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B | 人工智能政策研究员西蒙·赫德林表示,Harvey的这一转向,是“开源模型的一个绝佳例子”。他在社交媒体发文指出,开源模型能使开发者能够在特定行业或企业数据上对系统进行后训练,从而提高准确性并降低推理成本。后训练(Post-Training)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行额外的训练。“我们仍处于探索高能力开源权重模型可能性的最早阶段,”赫德林说,“遗憾的是,美国在开发前沿开源权重模型方面落后了。”

贴文截图据介绍,Harvey公司成立于2022年,获得了OpenAI、红杉资本等美企支持,在今年3月的一轮融资中估值达到110亿美元,主要服务于大型国际律师事务所和企业客户。该公司在声明中提到,经过全面法律数据集训练的Harvey Tenet在一系列复杂、长周期的法律代理任务中,表现超过了其基础模型以及美国前沿系统——包括Fable 5和GPT-5.6 Sol。据Harvey称,这提高了成本效率。公司称,Harvey Tenet的训练使用了约150块英伟达B300图形处理单元(GPU),耗时两个月。报道提及,中国开源模型的高性价比,吸引了越来越多的西方企业。美国电信巨头ATamp;T副总裁马克·奥斯汀近期表示,目前尚未使用任何中国开源权重模型,但公司正在分析包括DeepSeek和月之暗面在内的中国公司的选项。
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Published on:13:45:01