田柯宇训练投毒事件受害者发声：字节 C 端赛马文化难做好 LLM

meng shao· @shao__meng · X·2026-10-26 13:39· 59 分钟前AI 评分63

AI 导读

@ShoufaChen 以训练投毒事件直接受害者身份发布第一人称陈述，回顾 2024 年数月训练排查、对峙与质疑的经历。

正文 · 原文

两年前「田柯宇训练投毒事件」亲历者、受害者的第一人称陈述，值得被看见！

关于「训练投毒」的整体经过和客观事实，大家看晚点的报道和 @ShoufaChen 的内容原文，我就不过多解读了，我自己读完后，倒是对字节有一些新的感受。

起家于头条，壮大于抖音，字节被人看到的一直都是一个「C 端 App 宇宙」的模样，即使它有火山引擎、有飞书等等，人们熟知它还是 C 端 App；包括近两年大批的字节产品经理出来创业，做的也大多是 C 端 AI 应用，比如 Lovart、Today AI 等等 ...

C 端 App 很讲究 idea 所以产品经理本身的天马行空和灵光乍现，会起到很关键的作用，也能让他的小组在若干匹马中通过「大厂赛马」机制跑出来，有好的资源、好的数据、好的 OKR 达成、并壮大为一个完整业务团队甚至部门。

字节也一直沿袭着这样的方式，俗称「字节范」，但这可能恰恰是字节的 LLM 做不好的原因。想想字节当年买了多少 GPU，在国内厂商中绝对前列。但做 LLM 训练本身并不是一个依靠 idead 的事，至少要的不是产品经理的 idea；而训练过程也不是每个阶段都能量化出 OKR 和漂亮数据的，比如前期数据采集、清洗的过程，比如预训练中反复磨 infra 和反复推倒重训的过程，都有太多是不符合字节范的。

如果能像腾讯引入姚顺雨或者阿里当年重用林俊旸一样，确立一位 LLM 方向唯一负责人，把整个训练过程和底层 infra、算力、数据相关资源和团队统筹起来，或许还有一战之力。前车之鉴 Google，前面 Nano Banana 和 Veo 爆火后，重心明显散掉了，算力和其他资源投入也散掉了，现在呢？可能回不来了。

来源：meng shao · x.com