一見同じように見えるAI大規模モデルは、なぜ最終的に全く異なる方向に進むのか？

表面上、Optimus、Neo、Phoenixは、いずれも同じモデルの重み、同じ命令セット、同じLLMバックエンドを動作させ、同じ制約条件に制限されている可能性があります。しかし、これはあくまで出発点に過ぎません。

本当の違いはその後にあります——異なる微調整戦略、差別化された適用シナリオ、それぞれのエコシステムの位置付けです。まるで同じ基礎コードからフォークされたオープンソースプロジェクトのように、初期状態はほぼ同じですが、異なるチームの反復最適化や市場の需要の推進により、それぞれが独自の特徴と優位性を進化させてきました。

AI競争が白熱する時代において、同じ基盤構造からどのように差別化能力を派生させるかは、各モデルのイノベーターが常に考えている課題です。