群體智能,加速現(xiàn)實(shí)“科幻化”
設(shè)想一下,在未來(lái)世界里,人工智能(AI)能夠像人類一樣閱讀、交流,甚至在各種環(huán)境中自主學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。但現(xiàn)在這已不再是科幻小說(shuō)的專利,而是RockAI(巖芯數(shù)智)的端側(cè)大模型正在做的事情。
植入Yan1.3多模態(tài)大模型的無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、PC等各類終端,可以實(shí)時(shí)識(shí)別環(huán)境、準(zhǔn)確理解用戶的模糊指令和意圖,像人一樣進(jìn)行思考,并據(jù)此控制其機(jī)械軀體高效完成各類復(fù)雜任務(wù)。
在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,端側(cè)大模型正以高效、安全、個(gè)性化等特點(diǎn),展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力和市場(chǎng)需求。
“真端側(cè)”最強(qiáng)大腦
9月26日,RockAI(巖芯數(shù)智)發(fā)布了Yan1.3多模態(tài)大模型,即群體智能單元大模型,能夠在高中低等不同算力設(shè)備上無(wú)損運(yùn)行。
相較于今年1月首發(fā)的Yan1.0大模型,Yan1.3具備了強(qiáng)大的多模態(tài)能力,可高效處理圖文及語(yǔ)音等多模態(tài)信息。此外,Yan1.3進(jìn)一步優(yōu)化了底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并以基于仿生神經(jīng)元驅(qū)動(dòng)的選擇算法達(dá)成模態(tài)分區(qū)激活,實(shí)現(xiàn)了大模型在更廣泛設(shè)備端上的離線無(wú)損部署,即便是普通電腦的CPU上也能流暢運(yùn)行。
在智能能力方面,3B參數(shù)的Yan1.3大模型,其表現(xiàn)已經(jīng)超越了8B參數(shù)Llama3的性能水平,具備更低算力消耗和更高效訓(xùn)練及推理效率。
RockAI還演示了Yan1.3多模態(tài)大模型在無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、PC等各類終端上的超強(qiáng)能力。
以飛龍無(wú)人機(jī)為例,區(qū)別于大多數(shù)云邊端協(xié)同控制的無(wú)人機(jī),飛龍無(wú)人機(jī)的智能大腦Yan1.3直接部署于設(shè)備端,對(duì)關(guān)鍵信息及突發(fā)狀況能做出即時(shí)判斷和處理。同時(shí),其多模態(tài)處理能力能夠像人一樣“聽(tīng)、說(shuō)、看”,在城市治理及工業(yè)應(yīng)用方面,部署了Yan1.3的飛龍無(wú)人機(jī)可支持各類環(huán)境下的智能巡檢,高效適配電力巡檢、安全監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測(cè)等復(fù)雜場(chǎng)景。
RockAI介紹,與某廠商合作的無(wú)人機(jī)項(xiàng)目可以解決5G-A成本高的痛點(diǎn)。通常無(wú)人機(jī)拍攝收集到的畫面畫質(zhì)較高,為了快速響應(yīng),一般會(huì)使用5G-A的方式傳回飛控中心,這也導(dǎo)致高昂的流量傳輸費(fèi)用。在將Yan1.3模型部署到無(wú)人機(jī)后,設(shè)備可自行判斷哪些信息是值得傳回匯報(bào)的,哪些是可以自行處理的,降低成本并建立生態(tài)。
面向個(gè)人用戶的飛龍無(wú)人機(jī)同樣大有用處,可廣泛運(yùn)用于AI拍攝、旅游、山地越野等戶外場(chǎng)景,在勘探環(huán)境、規(guī)劃行程的同時(shí),還能夠解放雙手,做“拍照搭子”,自動(dòng)捕捉最佳角度并挑選出最佳照片。
據(jù)了解,群體智能來(lái)源于對(duì)以螞蟻、蜜蜂等為代表的社會(huì)性昆蟲(chóng)的群體行為研究,主要指通過(guò)多個(gè)個(gè)體的協(xié)作和交互,形成的集體智慧和決策能力。群體是去中心化的,具有自組織性,通過(guò)個(gè)體間的信息共享和集體行動(dòng)來(lái)做出決策或完成任務(wù)。個(gè)體的智能化程度越高,群體智能的表現(xiàn)能力越強(qiáng),繼而反哺群體中的每一個(gè)體,使得其智能水平提升。
RockAI借鑒了生物界的群體智能,形成了以Yan架構(gòu)打造群體智能單元大模型的技術(shù)路線,為每一臺(tái)設(shè)備注入屬于自己的智能基因。
端側(cè)AI浪潮來(lái)襲
端側(cè)AI的興起,是技術(shù)與市場(chǎng)需求雙重推動(dòng)的結(jié)果。在云端大模型日益復(fù)雜的背景下,高昂的算力成本、數(shù)據(jù)隱私安全的考量以及個(gè)性化服務(wù)的迫切需求,共同催生了端側(cè)AI的發(fā)展。
