Parece que modelos de IA semelhantes, por que eles acabam seguindo direções completamente diferentes?

Na superfície, seja Optimus, Neo ou Phoenix, eles podem todos derivar dos mesmos pesos do modelo, do mesmo conjunto de instruções, rodar o mesmo backend de LLM, e estar sujeitos às mesmas restrições. Mas isso é apenas o ponto de partida.

A verdadeira diferença está na fase posterior — estratégias de ajuste fino diferentes, cenários de aplicação distintos, e posicionamento ecológico próprio. É como projetos de código aberto derivados do mesmo código base, cujo estado inicial é quase idêntico, mas com a evolução de diferentes equipes e a demanda do mercado, eles gradualmente desenvolvem características e vantagens únicas.

Na era de competição acirrada em IA, como a mesma infraestrutura básica pode gerar capacidades diferenciadas é uma questão que todo inovador de modelos está refletindo.