反观国内，多数厂家还在旧的红海路线里跟进。

猛灌通用指令微调，卷参数规模，刷榜单的分数，卷b端落地商业化。

报告也多半集中在分布式训练的通信优化或者显存切分等工程trick上。

不过……

当然也是不是全，也有一些国内团队搞出了一些不一样的东西。

有两篇做长序列高效kv cache稀疏化的，还有一篇用大模型反向生成高质量合成数据做自我蒸馏的，思路一样惊艳，台下举手要论文源码的人一样很多。

更有意思的是开源基座这条路。

国外顶尖名校的博士生们如今跑消融实验，底层模型十有八九加载的都是华夏的开源权重，调用便宜，对齐做得好，魔改接口还很开放。

这一条生态护城河上，反倒是国内走在了前列。

……
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