端側(cè)AI大模型是指運(yùn)行在設(shè)備端的大規(guī)模人工智能模型,通常部署在本地設(shè)備上,如智能手機(jī)、I0T、PC、機(jī)器人等設(shè)備。相較于傳統(tǒng)的云端AI大模型,端側(cè)AI大模型的參數(shù)量更小,能夠減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴,保護(hù)用戶隱私,同時(shí)降低數(shù)據(jù)傳輸和處理的延遲。
在過(guò)去幾年間,端側(cè)AI經(jīng)歷了從理論探索到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)變,目前全球范圍內(nèi)的端側(cè)大模型發(fā)展迅速。去年上半年,谷歌推出了可在移動(dòng)設(shè)備上離線運(yùn)行的PaLM2輕量級(jí)模型“壁虎”, 打響了端側(cè)大模型“第一槍”。
此后,法國(guó)創(chuàng)企Mistral AI發(fā)布Mixtral 8x7B模型。微軟緊隨其后,推出了高性價(jià)比的Phi-3系列小語(yǔ)言模型。Google的Gemma模型與Meta的Llama-2大模型形成競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì),蘋果也在積極推進(jìn)端側(cè)AI的發(fā)展。
國(guó)內(nèi)廠商,如面壁智能推出的MiniCPM-Llama3-V2.5和商湯的SenseChat-Lite,都在端側(cè)AI領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。
盡管端側(cè)大模型具有多重優(yōu)勢(shì),但其部署仍面臨諸多挑戰(zhàn),尤其是模型量化、壓縮、裁剪等帶來(lái)的性能損失和學(xué)習(xí)能力受限問(wèn)題,更有可能直接導(dǎo)致卡住不動(dòng)、死機(jī)等運(yùn)行不穩(wěn)定的情況。
例如,大熱的AIPC就是把Transformer架構(gòu)的模型通過(guò)量化壓縮部署到了個(gè)人電腦,而70億參數(shù)的大模型還需要定制的PC芯片提供算力。因此,如何在保證精度的同時(shí)提高模型的效率,是端側(cè)AI走向落地應(yīng)用的一大障礙。
隨著技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)需求多元化,端側(cè)AI不再僅僅追求輕量化和低功耗,而是向著高效、個(gè)性化和安全可控的方向發(fā)展。
在這場(chǎng)風(fēng)起云涌的革新浪潮中,RockAI以獨(dú)樹(shù)一幟的創(chuàng)新技術(shù)與實(shí)踐,為端側(cè)AI走向更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)辟了新路徑。
面對(duì)端側(cè)AI的挑戰(zhàn),RockAI采取的策略核心在于徹底革新傳統(tǒng)架構(gòu)。今年1月,RockAI發(fā)布的Yan1.0模型,是國(guó)內(nèi)首個(gè)非Attention機(jī)制的通用大模型,它摒棄了Transformer架構(gòu),采用計(jì)算量更小的Yan架構(gòu),不僅在模型效率和成本控制上取得突破,而且在推理吞吐量上實(shí)現(xiàn)了顯著提升。
經(jīng)過(guò)迭代,RockAI在7月推出的Yan1.2大模型可以“原生無(wú)損”地以6+tokens/s的速度運(yùn)行于算力僅普通電腦八分之一的樹(shù)莓派上。
在樹(shù)莓派等低端設(shè)備上的成功運(yùn)行,證明了RockAI的端側(cè)模型可在保持高性能的同時(shí),適應(yīng)更為廣泛的硬件環(huán)境,實(shí)現(xiàn)真正的“為設(shè)備而生”。
更關(guān)鍵的是,RockAI的端側(cè)大模型還將用戶隱私保護(hù)和個(gè)性化服務(wù)提升到了新層次。在AI技術(shù)日益普及的今天,用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私的關(guān)注達(dá)到了前所未有的高度。RockAI的端側(cè)部署策略,讓數(shù)據(jù)處理發(fā)生在本地,極大增強(qiáng)了用戶數(shù)據(jù)的安全性。
近年來(lái),隨著計(jì)算能力的提升和AI技術(shù)的發(fā)展,端側(cè)AI開(kāi)始在智能手機(jī)、智能家居、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。RockAI也在加速推動(dòng)端側(cè)AI的商業(yè)化進(jìn)程,探索端側(cè)大模型的適配和應(yīng)用。
跨域融合深度賦能
RockAI選擇設(shè)備端是為了探索模型的下限,證明其在中低端設(shè)備上的運(yùn)行能力,同時(shí)實(shí)現(xiàn)大模型的商業(yè)化落地和普惠。因此,一開(kāi)始就選擇了在算力極低的樹(shù)莓派上部署Yan模型,而后面一些設(shè)備端適配的需求則大多來(lái)自合作伙伴和客戶。
