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過去兩年，關于 AI 模型的故事，幾乎都在圍繞兩個版本展開：無所不能的云，和充滿想象的端。 曾經(jīng)，一個被廣泛描繪的行業(yè)藍圖是：隨著輕量化模型能力的持續(xù)增強，AI 擺脫云端束縛，在每個人的設備上實現(xiàn)永不離線的貼身智能，似乎只是一個時間問題。 然而，喧囂過后，一個尷尬的現(xiàn)實擺在眼前：不論是近期爆火的 AI 玩具，還是備受矚目的 AI 眼鏡，其核心交互和智能依然牢牢地系于云端。即使是算力更強的手機和 PC，真正實現(xiàn)了離線 AI 能力的，卻依然鳳毛麟角。 技術演示里，端側模型看起來無所不能。但最后說好的離線智能，怎么還是離不開網(wǎng)絡？ 矛盾的一面，是用戶對體驗的極致渴求：即時響應不能等，隱私數(shù)據(jù)不想傳，斷網(wǎng)時刻不失聯(lián)。而另一面，是端側設備永遠無法回避的「物理天花板」——有限的算力、功耗和內存，像一道無形的墻，殘酷地阻隔了絕大多數(shù)高性能模型的落地。 更深層的矛盾，則在于商業(yè)的引力。對于手握最強模型的巨頭而言，云端是彰顯技術領導力的標桿，更是利潤滾滾而來的收費站。當所有的目光和資源都聚焦于云端時，那個更苦、更累、商業(yè)回報更不明朗的端側，自然成了被忽略的角落。 那么，那些真正致力于推動「離線智能」的少數(shù)派，他們到底在做什么？在今年的世界人工智能大會（WAIC）上，一家名為 RockAI 的公司給出了自己的答案。他們正走在一條少有人走的路上，并找到了破局的鑰匙。 以「讓每臺設備都擁有專屬智能」為使命，這支團隊一頭扎進底層技術，甚至大膽舍棄主流 Transformer 架構，硬是啃下了端側部署這塊被視為「不可能完成的任務」的硬骨頭。早期，他們的模型就能完整跑在算力捉襟見肘的樹莓派上——這塊卡片大小的電腦向來是端側部署的嚴苛試金石，大多數(shù)同類模型在它上面往往跑出幾句話就卡住。 而在今年 WAIC 推出的 Yan 2.0 Preview 僅 30 億參數(shù)，已經(jīng)能做到多模態(tài)，并在本地實現(xiàn)真正的「記憶」：模型可動態(tài)調整權重，長期保留并更新用戶偏好。 而這項「不可能完成的任務」的成果，也并未停留在實驗室的演示階段。量產訂單已經(jīng)從海內外市場發(fā)來，將技術實力迅速兌換為商業(yè)價值。 他們的故事或許能回答那個根本問題：當云端模型高歌猛進時，我們?yōu)槭裁催€需要、以及如何才能實現(xiàn)真正的離線智能？ 極客公園采訪了 RockAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人鄒佳思，與他們聊了聊 RockAI 背后的商業(yè)故事。 為什么我們還沒有擁有永不下線的隨身 AI ？ 問：整個行業(yè)似乎都在為一個離線智能的未來而努力，蘋果這樣的巨頭更是將此視為核心戰(zhàn)略?？蔀槭裁磸募夹g演示到消費者手中，這「最后一公里」卻總是走不通？ 鄒佳思：大家都在談離線智能、設備端的 AI，但理想和現(xiàn)實之間，橫著兩座幾乎無法逾越的大山：一座是算力，另一座是功耗。 大模型想在設備上運行，需要很高的算力配置。目前很多行業(yè)內的 AI 公司，雖然也有參數(shù)比較小的模型，但是仍然需要算力更高的芯片才能跑上去。 比如我們的一個客戶，想要在手機上配置離線的大模型，但是當時行業(yè)里其他大模型廠商提出的方案，幾乎無一例外地要求必須使用高通最新的旗艦芯片以及 16G 以上的內存。但現(xiàn)實是，大多數(shù)智能設備，都不能具備這樣的算力芯片。 這就是最殘酷的算力鴻溝：你的 AI 技術再先進，如果只能滿足少數(shù)頂配設備應用，那么就失去了普惠 AI 的意義。 另一座大山，則是功耗。 這個問題在手機上體現(xiàn)得淋漓盡致?