柏克萊大學引領開源 AI：低成本與高效能的完美結合
https://technews.tw/2025/02/03/sky-t1-32b-preview/
這個真的是完全開原
雖然是美國的，但是基於阿里巴巴被汙染的模型訓練的原因，造成訓練出來的模型雖然不錯，卻增加了中共的審查。
可以用他們官方的demo測試
http://164.152.23.196:3000/
https://github.com/NovaSky-AI/SkyThought
這個真的是完全開原
雖然是美國的，但是基於阿里巴巴被汙染的模型訓練的原因，造成訓練出來的模型雖然不錯，卻增加了中共的審查。
可以用他們官方的demo測試
http://164.152.23.196:3000/
https://github.com/NovaSky-AI/SkyThought
10 个评论
就是這個千問和伯克利的合作
可以降低推理模型成本 不是所有模型
和deepseek試圖讓人們相信的有出入
可以降低推理模型成本 不是所有模型
和deepseek試圖讓人們相信的有出入
好消息，支持开源
模型开源没什么卵用
因为重要的是训练数据而不是算法
比如密码学好了 你认为是密钥重要还是算法重要?
因为重要的是训练数据而不是算法
比如密码学好了 你认为是密钥重要还是算法重要?
>> 模型开源没什么卵用 因为重要的是训练数据而不是算法比如密码学好了 你认为是密钥重要还是算法重要...
AI 有三要素，算法、算力、數據，跟燃燒三要素一樣都是缺一不可的。現在情況是，很難獲得更多優質數據集，能用的都已經放進訓練集。算力方面，GPU成本擺在那。自然而然，科技公司目前想在算法方面下手改進。所以我不認同數據比算法重要。
舉個密碼學的例子，用凱撒加密法的，密鑰再厲害也是拼不過RSA。沒有transformer 算法，就沒有這一波ai的發展，算法的重要性不是不言而喻嗎？
>> AI 有三要素，算法、算力、數據，跟燃燒三要素一樣都是缺一不可的。現在情況是，很難獲得更多優質...
那你认为现在各公司算法的差距有没有像凯撒加密与哈希算法的差距那么大？甚至我可以说各公司AI模型的训练算法几乎都没什么太大差距
在各公司算法差距不是很大的情况下 训练数据就是唯一决定性的因素
>> 模型开源没什么卵用 因为重要的是训练数据而不是算法比如密码学好了 你认为是密钥重要还是算法重要...
训练数据开源是伪命题，根本不可能有完全开源的大模型。谁能确保所有的训练数据都是合法的？我参考了一万本书，我能确定这些书全是正版的，没有盗版来源的？
同樣被qwen污染的還有athene-v2-chat，說台灣是中國一部份，但是可以回答六四，和qwen本尊不同，然後qwenmax0125實際上也沒有這麼好，不如deepseekr1，更不如o3。