LLM 抢走所有镜头，有博主给另外 7 种模型架构补了张合影
作者：阿乐
博主 Avi Chawla 在 X 发了一张图解，把 8 种专用 AI 模型架构排进同一张合影，开头先替被 LLM 抢了风头的配角们叫屈。
11 月 7 日，博主 Avi Chawla 在 X 发了张"全班合影"：8 种专用 AI 模型架构，一图认脸。开头他就替配角叫屈——LLM 太抢镜，大家容易忘了这个领域还有别的角色 。
他给的解释挺朴素：输入不一样、任务不一样、部署条件不一样，模型设计自然会分家。要啃长文本的、要拼实时响应的，最后长出来的样子没法一样 。
好笑的地方在缩写浓度。八个字母组合排排站，认脸难度堪比选秀初舞台，还得靠图注一个个点名。
更妙的是他自己补了一刀：这八类并不互斥，小模型也能看图，语言模型也能塞 MoE 层；有的标签说的是架构，有的说的是训练方式或用途 。能主动把这层说清楚，比那张图本身还加分——省得读者把"分类"当成"物种"。
调侃归调侃，AI 圈现在最不缺的就是新缩写，最缺的还是这种愿意把全班同学都点一遍名的班主任。
转载说明
本文根据原帖转述整理，原作者及原帖链接见下方。
0
评论 0
还没有评论，来抢沙发。