开源AI模型在质量上正迅速赶上专有系统，滞后仅几个月。推理栈的进步，包括内核、引擎和投机解码技术，进一步加速了这一进展。这些发展表明，开源社区正在显著缩小与领先的闭源AI实验室之间的差距。 AI
影响 表明开源创新将持续加速AI能力的发展，可能降低先进AI开发的门槛。
排序理由 基于在一次会议上的演示，对开源AI模型相对于闭源实验室的状况发表的评论。
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Open source is closing the gap with closed labs, and fast. At ICML, @tri_dao broke it down: open models are now just months behind on quality, and the serving stack (kernels, inference engines, speculative decoding) keeps compounding. Full clip 👇🏻 https://t.co/nCjjLrAmDL