与星星的步骤对话江户：模型的突破是商业化之

Blue Whale News 5月9日（记者Wu Jingjing）大型模型行业正在经历不确定的进化加速度。昨天的高地技术可能会立即成为明天过时的概念。 GPT-4的短期生命周期反映了正在进行的技术变化。该前基准产品的生命周期仅为467天，例如大型模型轨道的刺激性例子，并且窗户的技术速度和战略窗口尚未发生。从所有员工的预培训到所有人的推理，从封闭的资源到打开资源，大型模型的重点很快就会在短短一年内移动。在当前的2025年，关键字是推理和开放资源。没有人可以预测下一步。在这种不变的变化中，对公司的大型模型的理解和思考是什么？ 5月8日，Jieyuexingchen在北京举行了媒体传播会议。 Jieyuexingchen创始人兼首席执行官Jiang Daxin接受了许多Medi的采访诸如蓝鲸新闻之类的话题，讨论了他们关于如何在大型模型期间保持稳定性的思考，以及他们在开发技术的下一步中的酌处权。多模式场中的任何缺点都会延迟携带AGI的过程。 Mula sa pagtatatag nito noong Abril 2023 hanggang sa kasalukuyan, ang malaking modelo ng kumpanya na ito, na naitatag sa loob lamang ng dalawang taon, ay naglabas ng isang kabuuang 22 na binuo na mga modelo ng base, na sumasakop sa buong serye ng teksto, boses, MGA Imahe，视频，Musika，Pangangatuwiran，ATBP SA Hakbang NA星系基本矩阵，Ang Appoporsyon Ng MGA Modelo ng多模式Ay Umup升至70％，因此该行业中称为“多模式的国王”。为什么要押注多模式？江达辛（Jiang Daxin）的回应是：“多模式是实现AGI的唯一方法。多模式领域的任何缺点都会延迟实现AGI的过程。”他指出，AGI是针对人类情报的：人类的智能自我是不同的。除了符号语言智能外，它还包括视觉智能，空间智能和运动智能等。因此，为了获得人类的AGI基准，模型还必须具有处理许多模态信息的能力。另外，在应用程序级别上，如果是垂直应用或C端应用程序，多模式很重要。由于AI需要更好地了解用户所在的环境并更自然地交谈，因此需求能够“聆听，看和说话”。江达克辛说：“多模式使代理商能够充分理解和看到世界。”在建立开始时，Step Yuexingchen计划了一个AGI路线图，具有三个阶段：模拟世界 - 探索世界 - 归纳世界。在江户达克斯（Jiang Daxin）的看来，整个行业的技术发展处于当前的陡峭范围。因此，目前，该公司仍然符合研究和开发人员大型大型模型的T并追求智力的上限：“该行业正在迅速变化。在过去的两年中，GPT-4将要从货架上删除。Jieyue不想放弃此过程中的重大增长或发展的趋势未来模型的发展将在推理能力的两个主要方向上，并意识到对多模式和发电的理解，首先将一项增强性研究添加到了预培训的基本模型中，以刺激对推理链的长期思考。在语言模型中，另一个能力是如何在多模式领域引入推理。由于简单的视觉理解是有限的，因此在推理引入后，模型可以将理解和内部知识的能力结合在一起，以更深入地理解复杂情况和情况。第二个主要趋势是将视觉领域的理解和产生整合在一起。这也是当前多模式字段中的主要问题。 “了解这一代人的整合是一个需要打破计算机视觉的堡垒。这对于猜测下一帧很重要，使用大量视频进行预训练，建立世界模型，并意识到机器人的具体智能和概括。”江·达辛（Jiang Daxin在多模式领域中模型和生成的态度通常是不同的模型，对生成的整合的理解是主要问题。 ”“理解需要理解才能控制。 Understanding requires a generation to supervise ", Jiang Daxin emphasizes that the generated content needs to be understood to control to ensure that the generated content is significant and important. Understanding requires generation to supervise. Only when it can be developed we can find out if it is truly understood. Unite the various tasks of the computer in a model.y It is difficult to express well, without success and measured architecture such as transformer in the field of text. Recent models, such as GPT-4O image编辑功能和步骤1x-edit（在星空中的一步）被认为是理解一代集成的初步尝试，这需要基于理解图像和指示和MAI的内容生成内容在原始图像中诚实。根据江达辛（Jiang Daxin）的说法，jieyuexingchen探索了内部的许多技术路线，以找到一种测量的理解和组合构建体系结构，以实现视觉模式的“变压器力矩”。 “在转换技术路线之前，有必要并行探索许多可能的解决方案。” “突破可以立即发生，但是很难猜测它们何时来。”江达辛说。双轮驱动：超级模型 +超级应用，除了技术和方向，实现和应用是另一个主要问题。 Jieyuexingchen在今年2月的生态开放的第一天澄清说，下一步将重点关注智能终端代理的方向，并专注于诸如车辆，手机，体现的智能和IoT之类的基本应用情况。江·达辛（Jiang Daxin）指出，愤怒是需要两个必要条件的爆炸思维慢的能力。这两个功能在2024年的发展中取得了成功。选择了明智的终端方向，因为这是对用户的理解和经验的扩展，并且可以收集环境信息以帮助代理商在任务背景下了解用户的环境。此外，终端还可以执行任务，并且预计未来的代理将通过自然对话简化设备的复杂操作。目前，Jieyuexingchen正在与终端领域的领先公司（例如手机，汽车和机器人）积极合作，以探索代理商的实际实施。关于AI应用程序的未来趋势，江达克辛向蓝鲸新闻指出，只有应用应用程序的公司可以应对在提高整体模型功能后通过降低维度来减少维度的风险。在商业化的主要方向上，Jie Yuexingchen采用了双旋L驱动器方法“超级模型加上超级应用”。江·达辛（Jiang Daxin）认为，该模型的跌倒在商业化之前，“通常，在模型能力中的成功，例如人形机器人的概括和世界模型。”这些步骤侧重于基本模型功能，但也将重要性与应用程序相关，因为需要通过应用程序来推动一般模型的功能。例如，在通用模型中不会出现在玩具场景中暂停儿童演讲的问题，但是解决此问题可以促进模型能力的改善。 “双轮驱动方法使Jieyuexingchen能够遵守基本模型的研究和开发，并追求AGI，同时与行业合作伙伴一起探索和实施具有实际应用程序的代理商的能力，从而形成了从S S SA模型到代理商的生态系统，从云端到末端，并实现软件组合，并实现软件组合，并实现软件组合。了解用户的需求和完整的活动。 “江达克辛期望未来：“所有终端都可以娱乐，将原始的冷设备更改为用户的智能合作伙伴。 “