，F(xiàn)實中，手機廠商只要嘗試部署大模型，設備的發(fā)熱就非常嚴重，這幾乎是所有基于傳統(tǒng) Transformer 架構模型的通病。幾乎所有主流手機廠商都和我們交流過這個痛點。他們都想在下一代 AI 手機上實現(xiàn)突破，但又都被這堵功耗之墻擋住了去路。 為什么最后一公里走不通？ 事實是，硬件的更新的節(jié)奏客觀上很慢，很多設備多年前就賣出去了，當年的芯片、存儲、麥克風、攝像頭都不是為今天的大模型準備的，把 Transformer 往這些中低端算力上布，要么跑不起來，要么勉強跑效果差。 即便上游廠商推出新一代高端芯片，把它布置進新產品線往往要經(jīng)歷 6–12 個月；而產品真正賣爆、規(guī)?；鲐洸V泛普及通常還需要額外 1–2 年。這種節(jié)奏是客觀物理現(xiàn)實，不可能被跳過。 問：您剛才提到了，無論是算力還是功耗，很多問題的根源都指向了目前主流的 Transformer 架構。Transformer 在云端證明了自己是當前最強的 AI 架構，為什么把它搬到端側設備上，就水土不服了呢？ 鄒佳思：這個問題確實問到了在設備端運行大挑戰(zhàn)的核心。Transformer 之所以強大，依賴于它革命性的注意力（Attention）機制。但問題恰恰也出在這里。 傳統(tǒng)的 AI 模型像一個流水線工人，他處理信息是一個一個按順序來的，記憶力有限，處理到后面就忘了前面。而 Transformer 就像一個擁有超能力的總指揮，他不是按順序處理，而是讓信息排成一個方陣，然后要求方陣里的每一個字，都要和其他所有的字握手一次，來計算彼此之間的關聯(lián)度。 這種「全局握手」的能力，讓 Transformer 擁有了超凡的理解能力。但在云端，你有無限的算力去支持這種計算。 但手機芯片（CPU/NPU）的設計，更像是剛才說的「流水線」，它擅長的是高速、順序地執(zhí)行任務。你突然讓它去完成一個需要「全局握手」任務——每增加一個字，計算量就指數(shù)級暴增——它瞬間就不知所措了。 我們從一開始就關注到了這個問題。業(yè)界目前也有一些改進方案，像 Flash Attention、線性注意力等等。但我們的結論是，這些都只是在「指揮大廳」里做一些小修小補，沒有從根本上改變「全局握手」這個高耗能的模式。 我們最后選擇了一條更徹底的路：保留 Transformer 強大的特征提取能力，但徹底拿掉那個消耗巨大的 Attention 機制，用一種全新的、更適合在「流水線」上運行的架構來替代它。國外同期的 Mamba 架構也看到了類似的方向。我們不是去修補一輛不適合在小路上開的 F1 賽車，而是重新設計一輛能在小路上跑得飛快的越野車。 問：這聽起來非常復雜。只是為了在智能硬件上跑，就要重新設計一個架構。離線智能真的有這么必要嗎？ 鄒佳思：這個問題很有趣，我們認為非常有必要，而且我們也確實看到了很強的市場需求。 它的必要性體現(xiàn)在幾個無法被云端替代的價值上： 第一，絕對的隱私安全。這是蘋果這樣的公司投入端側最核心的初衷。最敏感的數(shù)據(jù)，比如你的相冊、健康信息、聊天記錄，根本就不應該離開你的設備。這是一個原則問題。 第二，極致的實時交互。很多場景對延遲的要求是毫秒級的。比如部署了 Yan 架構的無人機，用戶喊一聲「在我跳起來的時候抓拍」，模型就必須瞬間響應。這種場景，任何一次網(wǎng)絡波動都可能是致命的，你不可能依賴云端。再比如未來的機器人，它需要根據(jù)自己獨特的臂長、傳感器參數(shù)來做出精準的動作，這種與硬件高度綁定的實時控制，必須由本地的」大腦」來完成。 第三，成本問題。云端 API 的價格看起來在不斷下降，甚至免費，但仍然是有成本的。以攝像頭為例，出貨量是以億為單位。在這種海量規(guī)模下，云端再便宜，乘以億，也是一筆天文數(shù)字。而走向離線智能，硬件成本是已經(jīng)付出的，后續(xù)的使用幾乎不產生額外費用。