标题：Meta Llama 4发布36小时差评如潮：员工匿名爆料拒绝署名技术报告，真相大白？
随着Meta最新基础模型Llama 4的发布，评论区却呈现出一种“差评如潮”的画风。短短36小时，这款备受期待的大模型却引发了诸多质疑和批评，这其中究竟隐藏着怎样的真相呢？本文将结合专业文献和匿名员工的爆料，对这一现象进行深入剖析。
首先，让我们关注到的是代码能力的问题。经典“氛围编程”小球反弹测试中的小球直接穿过墙壁掉下去了，这无疑反映出代码能力的不足。而在第三方基准测试中，Llama 4的表现大多直接逆转，排名末尾，这不禁让人质疑这个竞技场排名是否是数据过拟合，还是刷票现象。
更令人惊讶的是，一则有关Llama 4的匿名爆料突然引起轩然大波。有网友称已向Meta GenAI部门提交辞职，并要求不要署名在Llama 4的技术报告上。此爆料尚未得到证实，但有人搬出Meta GenAI负责人Ahmad Al-Dahle的帖子，至少能看出在Llama 4大模型竞技场里运行的是特殊版本模型。这让人对Meta在模型训练过程中的投入和产出产生质疑。
那么，这些质疑的背后是否隐藏着更深层次的问题呢？让我们将目光转向EQBench测评基准的长文章写作榜。在这个榜单中，Llama 4系列直接垫底。分析其原因，测试非常简单，模型需要先完成一个短篇小说的头脑风暴、反思并修改写作计划，最终每轮写1000字，重复8轮以上。而Llama 4的低分表现则表现在写作非常公式化，以及内容重复性较高。
针对这一现象，有人提出一个猜想，即版权诉讼导致Meta删除了网络和书籍数据，使用了更多的合成数据。这可能是解释Llama 4在长文章写作榜上表现不佳的原因之一。然而，这也引发了另一个问题：Meta在数据采集和使用上是否遵循了相关法律法规？
此外，这场诉讼也让许多作家发现自己的作品可能被用于AI训练，甚至到伦敦的Meta办公室附近发起抗议。这不禁让人思考：Meta在利用AI技术推动创新的同时，是否也充分考虑了相关利益方的权益？
回顾整个事件，从代码能力到数据采集，再到利益相关方的权益，我们不难发现Meta在Llama 4的研发过程中存在诸多问题。这也引发了我们对AI研发的更深层次的思考：如何在推动技术发展的同时，兼顾各方利益，实现真正的公平与共赢？
总之，Meta Llama 4发布36小时差评如潮的现象值得我们深入思考。我们需要更多的透明度和公开对话来确保AI技术的发展符合公众利益，同时也需要更多的监管和规范来确保技术的公正性和公平性。只有这样，我们才能真正实现人工智能的健康发展。
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