汤森路透推出自己的前沿模型

值得信赖的人工智能建立在汤森路透 175 年的知识之上。认识 CoCo 跳到主要内容 2026 年 8 月 24 日 汤森路透利用其世界一流的数据资产推出自己的前沿模型 Thomson 是该公司专有的法学硕士，其培训和运行成本仅为同类前沿模型的一小部分，并且仍然由汤森路透完全拥有和控制。多伦多，2026 年 8 月 24 日 – 全球内容和技术公司汤森路透（纳斯达克/多伦多证券交易所股票代码：TRI）今天宣布推出该公司内部开发的首个专有大语言模型 Thomson。前沿实验室通常在计算上花费数十亿美元并进行多年的基础设施投资才能达到前沿水平。汤森路透采取了不同的道路：从强大的开源基础开始，投资 4000 万美元来培训汤森路透掌握适合最重要工作的正确情报，涵盖人才和计算。结果是汤森路透完全控制的模型，而无需典型前沿模型的沉重推理成本。作为为专业人士提供值得信赖的内容和专业知识的全球领先提供商之一，汤森路透以数十年的专有内容、技术和领域专业知识为基础，建立了汤森路透，这是其他公司无法比拟的。在此基础上进行的培训使 Thomson 成为可能：一个按照 Fiduciary-Grade™ 标准构建的模型，而成本只是典型成本的一小部分。 “多年来，人工智能行业一直将规模视为答案：更大的模型、更多的计算、更多的资金。汤森路透表明还有另一条道路，”汤森路透首席技术官 Joel Hron 表示。 “从坚实的基础开始，深入地专注于重要的工作，你就可以构建出能力更强、效率更高且完全在你控制之下的智能。我们认为这会改变专业人工智能的经济效益。” Thomson 的独特之处 Thomson 拥有强大的开源基础。它的不同之处在于接下来发生的事情：最先进的培训中期和培训后技术，借鉴了 Westlaw、Practical Law、Checkpoint 和Reuters 数十年的权威内容，并整合了数百名主题专家，从培训目标的设计到最终评估。汤森路透首席执行官 Steve Hasker 表示：“汤森路透证明，当你在数十年的专有内容和编辑专业知识的基础上构建人工智能时，一切皆有可能。” “这是只有汤森路透才有的优势，结果也体现了这一点：我们的早期评估表明，汤森路透在一系列任务中与最新的前沿模型不相上下。我们正在 CoCounsel Legal 中使用它，未来将提供更多功能和主权人工智能选项。这是我们打算继续提高的标准。”到目前为止，该模型仅接受了不到 10% 的汤森路透内容训练，接下来要做的不仅仅是向其提供更多数据。它是对新类型专业化和理解的不断发现，只有在数十年的专有内容和编辑专业知识的基础上才能实现。人工智能主权及其为何现在如此重要专业人士正在更加关注人工智能主权问题：如何训练模型、模型内部存在哪些行为和偏见、模型在哪里运行以及如何保护其信息隐私。汤森路透标志着汤森路透的转变，进入了一个可以直接回答这些问题而不是单独留给第三方的世界。汤姆森在指令遵循方面显示出其基本模型的显着提升，能够精确执行复杂的、多部分的专业指令。它展示了在浏览密集的、特定领域的内容方面的更大提升，这是最困难的专业任务所需要的那种细致入微的推理。它还可以与汤森路透专有工具（例如 Westlaw 和 Practical Law）一起接受培训，这使其工作更加复杂和细致。特定领域的增益挑战了一个常见的假设，即最有能力的通用模型只需要访问正确的内容即可以专家级别执行。汤森路透的早期结果表明事实并非如此。专有培训和人类主题专业知识应用于坚实的基础，可以产生仅靠内容访问所无法获得的收益。有关模型开发的技术报告中提供了对汤姆森基础模型的评估。接受测试 在今天发布之前，汤森路透开始向一组法律和人工智能学者开放该模型以进行直接评估。我们将继续向外部各方提供该模型，以帮助 Thomson 在未来几周和几个月内进一步验证和开发。汤森路透还在 Hugging Face 上提供了 Thomson 的“小”版本，作为开放权重模型，供学术和非商业用途，以进一步帮助验证。 “我使用学生在公司税课上提出的一些更具挑战性的问题，对 Thomson 与 ChatGPT 和 Claude 进行了测试。