許多人忽視的一件事是所有主要大型語言模型的多語言能力。 這與任何其他技術有著巨大的不同：在美國的贏家自動成為全球的贏家。 真是不可思議，即使是像匈牙利語這樣的小語言也能運作得如此良好。真是可怕的好。

與以往的技術革命一樣，小型本地企業通常會複製美國的成功模式，進行本地化，建立業務——有時在多年後將其出售給美國的贏家（例如，DoorDash 收購 Wolt [歐洲]） 但在 LLM 和 AI 的情況下，這種操作手冊可能不那麼容易奏效。

與以往的技術革命一樣，小型本地企業通常會複製美國的成功模式，進行本地化，建立業務——有時在多年後將其出售給美國的贏家（例如，DoorDash 收購 Wolt [歐洲]） 但在 LLM 和 AI 的情況下，這種操作手冊可能不那麼容易奏效。

與以往的技術革命一樣，小型本地企業通常會複製美國的成功模式，進行本地化，建立業務——有時在多年後將其出售給美國的贏家（例如，DoorDash 收購 Wolt [歐洲]） 但在 LLM 和 AI 的情況下，這種操作手冊可能不那麼容易奏效。

@rachelnabors 順便說一下，我不認為 OpenAI 投入了太多精力。匈牙利語是世界上最難學的語言之一 *要學習*。但它是一種邏輯語言，1000 年來變化不大，擁有大量的訓練數據，語法與荷蘭語非常相似（我很驚訝地發現）。