例如,胖虎機(jī)器人具備強(qiáng)大的多模態(tài)認(rèn)知能力,可在離線的情況下準(zhǔn)確理解模糊指令,并由Yan1.3“大腦”控制軀體高效完成各類復(fù)雜任務(wù),展現(xiàn)“七步成詩(shī)”、“詠春拳法”等。該機(jī)器人搭載的核心硬件是以低算力著稱的樹(shù)莓派第五代芯片,在極低算力的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的多模態(tài)能力。目前,RockAI給文娛企業(yè)做的導(dǎo)覽機(jī)器人,具有引導(dǎo)介紹、場(chǎng)景描述、問(wèn)答自由交流等基本功能。
RockAI現(xiàn)場(chǎng)展示的迅兔智能助手(AIPC)可以在離線模式下聽(tīng)懂“人話”、看懂圖片并快速搜圖,準(zhǔn)確完成“幫我錄音并整理會(huì)議記錄”“把所有橘貓圖片都刪掉”等模糊指令,保護(hù)用戶隱私安全的同時(shí),精準(zhǔn)理解所需內(nèi)容。
在今年7月舉行的WAIC 2024上,RockAI研發(fā)的智能機(jī)器人“小智”,也展示了令人驚嘆的多模態(tài)交互能力。例如,對(duì)于“讓一讓,我要放東西”這樣的模糊指令,小智能夠識(shí)別并做出避讓動(dòng)作。甚至對(duì)于需要大腦和軀干協(xié)調(diào)完成、復(fù)雜程度翻倍的任務(wù),如“在四步之內(nèi)創(chuàng)作出以楓葉為主題的一首古詩(shī)”這類復(fù)雜任務(wù),也能出色完成。
這些能力的背后,是RockAI在將大模型無(wú)損部署到端側(cè)設(shè)備的過(guò)程中,除了對(duì)大模型基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行“破壞式”創(chuàng)新,還采用了多種突破性技術(shù)手段。
RockAI首創(chuàng)了“同步學(xué)習(xí)”理念,這一機(jī)制允許模型在推理過(guò)程中即時(shí)學(xué)習(xí)和更新,無(wú)需“返廠”進(jìn)行再次更新或預(yù)訓(xùn)練,從而使得大模型可以像人類學(xué)習(xí)一樣建立自己獨(dú)有的知識(shí)體系。
RockAI的這一突破有望為端側(cè)AI大模型賦予“自主學(xué)習(xí)”的能力,讓每個(gè)設(shè)備都能根據(jù)用戶需求和環(huán)境變化進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,形成真正意義上的個(gè)性化智能。
為了實(shí)現(xiàn)樹(shù)莓派等更多更低端設(shè)備的無(wú)損適配,RockAI基于自研的Yan架構(gòu),進(jìn)一步尋找人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最底層的反向傳播算法的更優(yōu)解,力圖實(shí)現(xiàn)Yan模型的降本增效。
同時(shí)在算法側(cè),受人腦神經(jīng)元分區(qū)激活的啟發(fā),采用基于仿生神經(jīng)元驅(qū)動(dòng)的選擇算法,實(shí)現(xiàn)了類腦分區(qū)激活的工作機(jī)制,使大模型可以根據(jù)學(xué)習(xí)的類型和知識(shí)的范圍分區(qū)激活,減少數(shù)據(jù)訓(xùn)練量,發(fā)揮多模態(tài)的潛力。因此,當(dāng)模型迭代到1.2版本,已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在PC端、手機(jī)端、樹(shù)莓派端和機(jī)器人端等設(shè)備上的無(wú)損運(yùn)行。
在未來(lái)的應(yīng)用場(chǎng)景方面,我們可以進(jìn)行一番設(shè)想:在智能家居領(lǐng)域,端側(cè)AI可以融入家庭設(shè)備,根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和需求,實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和調(diào)整設(shè)備的運(yùn)行模式,實(shí)現(xiàn)智能化的家居控制;在教育領(lǐng)域,端側(cè)AI可以成為學(xué)生的學(xué)習(xí)伙伴,根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn),提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和指導(dǎo);在醫(yī)療領(lǐng)域,端側(cè)AI可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療,通過(guò)對(duì)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析,為患者提供健康管理和康復(fù)指導(dǎo)等。
