研究资源如何分配：Coding、幻觉与数据标注

模型 Opus 是一个比较确定的目标，但是模型 MIS，我觉得还不好说是确定的，只能说是一个目标。模型 Opus，我觉得应该是比较确定的。

CoT 不占资源。做朋友任意研究，他不消耗卡，只需要很少的卡，他需要的是想法；他也不消耗人才资源，因为不需要有人一直在那里做。他不是一个项目，而是需要有很多人都在那里想这个问题。所以并不需要给它分配什么资源，因为它不需要资源。你要训模型，要做模型、发模型，做模型的效率实验才需要资源。刚才讲的，对人、对卡的资源消耗都不多。

所以我们叫这个叫“摸奖”。门槛很低，谁都可以去摸，但是谁能摸出什么来，这个可能我也不知道是看天赋还是看什么。所以这里并不需要我们去分配资源。只是说，我们跟其他公司不一样的地方，就是我们会花时间去讨论这个问题，会去想这个问题，然后把它当做一个重要的事情。在公司里，它是一个重要的问题，是一个我们会花时间去思考的问题，但是并不需要花很多资源去做。

然后下面我还看一个问题：大模型的幻觉问题比较影响用户的体验。幻觉问题也是有一个方法可以解决的，但是这是一个长命题。幻觉问题可以认为是一个可以通过更好的 Post-training 解决的，是一个能解、能够改善的问题。只是大家没有花很大的力气去做。或者说，对我来讲，幻觉是一个问题，但我们归结可能是产品问题。我们会去解决它，但是不是重点的问题。

前面还有一个标数据的问题。我们在数据标注方面，这跟我们的资本投入有关。以我们这个资本投入的结构，支撑不起那么多高质量数据标注的成本，因为成本很高。

美国数据标注的成本跟中国数据标注成本没有什么区别。中国去标数据并没有成本优势，尤其是标高端数据上并不会有成本优势，使得我们很难投入去像美国这样标数据。这条路在中国是很难的，因为标数据实在太贵了，不管是我们外标还是我们自己标，都很难受。

所以现在基本上是两条腿走路。并不是说我们完全不能标，而是因为标数据有一些成本低，有一些成本高。我们先标成本低的。

所以你也可以认为，现在我们公司有一半的人在标数据。有一半的核心研究员，最重要的人，有一半在标数据。我们就集中在标数据。解决 AI 这个问题，在现在这个阶段靠的就是标数据。你只要看就是一个数据。

我觉得在很多体验方面，有可能我们是能比美国做得好的。且不说自己的体验，自己的产品体验觉得挺好的，我觉得我们在用户体验方面不一定会比美国差。

在产品方面，产品能力上不一定会比美国差。成本应该也会比美国低，所以有可能中国还是会有竞争力的。其他方面，如果说有结构性的优势，我觉得可能也没有。但是在成本和产品这两方面，我觉得确实是有一定的结构性优势的。

成本这个很好理解，是因为他们都不用做，所以他们就不发展这个能力。他们肯定没有我们重视这个事情。我们可以把它当做一个非常重要的事情，但对于他们来讲，这个是不重要的。产品也是，原生通过很多公司，产品能力还是可以的。所以我觉得这两方面可能是有结构性优势的。

差距主要是在高质量数据的标注上，然后主要是在 AI 研究里面。肯定会加大投入，但是像高质量数据的标注，典型不是资本投入。

高质量数据标注的瓶颈，我觉得是时间，就是需要时间。因为对 OpenAI 来讲、对国外来讲、对 Anthropic 来讲，他们都更早，然后资本更多，卡也更多。

这种情况下，我们国内可以认为是最近半年才开始做，所以在时间上，我觉得是需要更多时间的。这个跟资本投入关系不太大，因为哪怕没有更多的资本投入，原来的资本也够它以最快的速度在扩张了。

但是这个速度是有上限的，瓶颈不是说我能够马上有更多的人，并不卡在钱上，也不卡在卡上。但是它确实是在一个快速扩张的过程。所以我们觉得一年之内，高质量数据这个问题做得比较好，我觉得国内应该是可以预期的。我觉得面可能没有那么冷，但它确实是需要时间。