01
近日，斯坦福大學AI團隊主導的Llama3-V开源模型被證實套殼抄襲國內清華與面壁智能的开源模型“小鋼炮”MiniCPM-Llama3-V 2.5一事，在網絡上引發熱議。
巧合的是，最先發現抄襲的，是星空君一起玩AI的朋友，大家先是在群裏義憤填膺的批判，然後朋友把相關資料發到推特發酵，最終引起了斯坦福團隊在hugging face刪庫跑路。
在最新進展中，斯坦福Llama3-V團隊的兩位作者Siddharth Sharma和 Aksh Garg在社交平台上就這一學術不端行爲向面壁MiniCPM團隊正式道歉，並表示會將Llama3-V模型悉數撤下。
6月3日，面壁智能CEO李大海與聯合創始人劉知遠先後發文，回應开源模型被斯坦福大學AI團隊抄襲一事，稱“深表遺憾”：一方面感慨這是一種受到國際團隊認可的方式，另一方面呼籲大家共建开放、合作、有信任的社區環境。“我們希望團隊的好工作被更多人關注與認可，但不是以這種方式。”
其實這從側面反映出中國AI團隊的影響力。
很長一段時間，因爲圈外人難以理解的原因，中國的AI團隊背負着“抄襲”、“套殼”的惡名，甚至很多人說“國外一开源，國內就自研”。
ChatGPT剛剛發布的時候，國產的AI因爲採用了較多的國外訓練集，使用的時候存在着把用戶的中文翻譯成英文再和大模型交互的情況，被惡毒的攻擊爲套殼。
後來，當谷歌的大模型發布的時候，人們發現幾乎存在着一模一樣的問題，才有一部分人明白問題的根源。
在生成式AI方面，美國的團隊走的確實比較快，但並不代表中國一無是處。
如果你研究近年來AI相關的論文，會發現大量的中國團隊和華人散落其中。
如果把世界AI形容成十鬥，美國佔八鬥，中國佔一鬥，世界其他國家分一鬥。
實事求是的講，這樣的實力並不算差。中國在這次AI革命中，沒有落伍，不僅跟上了，還斷崖式領先第三名。
在ChatGPT推出不到一年的時候，中國的生成式AI迅速普及，除了百度的文心一言外，像Kimi、通義千問、ChatGLM都取得了不錯的效果，用戶反饋比較積極。
通義千問和ChatGLM都將最新進行了开源，深受廣大AI愛好者的喜歡。
MiniCPM-Llama3-V 2.5 不是一個很知名的模型，被斯坦福的大學生拿去套殼。這件事有點無釐頭，但也證明了用开源模型套殼這種行爲實際上是行不通的，有無數種方式可以驗證大模型是否自研。
當然了，也沒必要把這件事扣到斯坦福大學頭上，這只是一個團隊部分成員的學術不端行爲，不用上綱上线。
結論是給中國的AI大模型开發者們一個遲到的正名：他們沒有靠套殼开源來實現自研。
02
斯坦福的團隊抄襲中國團隊的AI开源大模型事件後不久，快手放出了文生視頻大模型：可靈。
從前期內測用戶的體驗來看，可靈幾乎和Sora是同一級別，某些細節還優於Sora。
難能可貴的是，可靈已經开始大規模內測，而發布了小半年的Sora依然還只是PPT狀態。
我一直說，中國的AI的確比美國落後，但並沒有代差，且穩居第二名，遙遙領先第三名。
當可以落地的商業模式跑通的時候，中國的AI場景不會比美國少，甚至可能還更多一些。
因爲中國的自媒體行業高度發達，使用AI工具創作圖文、視頻素材，已經开始普及。
有拿到內測账號的朋友，用之前Sora發布的提示詞交給可靈生成視頻，發現效果非常驚人。
從技術路线講，現在AI技術沒有太高深的技術壁壘。
OpenAI固然niubility，但他們的先發優勢非常小。ChatGPT的3.5版本領先了接近一年，4.0頂多領先了半年，現在已經被各开源大模型追趕了上來。
像中國的Kimi、通義千問、ChatGLM等大模型，近期的實測效果已經不比ChatGPT4.0差。