可以預(yù)見(jiàn),RockAI的端側(cè)AI機(jī)器人及其背后的Yan系列大模型,正在以強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新能力和跨域融合優(yōu)勢(shì),為智能設(shè)備提供“大腦”,為“人工智能+”深度賦能各行各業(yè)做準(zhǔn)備。
加速群體智能涌現(xiàn)
以往,群體智能的發(fā)展方向更多是簡(jiǎn)單的智力組合,疊加形成的是一種隨智能體數(shù)量呈線性增長(zhǎng)的群體智能。比如,利用多個(gè)無(wú)人機(jī)的拼裝組合,來(lái)提升原本單個(gè)無(wú)人機(jī)的裝載能力等。
而當(dāng)前,RockAI所尋求的群體智能更多是智力協(xié)同,強(qiáng)調(diào)不同個(gè)體的特長(zhǎng)互補(bǔ),組合在一起形成的協(xié)同效應(yīng)可使群體智能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因此,RockAI的目標(biāo)是致力于打造群體智能,而非OpenAI等公司傾向的“造神式”超級(jí)智能。
RockAI CEO劉凡平表示:“群體智能才是通往通用人工智能的關(guān)鍵路徑,因此RockAI以Yan架構(gòu)打造群體智能單元大模型,不單是為了提升某個(gè)設(shè)備的能力,更是為機(jī)器注入一種新的、本質(zhì)性的智能基因,使其擁有超強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)力和自主學(xué)習(xí)能力。屆時(shí),每個(gè)部署了Yan模型的設(shè)備都將成為一個(gè)智能單元,通過(guò)它們的不斷協(xié)同、交互,最終激發(fā)群體智能的涌現(xiàn)。”
當(dāng)群體智能發(fā)生后,人與機(jī)器之間的協(xié)作方式就會(huì)發(fā)生更大變化,使機(jī)器服務(wù)于人類去做更多事情,同時(shí)機(jī)器與機(jī)器之間也可以協(xié)商如何完成任務(wù),而不是一臺(tái)機(jī)器去完成,所以群體智能未來(lái)可能打開(kāi)的東西比想象中更多。
在一系列技術(shù)革新與應(yīng)用探索的背后,RockAI不僅在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了突破,更是在商業(yè)應(yīng)用和生態(tài)構(gòu)建上重新定義了大模型在智能時(shí)代的核心價(jià)值。
目前,RockAI已在B端業(yè)務(wù)落地,拓展Yan架構(gòu)大模型在醫(yī)療、金融、能源、通信等重點(diǎn)領(lǐng)域的落地及深度賦能。同時(shí),Yan模型商業(yè)化的重心正逐漸從B端部署到C端,以軟硬件結(jié)合的方式搶占C端藍(lán)海市場(chǎng)的先機(jī)。
基于Yan架構(gòu)大模型“無(wú)損適配”全線終端設(shè)備的核心優(yōu)勢(shì),RockAI也與芯片廠商及終端廠商達(dá)成初步合作意向,突破硬件限制,打造越來(lái)越多基于Yan架構(gòu)的智能單元,讓更多消費(fèi)者能夠平等地享受到“真正的端側(cè)智能”。
對(duì)于Yan模型的未來(lái),RockAI希望以Yan架構(gòu)為基礎(chǔ)打造通用人工智能操作系統(tǒng),讓Yan模型成為像Windows、Android或IOS一樣的存在,使所有開(kāi)發(fā)商都能基于此開(kāi)發(fā)應(yīng)用。
當(dāng)Yan模型部署到智能手機(jī)、機(jī)器人以及其他多樣化設(shè)備后,會(huì)更像每個(gè)人的貼身伴侶,伴隨著個(gè)人的習(xí)慣去進(jìn)行學(xué)習(xí)和服務(wù),越來(lái)越具備個(gè)性化的價(jià)值,讓手機(jī)、電腦、電視、音響等智能家居都能展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)力與高度個(gè)性化的交互能力,個(gè)性化適配到每個(gè)人,最終形成諸如群體智能等可交互的多樣性智能生態(tài)。
與此同時(shí),同步學(xué)習(xí)的深入實(shí)施、全模態(tài)融合的挑戰(zhàn)以及如何在保持個(gè)性化的同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等,這些也都是RockAI未來(lái)需要攻克的難關(guān)。但也正是這些挑戰(zhàn),構(gòu)成了人工智能進(jìn)化的動(dòng)力,推動(dòng)著RockAI和整個(gè)行業(yè)不斷向前,一個(gè)更加智能、更加個(gè)性化的AI時(shí)代正悄然來(lái)臨。
原文標(biāo)題 : 群體智能,加速現(xiàn)實(shí)“科幻化”

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