大模型深陷同质化困境，初创公司试图破局
The Download: a startup has a solution for AI’s groupthink problem
麻省理工科技评论指出，当前主流大模型在回答相似问题上表现出严重的群体思维现象，一家初创公司正试图通过新的训练方法打破这一僵局。
报道核心
麻省理工科技评论在每日通讯中指出，大语言模型正陷入群体思维的怪圈。当你打开 Claude、ChatGPT 或 Gemini 输入给我一个随机数这样的问题时，它们倾向于给出高度相似的答案，反映出训练数据和方法的同质化问题。
核心问题
这种群体思维意味着各模型之间缺乏真正的多样性，导致创新受限、偏见被放大。一家初创公司正在尝试通过差异化的训练数据和去相关技术来解决这个问题，使模型能够产出更多样、更独立的结果。
行业含义
模型同质化不仅是技术问题，也是商业问题。如果所有模型给出的答案趋同，那么模型之间的差异化竞争主要依赖生态系统而非核心能力，这将进一步巩固头部厂商的护城河。
对 AI 行业的影响
模型同质化问题对 AI 行业的长期创新构成系统性风险。如果初创公司能证明去相关训练可以产出真正不同的模型，将为开源社区和小型 AI 实验室提供差异化的竞争路径。对 Anthropic、OpenAI 和 Google 来说，这也意味着需要重新审视训练数据多样性和模型评估标准。
原文参考
来源：MIT Technology Review · 2026-07-02
This is today’s edition of The Download, our weekday newsletter that provides a daily dose of what’s going on in the world of technology. LLMs are stuck in a groupthink groove. This startup is trying to get them out. Open up your chatbot of choice—Claude, ChatGPT, Gemini—and type “Give me a random number between 1…