美國史丹福大學AI團隊被控抄襲中國大數據團隊　作者道歉下架模型

近日，史丹福大學AI團隊主導的 Llama3-V 開源模型被證實套殼抄襲國內清華與面壁智能的開源模型「小鋼炮」MiniCPM-Llama3-V 2.5一事，在網路上引發熱議。

史丹福Llama3-V團隊的兩位作者Siddharth Sharma（森德哈斯·沙瑪）和 Aksh Garg（阿克沙·加格）在社交平台上就這一學術不端行為向面壁MiniCPM團隊正式道歉，並表示會將Llama3-V模型全數撤下。

5月29日，一個來自史丹福的AI團隊開始在網路上宣傳500美元就能訓練出一個SOTA 多模態模型，該模型名為Llama3-V，作者聲稱Llama3-V比GPT-4V、Gemini Ultra、Claude Opus 性能更強。公開資料顯示，團隊兩位成員是來自史丹福大學的本科生，曾發表多篇機器學習領域論文，實習經歷包括了AWS、SpaceX等。

由於該團隊成員背景亮眼，Llama3-V項目很快衝到HuggingFace （一個開發者社區和平台）首頁，並引發開發者群體的關注。隨後，網民發現，該團隊的Llama3-V模型使用的模型結構和程式碼與面壁智能不久前發布的MiniCPM-Llama3-V2.5極為相似，僅修改了部分變數名。Llama3-V也具有與MiniCPM-Llama3-V 2.5相同的分詞器，包括後者新定義的特殊符號。

面壁智能CEO：感慨這也是一種受到國際團隊認可的方式

6月2日深夜，面壁智能團隊證實，史丹福大模型項目Llama3-V與MiniCPM一樣，可以識別出「清華簡」戰國古文字，「不僅對得一模一樣、連錯得都一模一樣」。這一古文字資料為研究團隊花費數月從清華簡上逐字掃描並人工標註得來，並未對外公開，證實抄襲事實。

李大海指出，關鍵證據在於Llama3-V同樣使用面壁智能團隊新設定的清華簡識別能力（清華大學於2008年7月收藏的一批戰國竹簡），且呈現的做錯案例都與MiniCPM一模一樣，而這一訓練資料尚未完全公開。

李大海稱，這項工作是團隊同學耗時數個月，從卷帙浩繁的清華簡中一個字一個字掃描下來，並逐一進行資料標註，融合進模型中的。更加微妙的是，兩個模型在高斯擾動驗證（一種用於驗證模型相似性的方法）後，在正確和錯誤表現方面都高度相似。

面壁智能CEO李大海表示，「我們對這件事深表遺憾。一方面感慨這也是一種受到國際團隊認可的方式，另一方面呼籲大家共建開放、合作、有信任的社區環境。」「我們希望團隊的好工作被更多人關注與認可，但不是以這種方式。」

史丹福Llama3-V團隊的成員Aksh Garg（阿克沙·加格）隨後公開致歉稱，該團隊是由三人負責，其中編寫程式碼的成員Mustafa，從昨天起就無法聯絡他，「我們向作者道歉，並對自己沒有努力驗證這項工作的原創性感到失望。我們對所發生的事情承擔全部責任，並已撤下Llama3-V，再次致歉。」

另外，史丹福人工智慧實驗室主任Christopher David Manning也發文譴責這一抄襲行為，並對MiniCPM這一中國開源模型表示讚揚。

中國科技創新成果受到國際關注

面壁智能聯合創始人劉知遠說道，人工智慧的飛速發展離不開全球演算法、資料與模型的開源共享，面壁開放原始碼的 MiniCPM-Llama3-V 2.5 就用了最新的Llama3 作為語言模型基座。而開源共享的基石是對開源協議的遵守，對其他貢獻者的信任，對前人成果的尊重和致敬，Llama3-V團隊無疑嚴重破壞了這一點。

劉知遠稱，Llama3-V團隊在受到質疑後已在Huggingface刪庫，該團隊三人中的兩位也只是史丹福大學本科生，未來還有很長的路，「如果知錯能改，善莫大焉」。

劉知遠也表示，國內大模型團隊如智譜-清華GLM、阿里Qwen、DeepSeek和面壁-清華OpenBMB正在通過持續的開源共享，在國際上受到了廣泛的關注和認可，「這次事件也算側面反映出，我們的創新成果也一直受到國際關注。」劉知遠說。