Nathan Lambert 谈开源模型能否追上前沿：差距真实但中国实验室紧咬
a16z Podcast · rss · 2026-10-14
a16z 播客邀请 AI 研究者、Trillium 创始人 Nathan Lambert 对谈开源模型与前沿实验室的差距能否持续。
核心观点：
- OpenAI 和 Anthropic 在算力、资本、以及开创新训练范式的能力上有结构性优势
- 但开源实验室（尤其在中国）证明了紧追不舍的能力
- 两人拆解了这种追赶有多少来自蒸馏、多少来自技术人才，以及算力为何仍是主要约束
- 数据、RL 环境和 post-training 正日益决定模型进步
Trillium 新计划：Lambert 介绍了他的非营利研究实验室 Trillium，旨在打开越来越难以从外部研究的那部分 AI 研究黑箱——包括发布 RL 环境、记录 AI 实际如何被用于自动化 AI 研究，目标是揭开递归自我改进的神秘面纱，让研究者和政策制定者更清楚前沿系统能与不能做什么。
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