Menurut pemantauan Beating, terkait upaya Washington dan Anthropic untuk memblokir model-model terdepan guna memutus jalur "distilasi" model besar China, mantan kepala strategi internasional GitHub dan pendiri Interconnected Capital Kevin S. Xu menunjukkan bahwa distilasi adversarial hanyalah jalan pintas yang tidak berdaya dari beberapa laboratorium independen China yang kelaparan data, dan memblokir API sama sekali tidak mampu menghentikan kemajuan AI China secara keseluruhan.
Laboratorium independen seperti DeepSeek, Moonshade, dan MiniMax yang disebutkan secara khusus kekurangan dukungan ekosistem grup dan menghadapi kekurangan data pelatihan berkualitas tinggi seperti langkah inferensi.
Sebaliknya, laboratorium besar yang didukung oleh Alibaba (Qwen), ByteDance (Seed), atau Xiaomi memiliki data skenario besar yang tidak kalah dari Google dan Apple, dan tidak bergantung pada distilasi.
Oleh karena itu, kebijakan pemblokiran paling banter hanya akan menimbulkan hambatan jangka pendek bagi laboratorium independen, dan tidak mampu menggoyahkan fondasi perusahaan besar China.
Kesalahpahaman umum tentang "keunggulan data" China sebenarnya adalah salah paham: dalam hal anotasi pengetahuan berkualitas tinggi dan data evaluasi yang dibutuhkan untuk melatih model besar terdepan, China tidak hanya tidak memiliki keunggulan, tetapi malah kekurangan rantai pasokan data komersial matang seperti Scale AI atau Surge.
Karena penyedia layanan data domestik berkualitas rendah, laboratorium independen yang putus asa, dan juga karena kemalasan untuk mencari jalan pintas, menganggap distilasi API sebagai strategi pengambilan data yang murah.
Namun, industri anotasi data adalah masalah model bisnis dengan hambatan masuk rendah, dan bukan seperti masalah kerusakan teknologi seperti mesin litografi; kekurangan pasokan dan permintaan domestik sangat mudah diatasi.
Dalam jangka panjang, model pelajar yang didistilasi secara murni secara teori tidak akan mampu melampaui guru, tetapi mengingat model besar masih dibangun oleh insinyur manusia, tidak peduli apakah AS memaksakan pemutusan jalur API, pengembang China yang cerdas dan rajin akhirnya akan memecahkan batasan ini dan merancang model besar yang melampaui mentor.
Kebijakan pemblokiran AS tidak hanya tidak efektif, tetapi malah berpotensi memutus lebih awal kendali teoretis yang dapat mengunci model China pada "model pelajar" di plafon tersebut.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

Hadiah
suka
Komentar
Posting ulang
Bagikan

Komentar

Tambahkan komentar

Tidak ada komentar

Topik Trending
Lihat Lebih Banyak
#
MyGateTradeStory
684,41K Popularitas
#
TradFiCFDGoldMaster
2,04M Popularitas
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
58,58K Popularitas
#
PredictWorldCup🇺🇸vs🇵🇾
847,97K Popularitas
#
GateSpotVolumeDefiesTrendRanksFirstInGrowthGlobally
68,4M Popularitas

Disematkan

peta situs

Kebijakan pencegahan distilasi model besar diragukan efektivitasnya: distilasi hanyalah jalan pintas data laboratorium independen, pemblokiran tidak dapat menghentikan kejaran AI China

Topik Trending

MyGateTradeStory

TradFiCFDGoldMaster

IsraelStrikesIranBTCPlunges

PredictWorldCup🇺🇸vs🇵🇾

GateSpotVolumeDefiesTrendRanksFirstInGrowthGlobally

Disematkan