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第581章 挑食的小黑

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  加利福尼亚,旧金山金融区的一间会议室里。

pnA的亚当凯利把外套挂在了椅背上。

l pMn的戴维朗和 Anthpc的西蒙哈特早就等着他了。

这 3家公司斗了这麽多年了,彼此之间挖过人、抢过客户,也在发布会上踩过对方。

可今天,三家负责人工智能业务的人居然坐进了同一间会议室。

这种情况只可能说明了一件事,那就是他们碰上了一个谁都不愿意单独面对的麻烦。

这个事,还从未央通用大模型发布以後说起。

在未央发布之前。

生成式人工智能的商业价值已经被市场预支了太多了。

要知道,绝大多数企业的项目其实还停留在概念验证阶段。

他们每输出一个 tkn都是在烧钱。

而且在进入真实业务以後,还继续为了权限、审计和人工复核付费。

那些员工省下来的工时,又要花在检查模型有没有胡编乱造上

当未央出现以後,人工智能过於膨胀的泡沫,就算是彻底的破了。

l的母公司 Alphabt的股价率先下跌,pnA和 Anthpc企业续费率、退订毛利和二级市场的份额报价,也同样在往下走。

因为用户已经知道了,原来大模型是可以不产生幻觉的。

从那以後,PT、mn和Clau每犯一次错,都像在替未央打广告。

三家公司也试过扩大训练集,试过合成数据、私下采样和外部验证器。

甚至还降过价,最後实在是追不上未央,他们才先後悄悄地开放了模型自我迭代的写回权限。

当然他们也对这个写回权限进行了限制,并没有让模型可以随意改写全部基础权限。

只是打开了模型的自动评测之後的回流通道。

这样模型在沙盒里生成的低秩适配器检索策略、工具路由和错误样本,只要能够通过测试,就可以直接写进下一轮的代理框架里。

这条捷径很快就有了回报。

三家的模型在多个榜单上,分数以肉眼可见的速度逼近了未央。

错误率也明显的下降了。

以前暂停采购的企业客户也重新坐回了谈判桌上。

所以在今天以前,他们都觉自己赌对了。

此时凯利喝了一口面前的咖啡,然後将桌上的平板翻了过来。


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