從商業(yè)邏輯上，海量設備，本地部署一定是成本最優(yōu)解。 本地模型就像一個守在門口的聰明管家，它隱私、安全，個性化的理解你。即使它不一定能解決所有最復雜的問題，但它應該能處理掉 80% 的日常瑣事——開應用、設提醒、簡單翻譯、會議紀要等等，并且做得又快又安全。對于絕大多數(shù)用戶來說，不是每時每刻都需要處理復雜任務。 云端模型能夠滿足用戶比較高的需求，但是設備端的模型能更快，更安全，更便宜地滿足用戶的大部分需求。 能實現(xiàn)離線智能的模型，應該長什么樣？ 問：剛剛提到，為了實現(xiàn)離線智能，你們選擇了最難的路——重新設計一輛「越野車」。那么，這輛新車的「發(fā)動機」，也就是你們新架構的核心機制，究竟是什么？ 鄒佳思：我們的核心創(chuàng)新，就是拋棄了我們前面說的 Transformer 那種需要「全局握手」的、高耗能的 Attention 機制，回退到更輕的「特征—抑制—激活」架構，再配合分區(qū)激活，把每次真正運算的參數(shù)量壓到十分之一甚至更低。算力需求降到原來的五分之一以上，功耗降到十分之一。前面說過，標準 Transformer 架構中，無論任務多小，所有參數(shù)都必須全部被激活，才能獲得一個高智能的答案。但是人腦其實不是這么運行的。 人腦其實也有 800-900 億的神經(jīng)元，我們可以理解為，它是一個 800-900 億參數(shù)的模型，人腦如果是全量激活，功耗可能會到 3000 瓦甚至 4000 瓦，但是人腦其實際的功耗只有 30 瓦不到。 人腦怎么神奇地干成這件事情呢？就是靠分區(qū)激活。我們的模型就是借鑒了這種方式。 除了功耗降低了，新的架構還讓我們能夠在一個 3B 的模型中，實現(xiàn)多模態(tài)。 用一個不太嚴謹?shù)谋扔鳎斈憧吹揭恢圾B，聽到它的叫聲，同時又在閱讀「鳥」這個字時，你的大腦并不是整個被點亮。它是在視覺區(qū)、聽覺區(qū)、語言區(qū)這些不同的分區(qū)里，激活了特定的、小范圍的神經(jīng)元。正是這些分區(qū)既獨立又相互重疊的激活，幫助我們高效地將形態(tài)、聲音和詞匯完美地對齊。 30 億參數(shù)以下的 Transformer 模型因為其全局計算的特性，很難高效地處理和對齊不同來源的模態(tài)信息。而我們的類腦激活機制本身就更接近大腦的分區(qū)處理模式，不同模態(tài)輸入可以天然地激活不同的分區(qū)，讓對齊變得更輕松、更精準。因此在 3B 規(guī)模下，我們依然能保留強大的文本、語音、視覺聯(lián)合理解能力。 問：「分區(qū)激活」思路確實很巧妙。但人腦之所以能只激活一小部分，是因為它本身是一個近千億參數(shù)的巨型模型，底子夠厚。而我們現(xiàn)在的端側模型，本身就只有區(qū)區(qū)幾十億參數(shù)，已經(jīng)是在「螺螄殼里做道場」了。我們真的能指望一個小模型，通過激活更小的一部分，來完成更好的智能嗎？ 鄒佳思：您這個問題，正好觸及了當前大模型發(fā)展范式的核心——我們稱之為壓縮智能的困境。 現(xiàn)在的預訓練大模型，本質上是一個壓縮智能的過程——像一塊巨大的海綿，它的訓練過程，就是把海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（水），壓縮進這個由幾千億參數(shù)構成的容器里。參數(shù)量越大，海綿越大，能吸收和儲存的知識自然就越多。 這個范式在處理多模態(tài)時，會存在一些問題。壓縮過文件的人應該都知道，1G 的文字打包壓縮后，是比 1G 的視頻、圖像這樣的文件更小的。視頻圖像這樣的文件本來就大，而壓縮比又低，這就是為什么市面上小參數(shù)的 Transformer 模型，很難加入多模態(tài)能力。 所以，如果游戲規(guī)則只是比誰的海綿更大、誰背的書更厚，那小參數(shù)的模型確實沒有未來。 但我們認為，真正的智能，不應該只是壓縮，更應該是成長和學習。