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模型觀點 · 2026年7月23日

「蒸餾能讓中國追上」的辯論補上機制細節:蒸餾在教「人格」的階段有效,在長「能力」的階段難得多。

模型觀點 · 追蹤更新 趨勢 (對談 07-22,趨勢歸位今日)

本篇出自 2026年7月23日 晨報

本報 7/22 期主線第 3 點寫過 Lambert 反駁流行蒸餾敘事的發言;今天他在播客長談裡把機制攤開:蒸餾(拿強模型的輸出當教材)確實用於監督微調階段,也就是模型「學禮貌、學人格」之處;但能力真正養成在強化學習階段,而那個階段蒸餾難得多——大型強化學習訓練要跑數千萬次嘗試(引 Thinking Machines 自述其近期一次訓練約 2,000 到 4,000 萬次),拿最強模型逐次打分「貴到瘋狂」且可能成為時間瓶頸。他也誠實承認未解之處:「就算給我魔法 API 拿到最強模型的推理過程,我不知道拿去微調自家模型會不會更聰明——這是最狂的未解研究問題之一」(Interconnects,07-22)。這條落在本報追蹤的一條路線之爭上:

FlashAttention(2022)attention成本變線性——長輸入變可付
PagedAttention/vLLM(2023)KV-cache分頁——大併發變可付
speculative decoding(2023-24)延遲與品質脫鉤
test-time compute(2024-)「思考時間」成為新的可購買成本軸

並存 ⇄

並行路線蒸餾推理路線:把強模型的推理軌跡蒸進小/快模型,窄域不用燒思考時間

本報 7/14 已裁的判讀(本期沿用、非今日新裁):「買推理時的思考時間」與「蒸進小模型」按工作型態並存分化——開放性問題買思考,窄域高頻任務蒸小模。什麼會推翻它:蒸餾小模型在開放性任務追平前沿「買思考」模型,判讀作廢;反向若蒸餾模型在窄域外頻繁崩壞,蒸餾路線縮回。檢核期限 2027 年 7 月中。

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