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基础模型
基础模型是一种大型 AI 模型，它事先用海量数据进行了广泛训练，只需稍加训练或给出指令，就能用于多种任务。与只做一件事的模型不同，它是多种服务的“基础”。
通俗解释 这类似于接受过广泛基础培训的新员工。不用为每个部门从头招人，只需给同一个人稍加业务培训，就能让他们负责销售或企划。不过与人不同，模型不会自己积累经验，很大程度上受限于所学数据的范围。
工作原理
首先用互联网文本、书籍、代码、图像、视频等海量且多样的数据进行预训练。在这一过程中，模型学到的是语言或图像的一般规律，而不是死记特定任务的答案。之后根据用途，通过微调稍加训练，或只用提示词告诉它要做什么，就能用于聊天机器人、编程助手、图像描述等多种服务。LLM 是典型例子，也有处理图像、视频、语音和机器人动作的基础模型。
为什么重要
过去，翻译、摘要、分类等每项任务都要单独构建模型、单独收集数据。基础模型只要大规模训练一次就能复用于多种任务，因此开发新服务的成本和时间大幅减少。所以许多企业选择在现有基础模型之上搭建自己的服务，而不是自己打造巨型模型。反过来，能够自主打造这类模型的能力被视为国家和企业的竞争力，也与主权 AI 的讨论相关联。
注意事项
训练需要海量数据以及 GPU 等计算资源，能做出来的机构并不多。训练数据中混入的偏见或错误信息，可能扩散到建立在其上的所有服务。它在多种任务上“全面”表现不错，但在特定领域可能不如只针对该领域的专业模型。此外，像幻觉这样给出看似合理但错误答案的问题，在基础模型中同样存在。
示例
本站新闻中 Tomorrow Robotics 发布的机器人基础模型“Habilis Brain 0”就是一个好例子。正如语言模型成为各类写作的基础，机器人基础模型试图广泛学习多种机器人动作，并将其用于各种任务。在同时生成视频和音频的“Kandinsky 6.0 Video”等非文本的视频领域，也在使用基础模型这一名称。
本站出现过的地方
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- 简报 Tomorrow Robotics 发布机器人基础模型“Habilis Brain 0”（据报道） 2026-10-07
- 简报 Google Labs 发布实验平台“Playground”，可通过文本提示词制作并游玩浏览器游戏 2026-10-07
- 论文 Kandinsky 6.0 Video：同步生成视频和音频的基础模型 2026-10-07