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Perplexity CEO暗捧Kimi K2:后訓練是AI圈新內(nèi)卷?

Perplexity CEO暗捧Kimi K2:后訓練是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模型給予了積極評價。這一表態(tài)不僅引發(fā)了業(yè)界對Kimi K2技術(shù)實力的關(guān)注,更折射出當前AI行業(yè)一個值得玩味的現(xiàn)象:后訓練正在成為大模型競爭的新戰(zhàn)場。

技術(shù)實力獲國際認可

Kimi K2作為月之暗面首個萬億參數(shù)開源模型,確實展現(xiàn)出不俗的技術(shù)實力。該模型采用MoE架構(gòu)設(shè)計,總參數(shù)達到1T,激活參數(shù)32B。在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等基準測試中,Kimi K2均取得了開源模型的SOTA成績,特別是在代碼能力、Agent任務和數(shù)學推理方面表現(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月就有報道顯示,Perplexity曾使用深度求索的DeepSeek R1進行模型訓練。這種跨國技術(shù)合作模式正在成為AI領(lǐng)域的新常態(tài)。

后訓練的價值重估

阿拉溫德在發(fā)文中特別提到"可能基于K2進行后訓練",這一表述值得深入解讀。后訓練(Post-training)是指在大模型預訓練完成后,針對特定任務或領(lǐng)域進行的二次優(yōu)化過程。隨著基礎(chǔ)模型能力的普遍提升,后訓練的重要性正在凸顯。

在當前的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,如何通過后訓練將基礎(chǔ)模型適配到具體應用場景,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、訓練數(shù)據(jù)規(guī)模等硬指標展開。但隨著技術(shù)成熟,行業(yè)開始更關(guān)注模型的實際應用表現(xiàn)。后訓練恰恰是連接基礎(chǔ)模型與終端應用的橋梁。

這種現(xiàn)象也帶來新的行業(yè)挑戰(zhàn)。一方面,后訓練需要大量領(lǐng)域數(shù)據(jù)和計算資源,可能加劇行業(yè)資源集中化趨勢。另一方面,后訓練技術(shù)的專業(yè)化也催生了新的細分市場,為中小型AI公司創(chuàng)造了差異化競爭的機會。

開源生態(tài)的機遇

Kimi K2選擇開源策略,為后訓練生態(tài)提供了新的可能性。開源基礎(chǔ)模型降低了企業(yè)進行后訓練的門檻,使更多公司能夠基于先進架構(gòu)開發(fā)垂直應用。Perplexity考慮采用K2進行后訓練,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)聚焦應用創(chuàng)新,這種分工有助于加速AI技術(shù)的商業(yè)化進程。

冷靜看待技術(shù)炒作

盡管Kimi K2獲得國際認可值得肯定,但業(yè)界仍需保持理性。模型基準測試成績只是技術(shù)實力的一個方面,真正的考驗在于實際應用中的表現(xiàn)。后訓練雖然重要,但也不能完全彌補基礎(chǔ)模型的先天不足。

AI行業(yè)正在進入更加務實的階段。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)化提升模型的實際價值。在這種背景下,后訓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,后訓練可能會發(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)路線將共同推動大模型應用邊界的擴展。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Kimi K2的關(guān)注只是一個開始。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)。后訓練作為連接研究與應用的紐帶,其重要性只會與日俱增。對于行業(yè)參與者來說,如何在這個新賽道上建立優(yōu)勢,將是未來競爭的關(guān)鍵所在。

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2025-07-15
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