Ex-Engenheiro da ByteDance: A Lacuna de IA entre a China e os EUA está a Aumentar, a Falta de Atalhos de Destilação e de Ciclos de Feedback é a Principal Razão

De acordo com o monitoramento da Dongcha Beating, Zhang Chi fez uma avaliação direta da lacuna de IA entre a China e os EUA na mesma entrevista: “Eu nem concordo com a ideia de que a China está a recuperar; acredito que ainda estamos muito atrás. A lacuna está a aumentar, o que é muito lamentável.” Seus colegas e estudantes geralmente concordam, mas ele também reconhece que a liderança de empresas listadas como Zhipu e MiniMax não concordaria com essa avaliação. Ele atribui as razões a três aspectos. Primeiro, atalhos de destilação: ele acredita que muitas empresas chinesas usam diretamente os outputs do Claude, GPT ou Gemini como dados de treino, afirmando, “Claude mencionou recentemente a deteção de um grande número de tentativas de destilação; acho que é assim que algumas empresas estão a fazer atalhos.” No entanto, ele também admite que a DeepSeek demonstrou inovação arquitetural real no V3 e R1. Segundo, a falta de um ciclo de feedback do utilizador: os modelos dos EUA são amigáveis ao utilizador, levando a mais utilizadores, e o feedback dos utilizadores melhora os modelos; os modelos chineses começam por não serem bons o suficiente, resultando em menos utilizadores e dados limitados, criando um ciclo vicioso. Terceiro, a lacuna de infraestrutura: ele sentiu que a infraestrutura durante o seu estágio na Google era “excelente, com o código a correr muito suavemente”, o que é uma grande diferença em relação ao ByteDance.