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Llama慘遭拋棄！

據(jù)Meta工程師透露，現(xiàn)在Meta內(nèi)部開發(fā)都已經(jīng)換掉了自家的Llama，改用ClaudeSonnet寫代碼。

不過，Llama4自發(fā)布的那天開始確實(shí)是風(fēng)評就沒好過，先是發(fā)布36小時(shí)差評如潮，后來又陷入大模型競技場刷榜風(fēng)波。

現(xiàn)在連Meta內(nèi)部都不用了，于是就有人開始懷疑，Llama5真的還會(huì)有嗎？

更何況，扎克伯格又新成立了MSL（MetaSuperIntelligenceLabs），要與原本的GenAI團(tuán)隊(duì)并行開發(fā)下一代大模型。

Llama5or其它？我們只能拭目以待了。

小扎：Llama-4.1和4.2正在開發(fā)

扎克伯格的MSL天團(tuán)幾乎組建完畢，這個(gè)團(tuán)隊(duì)將啟動(dòng)下一代模型的研究，并稱爭取在未來一年左右達(dá)到前沿水平。

不過，他們并沒有透露下一代模型是否沿用Llama這個(gè)產(chǎn)品名，或許將進(jìn)行品牌重塑。

雖然目前還不清楚會(huì)不會(huì)有Llama5，但在小扎泄露的挖角備忘錄中稱，Llama-4.1和4.2正在開發(fā)中。

然而，一位即將離職的Meta員工在一篇內(nèi)部文章中尖銳批評了公司的文化缺陷，他認(rèn)為這是阻礙LLaMA等項(xiàng)目成功的因素。

幾乎沒有人相信Meta的人工智能使命

這位員工認(rèn)為Meta的生成式AI團(tuán)隊(duì)中充斥著恐懼文化、缺乏愿景和破壞性的競爭思維這些缺陷，甚至大多數(shù)團(tuán)隊(duì)成員并不在意AI使命。

盡管投入了數(shù)十億美元并吸納了很多杰出的成員，但他認(rèn)為這些問題仍是項(xiàng)目成功的阻礙。

△來自TheInformation

鑒于Meta在Llama產(chǎn)品上投入巨大，這次換掉自家的Llama，改用ClaudeSonnet寫代碼相當(dāng)于承認(rèn)Llama的表現(xiàn)不佳。

盡管Meta會(huì)加大投入，加強(qiáng)下一代Llama的性能，但在此之前，它不想阻礙工程師們的工作效率，于是做出了更換決定。

據(jù)內(nèi)部人員透露，自換成Claude以來，代碼能力確實(shí)明顯變得更好了。

實(shí)際上，Claude最新的一代的模型的寫代碼能力在目前確實(shí)處于一流水平。

不僅網(wǎng)友紛紛好評：

甚至連蘋果開發(fā)者還用它寫了幾乎一整個(gè)MacOS應(yīng)用程序，這個(gè)應(yīng)用程序叫Context，是一款用于調(diào)試MCP服務(wù)器的開發(fā)者工具。

這位開發(fā)者稱：在這個(gè)20000行代碼的項(xiàng)目中，我親手編寫的代碼估計(jì)不到1000行。

不得不說，Claude還是有實(shí)力的。

據(jù)最新消息，Claude背后公司Anthropic的年化收入已達(dá)到40億美元（月收入3.33億美元），較年初增長近四倍，約占OpenAI6月宣布的100億美元的40%。

但同時(shí)，Claude用戶僅占OpenAI的1/25。

有人表示這樣驚人的數(shù)據(jù)都是少部分開發(fā)者的貢獻(xiàn)。

確實(shí)，Anthropic收入快速增長的動(dòng)力之一就是其在今年2月推出的編程工具ClaudeCode。

OneMoreThing

FAIR研究員朱澤園明確了FAIR與GenAI、MSL的區(qū)別：

FAIR≠GenAIorMSL

FAIR是由YannLeCun等人創(chuàng)立的小型世界級實(shí)驗(yàn)室，他們的工作是受好奇心驅(qū)動(dòng)，利用公開數(shù)據(jù)開展長期的開放研究，并不訓(xùn)練產(chǎn)品級規(guī)模的大模型。

朱澤園強(qiáng)調(diào)，F(xiàn)AIR與GenAI、MSL在數(shù)據(jù)、代碼、基礎(chǔ)設(shè)施及計(jì)算集群上完全獨(dú)立，GenAI/MSL的成功、失敗或網(wǎng)絡(luò)熱梗，都不代表FAIR的工作情況。

同時(shí)，LeCun解讀了研究、技術(shù)開發(fā)與產(chǎn)品開發(fā)的區(qū)別：

產(chǎn)品開發(fā)的周期通常是3個(gè)月到1年。

技術(shù)開發(fā)的周期一般是1到2年。

研究的周期跨度為2到10年甚至更久。

而他從事的是研究工作，并表示：

我關(guān)注的內(nèi)容，往往比人工智能專家們當(dāng)下癡迷的方向超前3-5年。

參考鏈接：

[1]https://x.com/swyx/status/1943017429430604115

[2]https://x.com/kimmonismus/status/1943060343263236227

[3]https://x.com/Yampeleg/status/1942592878342963379

[4]https://x.com/ZeyuanAllenZhu/status/1942156231558488563