Model AI besar yang tampaknya sama, mengapa akhirnya berjalan ke arah yang sangat berbeda?

Di permukaan, baik Optimus, Neo, maupun Phoenix, mungkin semuanya berasal dari bobot model yang sama, set instruksi yang sama, menjalankan backend LLM yang sama, dan dibatasi oleh kondisi yang sama. Tapi ini hanyalah titik awal.

Perbedaan yang sebenarnya terletak pada tahap selanjutnya—strategi penyetelan ulang yang berbeda, skenario aplikasi yang berbeda, dan posisi ekosistem masing-masing. Seperti proyek sumber terbuka yang di-fork dari kode dasar yang sama, kondisi awalnya hampir identik, tetapi seiring iterasi dan optimisasi dari tim yang berbeda serta dorongan dari kebutuhan pasar, mereka secara bertahap berkembang menjadi fitur dan keunggulan yang unik.

Di era kompetisi AI yang semakin memanas, bagaimana arsitektur dasar yang sama dapat menghasilkan kemampuan yang berbeda adalah pertanyaan yang sedang dipikirkan oleh setiap inovator model.