這就是我們路線的根本不同：我們不是在一條道上走到黑，而是壓縮智能 + 自主學習雙線并行。 我們剛才提到的分區(qū)激活，它的意義不僅在于節(jié)能，更在于它為成長提供了可能性。 我們現(xiàn)在的模型只有 30 億參數(shù)。但通過神經(jīng)網(wǎng)絡精細的動態(tài)分區(qū)，打比方分成 100 個區(qū)，那么一次只需要激活 3000 萬個參數(shù)。這意味著，我們未來完全可以在手機內存允許的范圍內，把端側模型的總參數(shù)也做得很大，比如做到百億甚至更多，但通過只激活其中極小一部分，來保持同樣低的功耗。 這就顛覆了游戲規(guī)則。我們不再是研究怎么把大模型變小，而是研究怎么讓模型在端側從小長到大。 所以，當別人都在壓縮這條路上內卷時，我們通過 MCSD 架構、分區(qū)激活、記憶神經(jīng)單元，為端側模型找到了第二條、也是我們認為更符合生命本質的成長路線——可持續(xù)的、低成本的自主學習。我們不只是在構建一個能在設備端跑起來的模型，我們是在為端側 AI 的未來，構建一個全新的、能夠不斷成長的大腦底座。 問：您提到了自主學習這個詞，怎么理解 Yan 模型的自主學習？它和現(xiàn)在云端模型的個性化有什么不同嗎？ 鄒佳思：自主學習，正是我們這次在這次 WAIC 上想展示的最令人興奮的技術突破之一。 目前我們接觸到的云端大模型，都要通過預訓練才能更新自己的智能。因為一個模型真正學習的過程——理解用戶的反饋，并將其體現(xiàn)在自己的神經(jīng)網(wǎng)絡變化中，依賴于前向傳播（推理/猜測） 和 反向傳播（學習/修正）的過程。而反向傳播本身是一個特別耗能的過程。在云端，一個千億模型進行一次反向傳播，需要動用一個龐大的、由上千張 GPU 組成的訓練集群。 所以，所有基于 Transformer 架構的模型，一旦被部署到你的手機上，就成了只讀存儲器——它只有前向傳播的能力，失去了學習和更新的可能。我們接觸到的所謂的個性化，都只是模型通過對話，記住了你的一些偏好，形成了一個外掛知識庫，這并不是從根本上學習了你的偏好。因此有時候你和模型即使強調了很多遍你的偏好，模型還是會有自己想偏好的輸出。 而我們的創(chuàng)新，恰恰是在這個最根本的物理限制上，實現(xiàn)了一個看似不可能的突破：它讓反向傳播這個學習過程，第一次有可能在端側設備上發(fā)生。 得益于分區(qū)激活的特性，當模型需要學習新知識時——比如記住你「喝咖啡不加糖」這個偏好——它不需要去撼動整個幾十億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡。我們的架構能做到：鎖定與這個新知識直接相關的、那個被激活的、極小的神經(jīng)元分區(qū)。在這個被隔離的微型戰(zhàn)場里，執(zhí)行一次低功耗的反向傳播，只更新這個分區(qū)內極少數(shù)的權重參數(shù)。將這個學到的新知識，直接、永久地寫入模型本體的神經(jīng)網(wǎng)絡中 。 通往個性化記憶和自主學習的大門就這樣被打開了。 現(xiàn)在，我們的模型可以一邊使用（推理），一邊學習（訓練），把新學到的東西，比如你的新習慣、新偏好，直接寫進模型本體。它讓模型擁有了真正的自主進化能力。 離線智能什么時候能夠上 AI 玩具？ 問：我們剛才聊了很多技術上的不可能與可能。現(xiàn)在我們回到市場，當大部分聲音還在追逐云端千億模型時，你們的技術卻在短時間內找到了真實的商業(yè)訂單。這讓我們非常好奇，從你們的視角看，當前市場上，究竟是哪一類玩家，對離線智能抱有最強烈的執(zhí)念？他們背后的商業(yè)驅動力是什么？ 鄒佳思：目前，我們接觸了多個領域的客戶，而每個領域客戶對于離線智能的執(zhí)念背后，都有著深刻的商業(yè)邏輯。 PC、平板和機器人是我們當前最核心、已實現(xiàn)量產的戰(zhàn)場。我們會更關注更廣域的中低算力市場。 