小扎回应Llama4对比DeepSeek

Meta首届LlamaCon开发者大会开幕，扎克伯格在期间接受采访，回应大模型相关的一切。

包括Llama4在大模型竞技场表现不佳的问题：

开源基准测试存在缺陷，常偏向特定不常见用例，与产品实际使用场景脱节，不能真实反映模型的优劣。

试图为这类东西进行过多优化会误入歧途。

对于我们团队来说，搞一个冲到榜单顶部的Llama 4 Maverick版本相对容易，但是我们发布的版本根本没有对此进行调优，排名靠后是正常的。

以及与DeepSeek的比较：

我们的推理模型还没有出来，所以还没有和R1相应的模型去对比。

与此同时，在Meta合作伙伴亚马逊的网站代码中，被扒出要即将推出的Llama4推理模型为17B参数的llama4-reasoning-17b-instruct。

活动期间，有那么点Meta不语，只是一味地抛出Llama系列“亮点”的意思了（doge）：

除即将推出超2万亿参数的Llama 4 Behemoth模型之外，代号“Little Llama”的80亿参数小模型可能会在未来几个月推出。

推出官方Llama API平台

推出一系列AI安全工具，包括检测和防止提示注入、越狱等风险。

扎克伯格谈“智能爆炸”

扎克伯格认为随着软件工程和AI研究的自动化推进，智能爆炸具备实现的可能性。从技术发展趋势来看，AI写代码能力不断提升，预计未来12-18个月，大部分相关代码将由AI完成。

这不仅意味着开发效率的大幅提高，还可能带来代码质量的提升，因为AI能够基于大量的数据和先进的算法，生成更优化、更高效的代码。

然而真正达到智能爆炸还面临着诸多现实层面的制约。在物理基础设施上，构建大规模计算集群复杂且耗时，从研发到稳定应用需要一定时间，同时还需要配套建设网络设施，确保数据的高速传输；建设专门的数据中心场地，要经过严格的审批流程；解决能源供应问题，无论是采用传统的燃气轮机发电还是绿色能源，都涉及到复杂的供应链体系，这些环节都需要耗费大量的时间和资源。

在人机协同方面，人们对AI系统的适应和反馈同样需要时间。AI系统并非一经推出就能被用户熟练使用，而是需要一个相互学习的过程。用户在使用过程中逐渐掌握与AI交互的方式，AI则通过分析用户的行为和反馈，不断优化自身的功能和性能。

在Meta广告团队的自动化排序实验中，尽管有大量的测试想法，但由于计算资源的限制，无法对所有假设进行充分测试；同时，为了保证测试结果的准确性和可靠性，需要大量的测试人力，这也在一定程度上限制了实验的推进速度。

扎克伯格认为，人们已经开始与AI建立起多种类型的关系，如将AI作为治疗师倾诉或朋友分享生活等，产品开发者应该尊重用户的选择。

虽然现阶段这类AI人际关系相关的产品在技术实现上还不够成熟，比如虚拟治疗师或朋友的形象往往只是简单的图片或粗糙的动画，缺乏真实的交互感，但随着技术的不断进步，为提升虚拟形象的真实感和交互性带来了新的可能。

换句话说，AI和元宇宙战略在未来还有联动效应。

在产品设计理念上，避免过度干扰用户是关键原则。Meta的Orion眼镜设计目标不仅仅是集成各种先进的技术功能，更重要的是要成为一副好用的日常眼镜。在不使用AI功能时，它要能像普通眼镜一样满足用户的基本需求，如佩戴舒适、外观美观；当用户需要使用 AI 功能时，又能便捷地提供服务，如语音交互、信息展示等。

这种设计理念同样适用于增强现实未来的产品设计，即让物理世界和数字世界自然融合，在为用户提供丰富数字内容的同时，避免数字元素过度充斥用户的视野，造成视觉和心理上的负担。

最后，扎克伯格回答了“如果软件生产力在两年内提高100倍”会怎么样。

他认为从历史看，过去全人类大部分精力都用于养活自己，也就是从事农业为主。最近100多年来满足基本身体需求在人类精力中的占比越来越小。

这种转变有两个影响：一个是越来越多的人在追求创意和文化。第二是人们花在工作上的时间更少，而花在娱乐和文化上的时间更多。

但随着时间的推移，如果每个人都拥有这些超人类工具来创造大量不同的东西，就会出现令人难以置信的多样性。其中一部分成果将用于解决难题：攻克疾病、推动科学进步、开发让我们生活更美好的新技术。

Llama首次推出官方API

此前Meta只管开源模型，部署托管各凭本事，现在终于推出官方API平台。

提供微调和评估Llama模型性能的工具。

新型芯片供应商Cerebras和Groq合作，提供高推理速度的选项。

承诺不会使用客户数据来训练自己的模型。

目前属于邀请测试阶段，需要排队。

不过手快的开发者在会场上就把Demo做出来了。

利用多模态能力，描述相机拍到的画面，整体上描述准确，不过其实这根香蕉是玩具，对AI来说还是难了。