<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000">I asked Perplexity AI if Chinese developers were using distillation to copy USA AI models.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000">The answer was - Yes, but not in every case.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000">BillK</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Perplexity AI -</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000"></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><div><div><div><div dir="auto" id="m_-8543926976725797366gmail-markdown-content-0" lang="en"><div><div><div><p>Yes — <b>distillation has become a real and widely discussed problem in the US–China LLM race</b>,
 but it is not the same thing as “all Chinese LLMs copying US LLMs.” The
 strongest current claims are that some Chinese firms have used 
unauthorized model-output harvesting or “distillation attacks” to 
imitate US frontier models, while other Chinese labs are also building 
legitimately from open-weight models and their own research.<span></span><span><span><span style="width:59px"></span></span></span></p><h2 id="m_-8543926976725797366gmail-what-the-issue-is">What the issue is</h2><p>Knowledge
 distillation itself is a normal machine-learning technique: a smaller 
“student” model learns from a larger “teacher” model’s outputs. The 
controversy is when companies use that technique on proprietary US 
models without permission, especially by circumventing access controls 
or creating large numbers of fake accounts to collect outputs at scale.<span></span><span><span><span style="width:83px"></span></span></span></p><h2 id="m_-8543926976725797366gmail-what-the-evidence-says">What the evidence says</h2><p>OpenAI
 has accused DeepSeek of trying to “free-ride” on US frontier labs by 
extracting outputs from its models for training, and Reuters/Bloomberg 
reported similar claims in February 2026. Anthropic also said it found 
“industrial-scale” distillation attacks involving DeepSeek, Moonshot AI,
 and MiniMax, with millions of interactions used to extract capabilities
 from Claude.<span></span><span><span><span style="width:95px"></span></span></span></p><h2 id="m_-8543926976725797366gmail-how-big-the-problem-is">How big the problem is</h2><p>The
 problem appears serious enough to worry US AI firms and policymakers, 
but the public evidence does not prove that Chinese progress is mainly 
or entirely due to copying. Chinese labs also release strong open-weight
 models and do original work, so the full picture is mixed: some 
capability gains may come from distillation, while others come from 
genuine engineering and algorithmic improvements.<span></span><span><span><span style="width:65px"></span></span></span></p><h2 id="m_-8543926976725797366gmail-practical-takeaway">Practical takeaway</h2><p>So the best answer is: <b>yes, unauthorized distillation is now a major concern</b>,
 and it is part of the broader competition between Chinese and US LLM 
labs. But it is more accurate to describe this as an arms race around 
model extraction, imitation, and safeguards than as a blanket claim that
 Chinese LLMs are simply copying US ones.<span></span><span><span><span style="width:125px"></span></span></span></p></div></div></div></div></div></div></div>-------------------------------</div></div>
</div>