A Western Scholar's Field Notes from Visiting Chinese AI Labs: Humility, Openness, No Philosophy, Just Wanting to Train Better Models

marsbitPublicado em 2026-05-08Última atualização em 2026-05-08

Resumo

An Impressed Western Scholar's Observations from a Tour of Chinese AI Labs: Humility, Openness, and Pragmatism A visiting Western academic's key takeaways from touring numerous Chinese AI companies highlight striking differences from the US ecosystem. Researchers in China displayed deep humility, frequently praising competitors like DeepSeek with genuine admiration. They operate in a remarkably open and collaborative atmosphere, often sharing research publicly, contrasting with the more guarded, zero-sum competition perceived in the West. The primary focus is intensely pragmatic: training better models. Philosophical debates about AI's societal impact or consciousness are largely absent; the drive is purely technical. Researchers are young, often PhD students working in industry, and are highly online and tool-savvy. Their passion is palpable when users engage with their models. Public sentiment also differs, with Chinese citizens showing greater optimism about AI's benefits compared to Western skepticism. While major closed-source players exist, the prevalence of open-source models fosters a unique cooperative spirit. The visit left the author optimistic about the future of open AI research and hopeful for increased international collaboration.

Author:Florian Brand

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Deep Tide TechFlow Introduction: The context of this article is that SAIL (a media alliance that brings together top AI writers from Substack, including members like Nathan Lambert, Sebastian Raschka, ChinaTalk, etc.) organized a visit to Chinese AI labs. The author, Florian, joined the group and visited over a dozen companies including Moon's Dark Side, Xiaomi, MiniMax, Zhipu AI, Meituan, Alibaba, Ant Group, ModelScope, 01.AI, Unitree Robotics, and others. These are his impressions.

Florian Brand is a PhD student at Trier University and the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), focusing on the application and evaluation of large language models.

While not "famous" per se, he has some visibility within the open-source AI community. It's quite interesting to see the Chinese AI ecosystem from the first-person perspective of a foreign AI practitioner.

Main Text

For the past 10 days or so, I've had the privilege of visiting AI labs in China with my SAIL companions. As someone who visited both China and the US for the first time in six months, I found the differences fascinating, but the similarities were even more so.

What left the strongest impression on me was how humble all the AI researchers I met were.

They spoke highly of other labs and their peers. DeepSeek was mentioned frequently, likely because they had just released a model a few days before our visit. People talked about DeepSeek's paper with genuine admiration.

Many researchers are close friends with each other, hailing from the same university or hometown. They discuss their work candidly, with research results published as papers months later.

This is one of the biggest differences from the Western AI scene. In the U.S., the atmosphere often feels more like a zero-sum game. Labs are careful about positioning. Researchers think about competition, and some hold themselves in high regard. Leaders insult and attack each other in leaked memos. This difference might be explained by the fact that leading U.S. labs are closed-source, while many Chinese labs are open-source. Chinese labs have "a healthy respect" for ByteDance's Doubao, the most widely used chatbot, which is closed-source and holds a significant lead.

Meanwhile, the overall atmosphere is strikingly similar to San Francisco. Researchers are extremely online, reading extensively on Twitter and the increasingly popular Xiaohongshu. They all use Claude Code or their own CLIs to build the next model. Some monitored training runs during our meetings, watching the reward curves climb. They are thinking about further scaling and complaining about insufficient compute. They are frustrated with the current state of benchmarks.

Their main focus is training better models. This differs from San Francisco, where researchers ponder the political or philosophical implications of AI. They don't think about mass unemployment, a permanent underclass, or whether their models are conscious. They just want to train excellent models.

Their eyes light up when they hear you've used their model. They are eager to fix all the flaws of the current model in the next generation. They work overnight to push out model releases, yet still show up in the office afterwards.

Most researchers I met were young, many in their early 20s or around 25. Some were undergraduates, but more commonly they were PhD students working in the industry simultaneously. The consensus was that the industry is more interesting than academia right now, a view I strongly share, as I've done exactly the same thing. Labs place great importance on acquiring this kind of talent, actively recruiting interns and graduate students; something Western labs often don't do.

The researchers' optimism extends to the general public, who seem much more optimistic about technology and the future of AI and robotics. During the trip, people shared stories about their parents and grandparents using Doubao and DeepSeek for all sorts of tasks, including discussing mathematical theorems. This is noticeably different from the West, where the general public harbors animosity towards AI.

Overall, this trip gave me a tiny glimpse into this ecosystem. It's impossible to understand the culture of such a vast civilization in a few days. As a strong supporter of an open AI ecosystem and open research, I'm very optimistic about the future of both and hope for a lot of international collaboration ahead.

I want to thank all the amazing people we met at Moon's Dark Side, Xiaomi, MiniMax, Zhipu AI, Meituan, Alibaba, Ant Group's Lingxi, ModelScope, 01.AI, Unitree Robotics, and other places. Thank you for your time and warm hospitality. Also, thank you to SAIL for organizing the trip and to all the writers and journalists who participated. I'm incredibly grateful to have met so many outstanding and driven individuals in such a short time.

