Evolvent AI 联创：国内预训练架构创新领先，后训练数据落后海外半年
vista8 · x · 2026-09-22
vista8 总结 42章经对谈 Evolvent AI 联创孟繁青（01 年生 NUS PhD，曾在 Kimi 做 Agent 与 RL Infra，参与 K2.5、Kimi Linear）的要点：
- 国内外差异：国内预训练架构创新全球领先——算力只有海外头部的约十分之一，反而被逼出创新；但后训练数据积累落后海外约半年。
- 后训练竞争：后训练门槛远低于预训练，核心在数据质量而非 infra；蒸馏只是加速手段，即使海外封掉蒸馏通道，国模仍可靠预训练创新立足。
- 组织胜过算力：腾讯混元把多模态模块从独立部门拆出并入预训练体系，研发效率提升——拆掉部门墙比堆人更有效。
- RSI 是下一个共识：做好 RSI 的前提是自己能训模型（训模型约等于造数据）；一个判断 AGI 的角度是模型能否从零复刻出超越自己的版本。
节目还覆盖合成数据公司变现、数据外采逻辑、Evolvent 新发布 RSIBench-Data 等话题。
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