Anthropic天价赔款？大模型“盗版”的100000种花样
Anthropic天价赔款？大模型“盗版”的100000种花样AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
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7378 点击 2025-08-15 11:20
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AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
随着AI时代的到来，上一代取得巨大成功的互联网产品都在紧密地结合大模型的能力，为用户提供焕然一新的服务和产品体验。这其中，部分产品走在了变革前沿，不仅利用大模型完成了产品重塑，还借助AI开启了产品的第二增长曲线。
相信我们的读者都对 AI 顶会有非常大的关注和热情，有的读者最近可能刚从 NeurIPS rebuttal 脱身，又开始为下一篇做准备了。 作为推动技术革新与思想碰撞的核心引擎，顶级学术会议不仅是整个学界的生命线，更是我们洞察未来的前沿阵地。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
首次实现“训练-推理不对称”，字节团队提出全新的语言模型训练方法：Post-Completion Learning (PCL)。 在训练时让模型对自己的输出结果进行反思和评估，推理时却仅输出答案，将反思能力完全内化。
时间是最好的试金石，AI领域尤其如此。当行业热议大模型走向时，商汤早已锚定「多模态通用智能」——这是商汤以深厚研究积累和实践反复验证的可行路径。今天，商汤科技联合创始人、执行董事、首席科学家林达华特别撰写的万字深度长文正式发布。文章剖析了商汤为何将「多模态通用智能」视为技术战略的核心引擎，也探索性阐释了在组织及战略层面的诸多思考。通往AGI的拼图中，多模态是缺一不可的基石。
2024年，AI创业的叙事正在发生根本性转变。如果说2023年是“百模大战”的技术奇观与资本狂欢，那么今年，当市场的喧嚣逐渐沉淀，聚光灯则明确地打向了产业落地的主战场。一批真正意义上的“AI原生”新势力正在快速崛起，它们不再是传统业务的AI改良派，而是将大模型作为数字世界的地基，直接构建商业大厦的“原住民”。