Perguntas relacionadas

QWhat is the most prominent difference between the attitudes of AI researchers in China and those in the West, as described in the article?

AThe most prominent difference is the mindset and focus. Chinese AI researchers were described as humble, collaborative, and openly admiring of each other's work, with a primary focus on simply training better models. In contrast, the Western AI scene (particularly the US) is portrayed as more of a zero-sum game, with labs being guarded about their positioning, researchers thinking about competition, and a greater tendency for leaders to engage in public disputes. Western researchers are also noted to spend more time contemplating the political and philosophical implications of AI.

QAccording to the author's observations, what is the primary focus of the AI researchers he met in China?

AThe primary and overwhelming focus of the AI researchers in China is on training better models. They are intensely practical, thinking about scaling, complaining about insufficient compute, and are frustrated with the current state of benchmarks. Unlike their Western counterparts, they do not spend significant time considering large-scale philosophical or political questions about AI, such as unemployment, societal class structures, or machine consciousness.

QHow does the article characterize the relationship between Chinese AI labs and the concept of 'open source'?

AThe article notes that many leading Chinese AI labs are open source, which is presented as a key factor contributing to their collaborative and less secretive culture. This is contrasted with the US, where leading labs are largely closed-source. The article mentions that even within China, the closed-source chatbot 'Doubao' from ByteDance is viewed with some apprehension by other labs due to its large lead and widespread usage.

QWhat demographic trend did the author observe among the researchers he met in Chinese AI labs?

AThe author observed that most of the researchers he met were very young, often in their early 20s or around 25 years old. Many were undergraduates or, more commonly, PhD students who were simultaneously working in the industry. There was a consensus that industry work is more interesting than academia, a view the author shares. Chinese labs actively recruit such young talent through internships and graduate programs, a practice the author notes is not common among Western labs.

QHow does the public sentiment towards AI in China compare to that in the West, based on the author's account?

ABased on anecdotal stories shared during the trip, the general public in China appears to be more optimistic and positive about technology and the prospects of AI and robotics. The author heard stories of parents and grandparents using AI chatbots like Doubao and DeepSeek for various practical tasks. This stands in stark contrast to the West, where the author states there is a prevailing sentiment of 'distaste' for AI among the general public.

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Compreender o SPERO: Uma Visão Abrangente Introdução ao SPERO À medida que o panorama da inovação continua a evoluir, o surgimento de tecnologias web3 e projetos de criptomoeda desempenha um papel fundamental na formação do futuro digital. Um projeto que tem atraído atenção neste campo dinâmico é o SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artigo tem como objetivo reunir e apresentar informações detalhadas sobre o SPERO, para ajudar entusiastas e investidores a compreender as suas bases, objetivos e inovações nos domínios web3 e cripto. O que é o SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é um projeto único dentro do espaço cripto que procura aproveitar os princípios da descentralização e da tecnologia blockchain para criar um ecossistema que promove o envolvimento, a utilidade e a inclusão financeira. O projeto é concebido para facilitar interações peer-to-peer de novas maneiras, proporcionando aos utilizadores soluções e serviços financeiros inovadores. No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. Como Funciona o SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ emprega uma estrutura multifacetada que o distingue de projetos de criptomoeda convencionais. Aqui estão algumas das características-chave que sublinham a sua singularidade e inovação: Governança Descentralizada: O SPERO,$$s$ integra modelos de governança descentralizada, capacitando os utilizadores a participar ativamente nos processos de tomada de decisão sobre o futuro do projeto. Esta abordagem promove um sentido de propriedade e responsabilidade entre os membros da comunidade. Utilidade do Token: O SPERO,$$s$ utiliza o seu próprio token de criptomoeda, concebido para servir várias funções dentro do ecossistema. Esses tokens permitem transações, recompensas e a facilitação de serviços oferecidos na plataforma, melhorando o envolvimento e a utilidade gerais. Arquitetura em Camadas: A arquitetura técnica do SPERO,$$s$ suporta modularidade e escalabilidade, permitindo a integração contínua de funcionalidades e aplicações adicionais à medida que o projeto evolui. Esta adaptabilidade é fundamental para manter a relevância no panorama cripto em constante mudança. Envolvimento da Comunidade: O projeto enfatiza iniciativas impulsionadas pela comunidade, empregando mecanismos que incentivam a colaboração e o feedback. Ao nutrir uma comunidade forte, o SPERO,$$s$ pode melhor atender às necessidades dos utilizadores e adaptar-se às tendências do mercado. Foco na Inclusão: Ao oferecer taxas de transação baixas e interfaces amigáveis, o SPERO,$$s$ visa atrair uma base de utilizadores diversificada, incluindo indivíduos que anteriormente podem não ter participado no espaço cripto. Este compromisso com a inclusão alinha-se com a sua missão abrangente de empoderamento através da acessibilidade. 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O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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Como comprar S

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