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Lumo的开源模型架构保证AI系统的透明性和可验证性

2025-08-20 252

Lumo采用的开源大语言模型及其优势

Lumo区别于主流闭源AI助手的关键在于其完全基于开源大语言模型架构,包括Nemo、OpenHands 32B、OLMo 2 32B和Mistral Small 3等知名开源模型。这些模型的代码库和训练数据均对外开放,允许技术社区审查验证,确保系统行为可预测且无隐藏功能。

开源模式下,用户和研究者可以:

  • 审查模型训练数据和算法实现细节
  • 验证系统是否真正履行隐私承诺
  • 根据需要自行部署本地版本

相比闭源的商业模型,开源架构消除了”黑箱操作”风险。例如,用户可以确认模型不会偷偷记录对话用于后续训练。所有AI回答的生成过程都在欧洲数据中心运行,数据全程不离开Proton的隐私保护基础设施。

这种透明性设计特别适合法律、医疗等敏感领域的专业用户,他们需要确保AI工具不会泄露商业机密或个人隐私信息。

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