Мысль интересная, но слабо аргументированная (IMHO)
(если что, на постоянке юзаю и o1, теперь и R1, R1, кстати, значительно сильнее o1 подвержена галлюцинированию и придумкам)
Предлагаю более логичное объяснение в духе теории заговоров:
1. У США все хорошо с данными (в плане Big Data), у Китая — нет. Ну т.е., наверное, не стоит учить модели с претензией на универсальность на данных, запертых внутри Великого Китайского Стена Файерволла.
Соответственно, для доступа к широким мировым данным китайцам надо выкатывать свои модели бесплатно или по копеечной цене.
2. У США есть задел в разработке LLM, и они не любят выкатывать свежие модели. Надеюсь, до конца января заценим o3, а больше ничего крутого с конкретными сроками нам пока не обещают.
У китайцев есть необходимость в публикации свежих моделей (см. п.1 про данные для обучения).
3. Вот никто никогда не предъявит пруфов, что 10 китайских студентов обучили новейшую модель на коленке и 100 компьютерах с примитивными видяхами. Скорее (вспоминая историю с Huawei) это чисто легенда, а в реале было огромное спонсирование со стороны Правительства КНР, да и обучение происходило на гигантском количестве ввезенных в обход санкций свежих актуальных нейропроцессоров.
Так что я бы не стал раньше времени хоронить AI в США и ставить на Китай.
PR получился хорошим, это да.
Но PR, собссно, именно для этого и нужен )))
Прикольно. Жду следующий пост на тему:
«Почему на мой взгляд ветер невозможно победить?»
Набросаю тезисы:
— ветер — это турбулентное, а не ламинарное течение
— ветер бывает в лицо, в ж@пу и боковой
— рожденный ползать — летать не может
— птицы (и насекомые) — это досадное исключение