一个由斯坦福学生组成的AI团队，近日被曝出了抄袭行为，疑似抄袭了中国的大模型成果。6月3日，团队成员之一在社交媒体发文道歉，但在不久之后又删除了博文。

5月29日，一个研究团队发布了一个名为“Llama3-V”的模型，声称只需要500美元（约合人民币3625元）就能训练出一个SOTA（State of the Art，即最先进的）多模态大模型，效果比肩 GPT4-V、Gemini Ultra 、 Claude Opus ，但模型小100倍。

公开信息显示，Llama3-V团队的其中两位作者 Siddharth Sharma 与 Aksh Garg 是斯坦福大学计算机系的本科生，曾发表过数篇机器学习相关的论文。名校背景，特斯拉、SpaceX等大厂经历的成员，再加上号称足以“改变现状”的研究成果，Llama3-V受到了相当程度的关注。Llama3-V不仅在社交媒体上迅速蹿红，还一度冲上了HuggingFace趋势榜首页（机器学习领域中较有影响力的平台，其趋势榜一定程度反映出模型的流行度）。

但很快，便出现了对Llama3-V的质疑。有网友爆料Llama3-V套壳国内大模型初创企业“面壁智能”和清华大学自然语言处理实验室联合推出的MiniCPM-Llama3-V 2.5，并在面壁智能GitHub的项目下放出了证据。

这些证据包括：Llama3-V的模型架构和代码与MiniCPM-Llama3-V 2.5几乎完全相同，仅有一些变量名和格式化的差异；Llama3-V使用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的分词器（tokenizer），并且连同MiniCPM-Llama3-V 2.5定义的特殊符号也出现在了Llama3-V中；将从HuggingFace下载的Llama3-V模型权重中的变量名改成MiniCPM-Llama3-V 2.5的，模型可以用MiniCPM-V代码成功运行。

两个模型的代码对比

网友为什么不直接质疑Llama3-V，而是在面壁智能GitHub的项目下进行爆料？事实上，网友此前于6月2日在Llama3-V页面上提出的质疑，不过很快便被Llama3-V的作者已经删除了。

在MiniCPM-Llama3-V 2.5团队收到提醒后也迅速作出反应，于是一个新的证据出现。Llama3-V模型居然可以识别“清华简”。

公开资料显示，清华简是清华大学于2008年7月收藏的一批战国竹简，为战国中晚期文物。MiniCPM-Llama3-V 2.5团队透露，识别清华简是MiniCPM-Llama3-V 2.5的一项实验功能，训练图像是最近从出土文物中扫描并由MiniCPM-Llama3-V 2.5团队标注，且尚未公开发布。

而两个模型在识别的表现上，正确的结果上基本一致，错误的情况也颇为相似。

识别结果对比

鉴于这些结果，MiniCPM-Llama3-V 2.5团队表示，很难用巧合来解释这种不寻常的相似性，希望Llama3-V的作者能够对这个问题给出官方解释。相信这对开源社区的共同利益很重要。

而在受到质疑后，目前Llama3-V 的 GitHub 项目主页已显示为“404”，HuggingFace上Llama3-V项目也已经不可见，在作者社交媒体账号上也找不到此前宣传 Llama3-V 的内容。

6月3日，Llama3-V团队成员Aksh Garg在社交媒体上发文回应了质疑。但随后不久这条回应便被删除。

网友截图，目前这条动态已不可见

另据媒体消息，面壁智能CEO李大海也对此做出回应，他表示，“技术创新不易，每一项工作都是团队夜以继日的奋斗结果，也是以有限算力对全世界技术进步与创新发展作出的真诚奉献。 我们希望团队的好工作被更多人关注与认可，但不是以这种方式。我们对这件事深表遗憾！一方面感概这也是一种受到国际团队认可的方式，另一方面也呼吁大家共建开放、合作、有信任的社区环境。一起加油合作，让世界因AGI的到来变得更好！”

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