以我們和某頭部出海廠商的合作為例。他們的核心訴求，并不僅僅是為未來的旗艦機型打造 AI 功能，更是要盤活手中數(shù)以億計的、已經(jīng)售出或正在銷售的中低端設備。 為什么硬件廠商如此在乎這些舊設備？這背后有兩條生命線： 第一條，是針對已經(jīng)賣到用戶手里的設備。通過 OTA（空中升級）的方式，為這些舊設備推送我們的 AI 模型，可以創(chuàng)造全新的軟件預裝和增值服務收入。更重要的是，這極大地提升了品牌價值——「我?guī)啄昵百I的電腦，現(xiàn)在居然也能升級成 AI PC 了！」這種口碑是花錢也買不來的。 第二條，是針對當下仍在出貨的、非旗艦的機型。任何一個品牌都不可能只靠售價上萬的頂配 AI PC 活著，真正的銷量和利潤，來自于廣大的中低端市場。但這些設備，因為芯片算力限制，根本無法運行主流的 Transformer 模型，但廠商并不愿意因此看著自己的產品與 AI 絕緣。 而我們的技術，恰恰是填補這個巨大空窗期的解。我們的模型能直接在這些非旗艦的存量設備上流暢運行，讓廠商下個月就能把 AI PC 賣到用戶手中，而不是苦等三年。 除了 PC 和平板之外，我們也關注機器人和手機領域。與無人機公司也有一定的合作。 問：AI 眼鏡和 AI 玩具這些炙手可熱的領域呢？ 鄒佳思：這兩個品類，幾乎是所有媒體和投資人見到我們必問的問題。它們代表了設備端 AI 最性感的想象力，但也暴露了最骨感的現(xiàn)實。 它們的根源問題，其實是同一個：為了極致的成本控制和輕便性，這些設備里的芯片，從設計之初就不是為了跑 AI 的。 以 AI 眼鏡為例，現(xiàn)在市面上的主流方案，用的要么是高通的 AR 專用芯片，要么是恒玄等廠商的芯片。這些芯片本質上是通信芯片，它們的任務是做好藍牙連接、信息投屏、簡單翻譯等，算力被嚴格限制。 結果就是，我們的模型想跑在大部分眼鏡上，都跑不上去，算力、內存完全不達標。連我們都跑不上去，就更別提那些動輒幾十億參數(shù)的 Transformer 模型了，那更是天方夜譚。AI 玩具也面臨著完全一樣的困境。 市場對體驗有極高的幻想，但硬件的物理現(xiàn)實卻極其殘酷。 面對這個死結，我們目前看到了兩條清晰的路徑，我們也在同時推進： 第一條路，是「曲線救國」，也是當下最務實的方案。既然眼鏡本身算力不夠，那就借用手機端的算力。這個方案，我們正在和一些頭部的眼鏡廠商進行深入的洽談。 另一條路，是更激進、更面向未來的「釜底抽薪」。我們和一些像影目科技（INMO）這樣有魄力的伙伴，正在嘗試一個大膽的想法：在下一代的眼鏡上，直接換一顆更強大的大腦 芯片。 這當然會帶來巨大的功耗和工業(yè)設計挑戰(zhàn)。但對他們來說，一旦成功，就意味著擁有了一款獨一無二的、能真正實現(xiàn)離線智能的眼鏡。想象一下，你戴著它去海外旅游，在沒有任何網(wǎng)絡的環(huán)境下，它能實現(xiàn)即時的、高質量的離線翻譯，這種體驗是「炸裂」的，是絕對的差異化優(yōu)勢。 所以，對于眼鏡和玩具這兩個市場，我們既有務實的「當下解法」，也有著眼于未來的「終極方案」。我們非常有耐心，因為我們相信，真正的爆發(fā)，需要等待技術和硬件的完美共振。 問：現(xiàn)在國內的 AI 硬件賽道極其火熱，但都以使用云端 AI 為主。但我觀察到你們的客戶，實際上是銷往海外的。在離線智能這件事上，海內外的市場溫度是否并不一致？ 鄒佳思：您觀察到的這個「溫度差」，正是我們現(xiàn)階段戰(zhàn)略布局的核心。銷往海外市場的智能硬件，其實為我們提供了一片更廣闊的藍海。這種「熾熱」的需求，主要源于三個國內不太敏感的「痛點」： 第一，是根植于文化的「隱私執(zhí)念」。在歐美市場，用戶對于個人數(shù)據(jù)隱私的重視程度，是寫進法律、深入人心的。我們目前也在和一家頭部玩具 IP 公司談合作，他們之所以對我們的方案產生濃厚興趣，一個核心前提就是：他們不希望用戶的隱私上云。