模型
分类
运行
模型运行在少数科技公司的数据中心里，用户按Token或订阅付费，模型如何训练、如何调整，最终都由模型公司决定。
文章
训练
之后，他又加入OpenAI，被GPT-2、GPT-3背后的Scaling路线吸引，并参与大规模模型训练。
文章
企业可以选择一个现成的开放权重模型，再利用自己的业务数据进行微调、强化学习和持续优化，把通用模型训练成更适合自身业务的版本。
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能力
模型不只是记住几条偏好，而是可以根据长期使用和反馈继续训练，真正改变模型能力。
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权重
River希望更进一步：如果用户告诉AI，“以后代码这样写”“和我交流时随意一点”，系统不仅记住这句话，而是触发新的学习过程，让模型权重也朝这个方向变化。
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今天的大模型一旦训练完成，面向用户提供的通常是相对固定的模型权重。
文章
巴布什金举例称，未来用户只需要告诉AI，希望它改变代码风格或交流方式，背后的学习系统就可以进一步更新模型权重，而不是仅仅把这条要求作为提示词保存下来。
文章
但River也面临着一个现实问题：如果模型权重最终免费开放，公司靠什么赚钱？
文章
但与此同时，他认为美国不能让自己的开放AI生态长期依赖中国模型，因为一旦企业围绕某套模型权重建立业务，模型提供方也会对整个生态产生影响。
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公司
第一步是企业市场，让公司能够基于自己的数据训练、部署和迭代模型，不再只是通过大模型公司的API租用通用智能；
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事件
2026-08-12
今天的大模型一旦训练完成，面向用户提供的通常是相对固定的模型权重
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