蚂蚁集团InclusionAI根据欧盟AI法案公开训练数据说明

蚂蚁集团InclusionAI根据欧盟AI法案公开训练数据说明

蚂蚁集团的InclusionAI在HuggingFace上悄然迈出了大胆的一步。该公司推出了一个名为AI-Transparency的仓库，公开分享其主要模型系列——Ling、Ring和Ming的训练内容摘要。这并非发布模型权重或数据集，而是回答了一个简单却棘手的问题：这些模型究竟从哪些数据中学习？

该仓库仅包含文档——没有权重，没有训练数据集。但它清晰地描绘了从Ling-2.0到Ling-3.0、Ring-2.0到Ring-2.6，以及Ming-Omni和两个16B-A3B多模态模型的来源。每份摘要严格限于其命名的模型和版本。例如，提到Ling-2.0，就只涵盖Ling-2.0（包括Ling1T、Ling-flash2.0和Ling-mini-2.0），不会涉及该系列中的其他模型或带有量化后缀的模型。

监管示意，而非博客文章

关键在于：这种摘要格式并非自创。它遵循与欧盟《人工智能法案》（法规2024/1689）第53(1)(d)条相关的“公开训练内容摘要模板”。简而言之，这是欧洲通用人工智能模型提供商必须进行的标准化披露。蚂蚁不仅仅是在写技术博客——它是在勾选合规选项。

覆盖范围广泛。沿着Ling系列，有2.0、2.5、2.6和3.0，其中3.0分为LLM（flash、tiny、flash-fin）和VL（视觉语言）版本，如Ling-3.0-flash-VL。Ring从2.0到2.5-1T和2.6-1T。Ming系列包括Omni多模态模型（flash-omni-preview和flash-omni-2.0）以及UniAudio-16B-A3B和UniVision-16B-A3B——两个统一的音频和视觉模型。每份摘要都带有自己的版本号和更新日期，描述了指定级别的训练内容。不分发底层数据，也不授予第三方权利。

官方提醒：这些文件并非权威认证或认可。它们也不意味着覆盖了InclusionAI的所有模型。联系页面指向蚂蚁的Ling官方开发者网站。版本历史提醒读者，PDF中的日期是文档版本日期，而非首次在线发布时间。如需了解实际变更，请查看仓库的提交记录。

为何重要

随着全球监管将“训练透明度”从锦上添花变为硬性门槛，蚂蚁系统性地发布其整个模型系列的训练摘要，实现了两件事。首先，它为海外合规铺平了道路。其次，它意外地打开了一扇小窗，让人得以一窥其模型的开发方式。对于关注AI治理的人来说，这是安静但重要的一步。

要点：

• 蚂蚁集团的InclusionAI在HuggingFace上推出了AI-Transparency，披露了Ling、Ring和Ming模型的训练摘要。
• 该格式遵循欧盟AI法案第53(1)(d)条的公开训练内容摘要模板。
• 覆盖范围包括Ling-2.0至3.0、Ring-2.0至2.6，以及Ming-Omni和两个16B-A3B多模态模型。
• 不共享权重或数据集；每份文档都针对特定版本，且不授予第三方权利。
• 官方指出，这些文件并非认证，也不覆盖所有InclusionAI模型。