Perplexity CEO暗捧Kimi K2：后訓(xùn)練是AI圈新內(nèi)卷？
美國AI初創(chuàng)公司Perplexity的CEO阿拉溫德近日在社交媒體上發(fā)文，對(duì)中國AI公司月之暗面最新發(fā)布的Kimi K2模型給予了積極評(píng)價(jià)。這一表態(tài)不僅引發(fā)了業(yè)界對(duì)Kimi K2技術(shù)實(shí)力的關(guān)注，更折射出當(dāng)前AI行業(yè)一個(gè)值得玩味的現(xiàn)象：后訓(xùn)練正在成為大模型競爭的新戰(zhàn)場。
技術(shù)實(shí)力獲國際認(rèn)可
Kimi K2作為月之暗面首個(gè)萬億參數(shù)開源模型，確實(shí)展現(xiàn)出不俗的技術(shù)實(shí)力。該模型采用MoE架構(gòu)設(shè)計(jì)，總參數(shù)達(dá)到1T，激活參數(shù)32B。在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等基準(zhǔn)測試中，Kimi K2均取得了開源模型的SOTA成績，特別是在代碼能力、Agent任務(wù)和數(shù)學(xué)推理方面表現(xiàn)突出。
Perplexity作為專注于AI搜索的美國初創(chuàng)公司，其CEO的公開表態(tài)具有指標(biāo)性意義。值得注意的是，這并非Perplexity首次采用中國AI公司的技術(shù)。今年1月就有報(bào)道顯示，Perplexity曾使用深度求索的DeepSeek R1進(jìn)行模型訓(xùn)練。這種跨國技術(shù)合作模式正在成為AI領(lǐng)域的新常態(tài)。
后訓(xùn)練的價(jià)值重估
阿拉溫德在發(fā)文中特別提到"可能基于K2進(jìn)行后訓(xùn)練"，這一表述值得深入解讀。后訓(xùn)練（Post-training）是指在大模型預(yù)訓(xùn)練完成后，針對(duì)特定任務(wù)或領(lǐng)域進(jìn)行的二次優(yōu)化過程。隨著基礎(chǔ)模型能力的普遍提升，后訓(xùn)練的重要性正在凸顯。
在當(dāng)前的AI競賽中，頭部公司的基礎(chǔ)模型差距正在縮小。以GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5等為代表的頂尖模型，在通用能力上已經(jīng)難分伯仲。這種情況下，如何通過后訓(xùn)練將基礎(chǔ)模型適配到具體應(yīng)用場景，就成為決定產(chǎn)品成敗的關(guān)鍵。
行業(yè)競爭的新維度
后訓(xùn)練的興起也反映了AI行業(yè)競爭重心的轉(zhuǎn)移。早期的大模型競賽主要圍繞參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模等硬指標(biāo)展開。但隨著技術(shù)成熟，行業(yè)開始更關(guān)注模型的實(shí)際應(yīng)用表現(xiàn)。后訓(xùn)練恰恰是連接基礎(chǔ)模型與終端應(yīng)用的橋梁。
這種現(xiàn)象也帶來新的行業(yè)挑戰(zhàn)。一方面，后訓(xùn)練需要大量領(lǐng)域數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，可能加劇行業(yè)資源集中化趨勢。另一方面，后訓(xùn)練技術(shù)的專業(yè)化也催生了新的細(xì)分市場，為中小型AI公司創(chuàng)造了差異化競爭的機(jī)會(huì)。
開源生態(tài)的機(jī)遇
Kimi K2選擇開源策略，為后訓(xùn)練生態(tài)提供了新的可能性。開源基礎(chǔ)模型降低了企業(yè)進(jìn)行后訓(xùn)練的門檻，使更多公司能夠基于先進(jìn)架構(gòu)開發(fā)垂直應(yīng)用。Perplexity考慮采用K2進(jìn)行后訓(xùn)練，正是這種趨勢的具體體現(xiàn)。
從行業(yè)全局看，基礎(chǔ)模型開源與商業(yè)公司后訓(xùn)練的結(jié)合，可能形成更健康的AI生態(tài)。頭部公司專注于基礎(chǔ)研究，中小企業(yè)聚焦應(yīng)用創(chuàng)新，這種分工有助于加速AI技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。
冷靜看待技術(shù)炒作
盡管Kimi K2獲得國際認(rèn)可值得肯定，但業(yè)界仍需保持理性。模型基準(zhǔn)測試成績只是技術(shù)實(shí)力的一個(gè)方面，真正的考驗(yàn)在于實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。后訓(xùn)練雖然重要，但也不能完全彌補(bǔ)基礎(chǔ)模型的先天不足。
AI行業(yè)正在進(jìn)入更加務(wù)實(shí)的階段。企業(yè)不再單純追求參數(shù)量的突破，而是更關(guān)注如何通過全流程優(yōu)化提升模型的實(shí)際價(jià)值。在這種背景下，后訓(xùn)練的興起不是簡單的內(nèi)卷，而是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。
未來展望
隨著AI技術(shù)不斷演進(jìn)，后訓(xùn)練可能會(huì)發(fā)展出更多創(chuàng)新形式。從提示工程到微調(diào)，從蒸餾到適配，各種技術(shù)路線將共同推動(dòng)大模型應(yīng)用邊界的擴(kuò)展。中國企業(yè)在這一領(lǐng)域的表現(xiàn)，將決定其在國際AI競爭中的地位。
Perplexity對(duì)Kimi K2的關(guān)注只是一個(gè)開始。在全球AI產(chǎn)業(yè)鏈深度融合的今天，技術(shù)交流與合作將成為常態(tài)。后訓(xùn)練作為連接研究與應(yīng)用的紐帶，其重要性只會(huì)與日俱增。對(duì)于行業(yè)參與者來說，如何在這個(gè)新賽道上建立優(yōu)勢，將是未來競爭的關(guān)鍵所在。
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