原題:情報の取得と保有
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編集者:Mythosは今週はシャットダウンし、多くのAI起業家は、コストの議論で上書きされた問題に再会しました。 製品のコア・コンピテンシーが外部モデルやプラットフォーム上に構築されると、会社の所有物は何ですか

過去数年間で、オープンソースモデルは「より安価なフロントラインモデルの代替」の枠組みでしばしば議論されています。 しかし、この紙によると、コストは最も重要な変数ではなく、制御です。 AI企業にとっては、フロントラインモデルAPI上で呼び出すことで、ジャンプスタート製品やテクノロジーの境界を下げることができますが、コアコンピテンシーは、サプライヤーのルール、価格、戦略の調整、さらには欠点の決定をモデル化することができることを意味します。

記事は、「知的」がフロント・ライン・モデルを放棄するという意味ではありませんが、企業が独自のデータ、ワークフロー、フィールド・ナレッジ、評価基準、マージン・ケースを管理可能なモデル・システムに流し込むべきだと述べています。 将来的にAIのための競争は、必ずしも単一の最大のモデルによって支配されることはありませんが、複数の「フロンティア」をもたらすでしょう。一般的なフロンティアモデル、企業固有のポストトレンディングモデル、複数のモデルで構成される垂直専門モデルとルーティングシステム。

Mythos は、AI 時代の真の鼓動は、単なるモデルではなく、自社の資産にインテリジェンスを向ける方法であるというリマインダーのようにシャットダウンしました。

以下は元のテキストです

今週はミソスがシャットダウンしました。 この決定に賛同するかどうか、それは本当にポイントではありません。

本当に多くの人々を刺すことは、その制御を超えて知能に基づいて構築された会社が突然影響することができない決定のセットにさらされていることです。 創設者の多くは、これを見てきたとき、同じ質問を聞きました。 実際に「現在」のビジネスは

過去数年間で、オープンソースモデルに関する議論は、コストを大きく変化させました。彼らは本当に自分のタスクを達成することができますか? もしできるなら、フロントモデルAPIの呼び出しと比べてどれくらい安いですか

これからは、かなりクリアな答えをしました。 当社は、@RampLabs、@cursor ai、@harveyなどの企業と連携し、基本的な経路は、強力なオープンソースモデル、会社にとって本当に重要であるものに関するポストトレイン、およびフォワードモデルとそれを比較するための継続的な厳格な評価など、同様の機能を備えています。

結果は予想外でした。 企業にとって最大の関心のタスクでは、微調整されたオープンソースモデルはアプローチする傾向があり、非常に低コストでフロントラインモデルの品質に達する傾向があります。

しかし、今週は本当に明らかなことは、コストが最も重要な問題ではありません。

より深い問題は制御です。 誰があなたの製品が依存するインテリジェンスを所有していますか

多くの最近の議論は、賃貸と所有権の違いとしてまとめられました。 それは完璧ではありませんが、それは便利です。

リースインテリジェンス

何かが間違っていたまでうまくいきました。 アパートは、ライトがオン、パイプが動作し、メンテナンスも人々の手に詰められる準備ができています。 そこで、ほとんどの企業がこの道で降り始めたんです。

フロントラインモデルAPIは優れた製品です。 スタートアップが数年前に信じられないほどのものを作ることが可能になりました。

しかし、家賃も制限を意味します。 土地主は、賃貸料を調達し、何ができるのかを決定し、ルールを変更することができます。 時折、あなたと関係しない理由のために、彼らはまたあなたが動くべきであることを言うことができます。

何もしなかった。 誰かの領土で運営されているばかりです。

そういうわけで、Mythosの話は多くの人と共鳴するんです。 コアコンピテンシーが他の人のプラットフォームに依存している場合, あなたは、あなたのコントロールを超えて決定のセットにさらされています。

ほとんどの場合、問題ありません。 しかし、時事に重要なのは時事です。

インテリジェンス

レッスンは、企業がフロントラインモデルを使用して停止すべきではありません。 遠くから。 フォワードモデルラボは、すでに卓越した技術を開発してきました。 ほとんどのプロダクトは使用されるべきです。 私達自身で使用して下さい。

多くの意味で、フロンティアモデルはインフラになっています。 しかし、インフラと所有権は異なります。

あなたのビジネスに価値を本当に加える何かを持っている間、あなたは公共インフラを使用することができます。 AIフィールドでは、最先端のオープンソースモデルから始まり、自社の最もユニークな部品の周りに形成するといういわゆる「オーナーシップ」を意味します。

あなたのデータ。

流れます。

あなたの分野知識。

あなたの余計な場合。

あなたのテスト。

「良い」の定義。

時間が経つにつれて、このモデルは、あなたの会社が毎日本当に行う作業のより一般的で、より反射性が低下します。 ここには、その値が作成されました。

まるで家のように想像できます。 家具を動かし、壁を磨くのは簡単です。 しかし、あなたの未来が家自体に依存している場合、早くまたは後であなたはあなたが壁を動かす能力を持っていたことを望むでしょう。 つまり、インテリジェンスです。

インテリジェンスがあなたに本当に属しているとき、誰もあなたの製品を静かに取り除くことはできません。

そこで、この方法で花火を造りました。

同じシステムでトレーニングと推論を行い、企業は最高のオープンソースモデルを利用し、ビジネスの最も重要な問題を回避し、生産環境に着実に導入できるようにします。

単なる消費者の知性ではありません。 スマートです。

シングルフロントはありません

今週は、AIの未来がモデル賞金に依存しないという、楽観的な変化もあります。

シングルフロントはありません。 フロントラインは様々な種類があります。

フロントモデルはフロントです。

多年企業の専門知識に基づくポストトレインのモデルは、別のフロントラインです。

どのモデルよりも狭い問題を解決する専用のモデルが、別のフロントです。

複数のモデルへのリクエストを導き、一緒に仕事をできるようにするシステムで、複数のタスクの単一モデルを超えて移動してもフロントラインです。

AI分野における最も興味深い変化は、モデルがよりスマートになっていることではありませんが、そのインテリジェンスはますますカスタマイズされていきます。

最終的には、勝った企業は必ずしも最大のモデルを持つものではなく、自分のユニークな資産にインテリジェンスをオンにすることができます。

お問い合わせ

今週のMuchはニュースに答えるために捧げられ、私達は出版プロダクトを継続するために選ばれました:@Kimi Moonshot K2.7コード、@MiniMax AI M3、@Alibaba Qwen 3.7 Plus。

未来は、見るものすべてを静かに捧げるモデルではありません。

フロントラインには多くのチームが自分の部分を持っていることです。

もしmythosがシャットダウンしていなければ、トレードオフを思い浮かべるようになったので、話してくださって嬉しいです。

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