一方面，大模型（哪怕閉源）的主體技術路线是公开的，一些獨特的訓練技巧，通過高強度大範圍的使用，也是可以推測出來的，在此基礎上進行優化，大模型就可以“奮起直追”；另一方面，大模型行業的人才流動非常頻繁，也促進了技術的傳播。
OpenAI共有770名員工，ChatGPT團隊不足百人，博士、碩士、本科各佔三分之一。
隨着追趕的加速，也許一個不留神，就有大模型實現對ChatGPT的“彎道超車”。
像傳統工業時代動輒領先十數年、數十年的技術，在AI時代是不存在的。
由於字節、小紅書之前過於招搖，大家幾乎忘記了快手的存在。
這類短視頻企業最大的優勢就是有海量的音視頻素材，可以方便的進行訓練，而我堅持認爲AI大模型本身沒有什么高深的科技，無非就是大力出奇跡。
事實證明也是如此。ChatGPT3.5一炮走紅的時候，人們發現原來居然可以搞一萬張顯卡來訓練，放在其他公司這只能是想想。但模式一旦跑通，各大佬紛紛下場搶購顯卡。
比較搞笑的是，可靈迅速在推特火了起來，但快手相關的APP並沒有純英文版，很多老外在推特上咨詢如何注冊、申請內測資格。
這也讓中國的AI技術反向輸出了一把。
星空君的申請只等待了一天就順利通過，請欣賞星空君用可靈制作的視頻：
提示詞：一艘巨大的火箭從山谷裏緩緩起飛，漫山遍野的桃花。
提示詞：一個披肩發女孩站在閃耀的銀河下。
提示詞：宇航員走出太空船，面臨一個冰天雪地的星球。
提示詞：一直正在大海邊彈吉他的大熊貓。
03
6月7日凌晨0點，阿裏雲通義千問深夜發布技術博文，推出全球性能最強的开源模型Qwen2-72B，性能超過美國最強的开源模型Llama3-70B。
兩小時後，全球最大开源社區Hugging Face的聯合創始人兼首席執行官克萊門特·德朗格宣布，Qwen2-72B衝上HuggingFace 开源大模型榜單Open LLM Leaderboard第一名，全球排名最高。
相比2月推出的通義千問Qwen1.5，Qwen2實現了整體性能的代際飛躍。通義千問Qwen2系列模型大幅提升了代碼、數學、推理、指令遵循、多語言理解等能力。
通義千問團隊在技術博客中披露，Qwen2系列包含5個尺寸的預訓練和指令微調模型，Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B爲混合專家模型（MoE）。
Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA（分組查詢注意力）機制，以便讓用戶體驗到GQA帶來的推理加速和顯存佔用降低的優勢。
阿裏在AI方面布局非常廣闊，星空君甚至認爲在AI創新領域，阿裏要比OpenAI更有錢景：阿裏的AI研發是直接對接商業模式的，OpenAI的核心技術，在阿裏這裏幾乎都是开源的！
就像導航軟件，未來極有可能出現OpenAI的核心技術想要拿來賣錢，卻發現阿裏出的都是免費的。
比如星空正在用EasyPhoto开源組件（EasyPhoto團隊也是阿裏注資的）幫朋友訓練的AI繪畫模型，代碼裏用到的modelscope是阿裏的魔搭社區，阿裏的很多AI領域的工作，已經成爲开源界的標准之一。魔搭社區也是國內最活躍的AI开源社區，大部分开源模型都能在這裏交流。
正在用ChatGLM开源模型做財經數據訓練的星空君表示，之前的工作白費了，後面切到Qwen2。
冷/熱知識，國內不能直接訪問HuggingFace.co，可以通過鏡像hf-mirror.com 訪問。
說起开源，感謝馬斯克，哦，不，馬雲开源！
原文標題 : 斯坦福團隊抄襲國產AI开源模型
標題：斯坦福團隊抄襲國產AI开源模型
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