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Kimi Yang Zhilin: Das Training großer Modelle tritt in die dritte Phase der KI-gestützten Forschung ein
von Moonshot , erklärte auf der Jahrestagung des Zhongguancun-Forums am 25. März 2026, dass das Training großer Modelle in eine dritte entscheidende Phase eintrete, die von der KI vorangetrieben werde. Dieser Paradigmenwechsel signalisiert einen Übergang von der Abhängigkeit von natürlichen Daten und manueller Annotation hin zu einer hochautomatisierten Selbstevolution.
Mit Blick auf die technische Roadmap skizzierte Yang Zhilin drei Phasen in der Entwicklung großer Modelle: Die erste Phase vor drei Jahren stützte sich hauptsächlich auf natürliche Internetdaten und eine begrenzte manuelle Annotation zur Wertanpassung; die zweite Phase im letzten Jahr konzentrierte sich auf groß angelegtes bestärkendes Lernen, wobei Forscher hochwertige Aufgaben kuratierten, um die Modellleistung zu verbessern. Im Jahr 2026 hat sich ein grundlegender Wandel in den Forschungsmethoden der KI vollzogen, und die Rolle der Forscher entwickelt sich hin zu der eines „KI-Rechenplaners“. In dieser neuen Phase wird der Forschungsprozess von der KI vorangetrieben, die eine riesige Anzahl von Tokens nutzt, um autonom neue Aufgaben und Umgebungen zu synthetisieren, optimale Belohnungsparameter zu definieren und sich sogar aktiv an der Erforschung neuer Netzwerkarchitekturen zu beteiligen.
Dieser Trend deutet darauf hin, dass die Effizienz der KI-Forschung und -Entwicklung vor einer exponentiellen Beschleunigung steht. Moonshot gab bekannt, dass sich sein Kernprodukt Kimi darauf konzentrieren wird, die Grenzen der intelligenten Technologie zu erweitern und ein kollaboratives, sich weiterentwickelndes Technologie-Ökosystem mit der Open-Source-Community zu fördern. Der Übergang von „menschlichem Training der KI“ zu „KI als Wegweiser für die Forschung“ ist nicht nur eine Verbesserung der Trainingsmethoden, sondern auch ein bedeutender Meilenstein auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) und signalisiert einen Wandel vom passiven Lernen hin zur autonomen Erforschung.
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