或与用户情感交流方面的能力。

这将导致未来AI市场不再依赖于对同一个预训练模型进行后期修补，而是涌现出大量基于不同基础数据集训练的专用模型。据OpenAI内部情况，公司已经意识到这种需求分化。一方面是消费者希望ChatGPT回答简单问题并充当聊天伙伴，另一方面是公司致力于推理模型和超级智能的前沿研究。

目前，OpenAI虽然所有模型仍基于同一预训练模型，但已通过路由技术和特定版本（如GPT-5-Codex）来应对这种复杂性。如果未来转向为不同目的训练完全独立的模型，将要求公司对研究团队进行彻底的重组。

硬件突破与资本押注

在软件训练模式酝酿变革的同时，硬件领域的创新也在加速，资本正密切关注能提升能效的新技术。光子芯片初创公司Neurophos刚刚完成了由比尔·盖茨旗下的Gates Frontier领投的1.1亿美元A轮融资，微软旗下的风险投资公司M12也参与其中。

Neurophos致力于设计利用光而非电子进行AI数学运算的芯片。据该公司联合创始人兼CEO Patrick Bowen介绍，其目标是在2028年交付一款芯片，其速度和效率将是英伟达Blackwell芯片的50倍。微软高管Marc Tremblay表示，现代AI推理对电力和算力的需求巨大，行业需要计算层面的突破。

与此同时，OpenAI也在加强自身的基础设施建设。OpenAI首席财务官Sarah Friar在世界经济论坛上透露，该公司的定制推理芯片正在进行“流片”，即制造前的最后一步。她还表示，去年宣布的价值超过5000亿美元的Stargate基础设施项目已建成过半，且“进展超乎想象”，公司已在甲骨文的Stargate园区服务器上训练模型。

行业整合与竞争动态

AI领域的并购与融资活动持续活跃。据The Information数据，旨在定制AI模型的软件公司Lightning AI与数据中心提供商Voltage Park合并，新公司估值超过25亿美元。此外，Yelp同意以3亿美元收购AI代理初创公司Hatch。谷歌DeepMind则通过许可协议聘请了语音AI初创公司Hume AI的CEO及多位顶尖工程师。

在巨头动向方面，据彭博报道，苹果正与谷歌谈判，计划利用其云基础设施及TPU芯片来推出更新版的Siri，并计划最早于2027年推出AI驱动的可穿戴设备。英伟达CEO黄仁勋据报正准备前往中国，试图在这个战略市场重新站稳脚跟。

在监管与伦理层面，Anthropic发布了Claude的新版“宪法”，相比2023年的初版，新文件减少了指令性，给予模型更多判断空间，并罕见地提及了模型可能具有某种“意识”或“道德地位”的可能性。白宫经济顾问委员会则发布报告预测，生成式AI将引发美国经济的深刻转型，有望显著提振生产力和增长。

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