開源模型能追上 OpenAI 和 Anthropic 嗎？專訪 Nathan Lambert

Nathan Lambert 是後訓練（post-training）研究員，曾在 AI2 共同領導後訓練團隊，如今正籌辦一個名為 Trillium 的非營利開放模型實驗室。他主張，要理解封閉前沿實驗室與開放權重模型之間的落差，最好從三種資本切入——算力、資料、人才——而中國的開放實驗室是算力飢渴、人才卻不輸人，他們把開放釋出當成搶佔話語權與商業化的捷徑，而非出於利他。本集標題談的是開放模型能否跟上，這確實是整場對話的主軸，但討論範圍遠超出此，延伸到蒸餾（distillation）的運作機制、RL 環境的資料經濟、遞迴自我改進（recursive self-improvement，RSI），以及