多伦多，2026年8月24日——汤姆森路透（Nasdaq/TSX: TRI），一家全球内容和技术公司，今天宣布推出汤姆森，该公司首个自主开发的大型语言模型。前沿实验室通常需要花费数十亿美元来进行计算和多年的基础设施投资以达到前沿水平。而汤姆森路透则走了一条不同的道路：从坚实的开源基础开始，投资4000万美元将汤姆森训练成适合关键工作所需的智能，涵盖人才和计算。结果是一个汤姆森路透完全控制的模型，没有典型前沿模型的高推理成本。作为全球领先的专业信任内容和专业知识提供商之一，汤姆森路透以数十年的专有内容、技术和领域专业知识构建了汤姆森，这是其他公司无法比拟的。在这个基础上进行的训练使汤姆森成为可能：一个按照受托人等级™标准构建的模型，成本仅为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：更大型的模型、更强的计算力、更高的投资。汤姆森展示了另一条道路，”汤姆森路透首席技术官乔尔·赫龙（Joel Hron）表示。“从坚实的基础开始，深入专业化于重要工作，您可以构建出高度可靠、远更高效且完全可控的智能。我们认为这将改变专业人工智能的经济学。” 汤姆森的不同之处汤姆森从一个强大的开源基础开始。让它不同的是接下来发生的事情：最先进的中期培训和后期培训技术，借鉴了来自Westlaw、Practical Law、Checkpoint和路透社的数十年的权威内容，数百位主题专家从培训目标设计到最终评估全过程参与其中。“汤姆森证明了当您在数十年的专有内容和编辑专业知识上构建人工智能时，可能会实现什么，”汤姆森路透首席执行官史蒂夫·哈斯克（Steve Hasker）表示。“这仅是汤姆森路透所具备的优势，并且在结果中有所体现：我们的早期评估将汤姆森与最新的前沿模型在一系列任务中放在了同一水平。我们正在法律合作顾问（CoCounsel Legal）中启用它，未来会有更多能力和主权AI选项。这是我们打算不断提升的标准。”模型到目前为止已在不到10%的汤姆森路透内容上进行训练，而接下来要做的并不仅仅是喂入更多数据。它是对新类型专业化和理解的持续探索，这在构建数十年的专有内容和编辑专业知识的基础上才得以实现。 AI主权及其重要性 专业人士越来越关注AI主权的问题：模型如何训练、内部存在什么行为和偏见、在哪里运行以及他们的信息隐私如何得到保护。汤姆森标志着汤姆森路透向一个新的世界的转变，在这个世界里，这些问题将得到直接解答，而不是仅仅留给第三方。汤姆森在指令遵循能力上展现出显著的提升，能够精确执行复杂的、多部分的专业指令。在处理内容密集的、特定领域的内容时，它展示出更大的提升，这是最艰难的专业任务所需的细致推理。它还能够和汤姆森路透的专有工具如Westlaw和Practical Law一起进行训练，使其在工作中更为复杂和细致。领域特定的进展挑战了一种普遍的假设，即最强大的通用模型只需访问正确的内容便可达到专家水平。汤姆森路透的早期结果则表明情况并非如此。专有训练和人类主题专家的应用，与强大的基础相结合，所获得的提升是仅仅访问内容所无法实现的。关于汤姆森基础模型的评估可在该模型的发展技术报告中找到。 测试即将开始 在今天的发布之前，汤姆森路透开始向一组法律和人工智能学者开放该模型，以便进行直接评估。我们将继续向外部各方提供模型，以协助汤姆森在接下来的几周和几个月中的进一步验证和开发。汤姆森路透还将在Hugging Face上提供汤姆森的“较小”版本，作为开放权重模型，以供学术和非商业用途进一步验证。“我用一些学生在我的公司税务课程中提出的更具挑战性问题对汤姆森进行了测试，与ChatGPT和Claude进行比较。三种模型都正确回答了问题，但我更喜欢汤姆森的回答。我尤其欣赏其引用文献，使其回答对法律工作更加透明和实用。” - 乔纳森·H·崔（Jonathan H. Choi），华盛顿大学法学院“我们的评估发现，汤姆森的引用质量在领先的前沿模型中通常保持竞争力，甚至...