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原文链接：https://www.wired.com/story/thinking-machines-lab-first-product-fine-tune/
原文作者：Will Knight
OpenAI前高管的秘密AI实验室推出首款重磅产品：Tinker
由一群来自OpenAI的知名研究人员联合创立、并获得巨额资金支持的初创公司Thinking Machines Lab，正式公布了其首款产品——一个名为Tinker的工具，该工具旨在实现前沿AI模型的定制化创建和微调。
Thinking Machines的联合创始人兼首席执行官Mira Murati在接受WIRED采访时表示：“我们相信[Tinker]将帮助赋能研究人员和开发者进行模型实验，并使前沿能力对所有人来说更具可及性。”
Tinker：让模型微调触手可及
目前，大型科技公司和学术机构通常需要复杂的硬件资源（如GPU集群）和专业软件来对开源AI模型进行微调，以优化其在特定任务上的表现，例如解决数学问题、起草法律文件或回答医疗咨询。
Tinker的出现承诺通过自动化大部分繁琐工作，让更多的企业、研究人员甚至业余爱好者也能轻松微调他们自己的AI模型。
本质上，Thinking Machines团队押注于：帮助用户微调前沿模型将是AI领域的下一个重大趋势。考虑到Thinking Machines Lab的核心团队曾深度参与ChatGPT的创建，以及Beta测试用户反馈Tinker比市场上同类工具更强大、更友好，这一判断不无道理。
Mira Murati，Thinking Machines Lab 创始人。图片来源：WIRED 员工；Kimberly White；Getty Images
Murati表示，Thinking Machines Lab希望揭开调优世界最强大AI模型所涉及工作的神秘面纱，让更多人探索AI的极限。“我们正在让原本是前沿的能力普惠化，这完全是颠覆性的，”她说。“外面有太多聪明人，我们需要尽可能多的聪明人来进行前沿AI研究。”
技术核心：强化学习与开源模型支持
Tinker目前支持用户微调Meta的Llama和阿里的Qwen两大开源模型。用户可以通过几行代码调用Tinker的API，并通过监督学习（使用标记数据调整模型）或日益流行的强化学习（通过输出的正面或负面反馈来调整模型）进行微调。完成后，用户可以下载微调后的模型并在任何地方运行。
明星团队与巨额融资背景
AI行业对此次发布密切关注，很大程度上是因为其团队的资历深厚。
Murati曾是OpenAI的首席技术官（CTO），并在2023年底萨姆·奥特曼（Sam Altman）被董事会罢免后短暂担任了CEO。大约10个月后，她宣布离开该公司。
Murati与一众OpenAI元老共同创立了Thinking Machines Lab，其中包括OpenAI联合创始人John Schulman；前研究副总裁Barret Zoph；从事安全和机器人研究的Lilian Weng；从事预训练和推理的Andrew Tulloch；以及一个专注于后训练的专家Luke Metz。在宣布任何产品之前，该团队就已备受瞩目：去年7月，这家初创公司宣布已筹集了惊人的20亿美元种子资金，估值高达120亿美元。
Schulman曾负责通过强化学习微调驱动ChatGPT的大型语言模型。人类测试者的反馈提供了奖励信号，使模型在保持连贯对话、准确回答问题和避免不良行为方面得到了极大改善。
Schulman声称，Tinker将使更多人能够利用强化学习和其他训练技巧，从大型模型中激发新能力。“我们让人们完全控制训练循环，”Schulman告诉WIRED。“我们抽象掉了分布式训练的细节，但我们仍然让人们完全控制数据和算法。”
开放性承诺与未来展望
Thinking Machines Lab将从本周三开始接受Tinker的访问申请。目前API是免费的，但公司预计最终会开始收费。
部分Beta用户已经开始使用该API，其中包括专注于AI模型风险的Redwood Research的研究员Eric Gan。他表示，他正在利用Tinker的强化学习功能来微调模型以编写代码后门。
Gan表示，Tinker使得调优模型时能够激发一些仅通过API调用难以发现的能力，并且可以轻松调整微调参数。“与从头开始做RL相比，Tinker绝对要简单得多，”Gan指出。“对于非常专业的任务，且现有模型无法完成时，RL尤其有效。”
另一位Beta测试者、Anyscale（一家提供大规模AI项目管理技术的公司）的CEO Robert Nishihara表示，尽管市面上存在VERL和SkyRL等微调工具，但Tinker提供了抽象化和可调谐性的出色结合。“我认为它是一个很棒的API，很多人都会想用它。”
开源模型的一个挥之不去的问题是它们可能被恶意下载和修改。Thinking Machines目前会对API访问者进行审查，但Schulman表示，公司最终将引入自动化系统来防范滥用。
Tinker或许是Thinking Machines Lab的第一款产品，但该公司已经发布了关于模型训练的基础研究，包括如何保持神经网络性能和更有效地微调大型语言模型的进展，这些都为Tinker背后的工具提供了支持。
该公司旨在开放大型模型调优流程的计划，也体现了在大多数美国AI公司将其最佳模型作为闭源、仅通过API访问的背景下，对开放性的承诺。目前，中国拥有的前沿开源AI模型比美国多，并且这些模型正被全球许多公司和研究人员使用。
Murati表示，她希望Tinker能帮助扭转商业AI模型日益封闭的趋势。“如果你考虑一下前沿实验室正在做的事情，以及学术界其他聪明人在做什么，你会发现他们正在逐渐分道扬镳，”她说。“如果你认为这些强大的系统是如何进入世界的，那么这种趋势并不理想。”
更新 10/03/25 下午1:45 ET：本文已更新，以澄清Thinking Machines Lab联合创始人John Schulman的引述内容。
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