<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>开放权重 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%BC%80%E6%94%BE%E6%9D%83%E9%87%8D/</link><description>Recent content in 开放权重 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 20 Aug 2026 10:26:47 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%BC%80%E6%94%BE%E6%9D%83%E9%87%8D/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>开放权重不等于开源：大模型“开源”的不同层次与意义</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-20-open-weights-vs-open-source/</link><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 10:26:47 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-20-open-weights-vs-open-source/</guid><description>&lt;p>在讨论大模型时，“开源”几乎成了一个被滥用的词。很多被冠以“开源”之名的模型，实际上只是把训练好的权重文件放到网上供人下载。&lt;strong>对于传统软件，开源意味着源代码公开、任何人都可以查看、修改和再分发；而对于大模型，“源代码”到底指什么，本身就是一个值得讨论的问题。&lt;/strong> 理解大模型开放程度的不同层次，有助于更准确地评估一个模型能为你提供什么。&lt;/p></description></item></channel></rss>