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Kimi Yang Zhilin: O treinamento de modelos de grande porte entra na terceira fase da pesquisa impulsionada pela IA
da Moonshot , Yang Zhilin, afirmou na reunião anual do Fórum de Zhongguancun, em 25 de março de 2026, que o treinamento de modelos de grande porte está entrando em uma terceira fase crítica impulsionada pela IA. Essa mudança de paradigma sinaliza uma transição da dependência de dados naturais e anotação manual para uma autoevolução altamente automatizada.
Refletindo sobre o roteiro técnico, Yang Zhilin delineou três fases na evolução dos modelos de grande porte: a primeira fase, há três anos, dependia principalmente de dados naturais da internet e de um alinhamento de valores anotado manualmente de forma limitada; a segunda fase, no ano passado, centrou-se no aprendizado por reforço em grande escala, com pesquisadores selecionando tarefas de alta qualidade para aprimorar o desempenho do modelo. Em 2026, ocorreu uma mudança fundamental nos métodos de pesquisa em IA, e o papel dos pesquisadores está evoluindo para o de um “programador de computação de IA”. Nesta nova etapa, o processo de pesquisa é impulsionado pela IA, que utiliza um vasto número de tokens para sintetizar autonomamente novas tarefas e ambientes, definir parâmetros de recompensa ideais e até mesmo se envolver ativamente na exploração de novas arquiteturas de rede.
Essa tendência sugere que a eficiência da pesquisa e do desenvolvimento em IA está prestes a sofrer uma aceleração exponencial. A Moonshot anunciou que seu principal produto, o Kimi , se concentrará em avançar as fronteiras da tecnologia inteligente e fomentar um ecossistema tecnológico colaborativo e em evolução com a comunidade de código aberto. A transição de “IA ensinada por humanos” para “IA orientando a pesquisa” não é apenas uma atualização nos métodos de treinamento, mas também um marco significativo no caminho para alcançar a inteligência artificial geral (AGI), sinalizando uma mudança da aprendizagem passiva para a exploração autônoma.
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