算力转向后训练，开源闭源模型差距加速缩小

一篇广受讨论的文章提出框架：算力重心正从预训练转向后训练（post-training），这解释了开源权重模型与公开可用专有模型之间差距的缩小。原因是后训练层面的改进（如 RL 环境、偏好数据）远比预训练数据更易被蒸馏复刻——只要拥有某领域能力很强的模型，就可以用它构建该领域的训练数据，且蒸馏行为难以被检测。

2026-09-15 ~ 2026-09-15 · 3 条相关

• 算力重心转向后训练,开源与闭源模型差距为何加速缩小 — maksym_andr · 2026-09-15
• 算力重心转向后训练，开源与闭源模型差距为何难以守住 — maksym_andr · 2026-09-15

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