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Teaching Everyone to Fish for Tokens
探討 Nvidia 如何透過開放權重模型（如 Nemotron）來降低 AI 訓練門檻，讓更多人能自行開發模型以獲取 Token。作者指出，雖然 Nvidia 投入巨大，但未來是否成功取決於能否建立自給自足的經濟迴圈，否則將依賴外部資金。
Nathan Lambert（部落格）
部落格 ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 5 筆內容 ・ 最近更新 2026/09/11
Interconnects；開源模型與後訓練
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GLM-5.3: How Chinese labs keep stride with the frontier
探討中國實驗室如何透過長期訓練與 RL 環境堆疊，在 GLM-5.3 模型上取得領先成績。作者指出，與美國公司相比，中國實驗室更重視在公開測試集上的「benchmaxxing」，並利用快速迭代來維持領先地位。
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Open-Source AI & Open Models Reading List
這篇文章列舉了過去幾年關於開放式 AI 模型的關鍵文章，涵蓋了開放模型的定義、商業策略、經濟影響、安全風險以及中美模型競爭等議題。讀者可以透過這些資源全面了解開放模型現狀，並掌握如何評估其風險與優勢。
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