ME News informe, 24 de abril (UTC+8), según el monitoreo de Dongcha Beating, el jefe del equipo de post-entrenamiento del Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2) y autoridad en RLHF (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana), Nathan Lambert, publicó una advertencia de que la actual legislación de «anti-destilación» impulsada aceleradamente por el ámbito político de EE. UU. podría dañar gravemente el emprendimiento y la investigación académica de IA de código abierto del propio país. Reconoce que empresas de modelos fronterizos como OpenAI y Anthropic son activos estratégicos importantes para EE. UU., y que la destilación efectivamente debilita su posición competitiva, pero considera que si los legisladores actúan sin comprender completamente el impacto real de la destilación, las consecuencias podrían ser peores que el problema en sí. Lambert señala varios riesgos específicos: empresas emergentes estadounidenses como Cursor dependen de modelos de código abierto chinos para mantener su independencia de los proveedores de código cerrado; la academia estadounidense «tiene una gran cantidad de investigación basada en modelos chinos»; la prohibición retrasaría la capacidad de los modelos de código abierto entre 6 y 12 meses y concentraría el poder en los laboratorios de código cerrado. También cuestiona que la evidencia actual sobre cómo se obtienen los datos de destilación proviene precisamente de las propias empresas de código cerrado que impulsan esta política. Su argumento central es: EE. UU. posee el mercado de inferencia más grande del mundo, donde los modelos de código abierto más baratos y los modelos fronterizos de código cerrado forman un equilibrio saludable que impulsa la inversión y la innovación. Si ahora se corta la conexión con la comunidad global de código abierto, EE. UU. podría perder su influencia en el ámbito de los modelos de código abierto. (Fuente: BlockBeats)

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¿La legislación "antidestilación" podría ser contraproducente? Un investigador de Allen AI afirma que perjudicará gravemente a las startups de código abierto en EE. UU.

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