他們的內容 IP 和用戶數(shù)據(jù)是最高級別的資產，必須在設備端處理。 第二，是客觀存在的「網(wǎng)絡鴻溝」。我們很容易被國內一線城市無處不在的 5G 網(wǎng)絡所「蒙蔽」，認為網(wǎng)絡無所不能。但放眼全球，對于我們的出?；锇閬碚f，他們的用戶可能在非洲的原野，也可能在東南亞的島嶼，這些地方的網(wǎng)絡環(huán)境，讓依賴云端的 AI 體驗變得極不可靠。一個能在弱網(wǎng)、無網(wǎng)環(huán)境下穩(wěn)定運行的離線模型，是他們的「救命稻草」。 第三，是更高的人力成本催生的「效率需求」。在海外，很多場景下用機器替代人力的意愿更強。當他們需要一個可靠的、無需聯(lián)網(wǎng)的 7x24 小時接待員或多語言導游時，離線智能的商業(yè)價值會比國內市場體現(xiàn)得更直接、更迫切。 所以，我們的戰(zhàn)略非常清晰，我們稱之為「借船出海」。我們通過賦能那些本身就非常優(yōu)秀的中國出海企業(yè)，將我們的技術帶給全球那些對離線智能有著最真實、最強烈需求的 C 端用戶。 問：您的分享描繪了一個非常激動人心的前景，但也無法回避一個尖銳的現(xiàn)實：一方面，端側模型是各家智能硬件廠商都在關注的重點，國外內手機巨頭們都在投入重兵自研，試圖把 AI 的命脈掌握在自己手里；另一方面，硬件的摩爾定律也在飛速前進，兩三年后，當手機芯片強大到能輕松運行更大的模型時，你們今天「小而美」的優(yōu)勢，是否還存在？面對這樣的未來，RockAI 最深的護城河，究竟是什么？ 鄒佳思：您這個問題非常尖銳，它恰好點出了我們每天都在思考的兩個核心挑戰(zhàn)。 首先，關于 硬件變強 。我們認為這是一個對我們有利的趨勢。第一，任何高端硬件的普及，都至少需要兩到三年的窗口期，在這個窗口期內，我們是解決海量存量和中端設備 AI 化問題的最優(yōu)解。第二，當硬件底座變強，它能容納的不僅僅是更大的 Transformer，也能容納我們從小長到大的 Yan 架構大模型。我們同樣可以做 10B 甚至更大的模型，而我們獨特的自主學習、低功耗特性等優(yōu)勢，依然會存在。 另一個問題，可能更觸及我們這家公司的靈魂，回答了我們真正的護城河是什么。 我們的團隊基因，其實源于一個始于 2015 年的、未完成的夢。那時候，我們幾個創(chuàng)始人就想做真正的智能硬件，當時的形態(tài)類似于小愛同學，但當時就因為 AI 技術不成熟而失敗了。直到我們看到了 Transformer 的潛力，覺得時機到了，才再次聚到一起創(chuàng)業(yè)。 再后來，我們就痛苦地發(fā)現(xiàn)，把 Transformer 這臺「云端猛獸」硬塞進小小的設備里，這條路，在工程上根本走不通。 那時，擺在我們面前的有兩條路：一條是跟著行業(yè)主流，給 Transformer 打補丁，做各種優(yōu)化，這條路更容易、也更容易被投資人看懂。另一條，是走一條更難、更孤獨的路，承認此路不通，從零開始，去構建一個全新的、為端側而生的架構。 我們選擇了后者。而支撐我們走下來的，不是我們有多少錢，有多少卡，或者團隊背景有多光鮮。我們內部總結，可能就是一個很「玄學」的詞：堅持。 我們篤信，模型一定要跑到端上去，設備一定要有自己的智能。正是因為這份執(zhí)念，我們才愿意去坐那兩年多的冷板凳，在別人追逐云端風口時，我們像一個實驗派的煉丹師，在實驗室里反復嘗試、驗證，最終才煉出了 Yan 架構大模型這顆丹。 所以，我們的護城河，不是某一兩個技術點，因為聰明的人和團隊太多了。我們的護城河，是我們因為堅持而趟過的那些坑、積累的認知，以及我們從第一天起就與眾不同的、為端側智能而生的創(chuàng)新基因。 *頭圖 生成 文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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