岩芯数智 Yan1.3全新发布,瞄准群体智能

导读 小枫来为解答以上问题。岩芯数智 Yan1.3全新发布,瞄准群体智能,这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧~.~!  9月26日,岩山科技...

小枫来为解答以上问题。岩芯数智 Yan1.3全新发布,瞄准群体智能,这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧~.~!

  9月26日,岩山科技(002195)子公司岩芯数智(简称“RockAI”)I“真端侧·智无界”开放日活动在上海举行。公司正式推出了全新升级的Yan1.3群体智能单元大模型,并展示了其在无人机、机器人、PC、手机等各类终端设备上的应用。

  相较于1月份首发的Yan1.0,Yan1.3具备了更多的多模态能力,可高效处理图文及语音等多模态信息,并实现了模型在更广泛设备端上的离线无损部署,普通电脑CPU上也能够流畅运行。

  岩芯数智CEO刘凡平表示:“我们认为,群体智能才是通往通用人工智能的关键路径。因此,RockAI以Yan架构打造群体智能单元大模型,不单是为了提升某个设备的能力,更是为机器注入一种新的、本质性的智能基因,使其拥有超强的环境适应力和自主学习能力。届时,每个部署了Yan模型的设备都将成为一个智能单元,通过它们的不断协同、交互,最终激发群体智能的涌现。”

  未经压缩、裁剪的Yan1.3大模型可应用在更多设备

  活动现场RockAI团队展示了一款部署了Yan1.3大模型的“飞龙”无人机。区别于大多数云、边、端协同控制的无人机,飞龙的智能大脑Yan1.3直接部署于设备端,对突发状况能做出即时判断和处理,无需先传回云端判定再回到设备端执行,大大提升无人机在复杂环境中的适应性和自主性,实现高度的自动化水平和快速反应能力。如与某厂商合作的无人机项目,便能解决设备将高清画面传回云端所产生的5G-A流量成本高的痛点。

  在实际应用方面,部署了Yan1.3的飞龙无人机,可全面感知复杂环境并在设备端实时处理,支持各类环境下的智能巡检,不仅适配电力巡检、安全监控、环境监测等城市治理及工业场景;更可面向个人用户运用于AI拍摄、外出旅游、山地越野等日常生活情景,还能够解放双手,自动捕捉最佳角度并挑选出最佳照片。

  现场还展示了Yan1.3在更多端侧设备的应用,如此前亮相世界人工智能大会的 “胖虎”智能机器人,能够基于Yan1.3的多模态处理能力,在离线状态下识别复杂环境、准确理解用户意图,并完成各类复杂任务,如展现“七步成诗”“咏春拳法”等。还有内嵌在PC端的迅兔智能助手,可以在离线模式下听懂“人话”、看懂图片并快速搜图,完成“帮我录音并整理会议记录”、“把所有橘猫图片都删掉”等模糊指令,保护用户隐私安全的同时,享受AI带来的便利。

  RockAI认为,真正的智能是不应受限的,因此坚定地走在非Transformer架构、无损部署这条少有人走的路上。如今,未经压缩、裁剪的Yan1.3大模型在越来越多设备端展现出的适配和模力,业证实其技术路线的合理性,及其最终激发群体智能的可能。

  锚定群体智能,让机器根据环境变化自主学习

  群体智能主要指通过多个个体的协作和交互,形成的集体智慧和决策能力。无数智能个体通过协作和交流,可以创造出超越个体的能力,推动自然社会的进步。

  在刘凡平看来,群体智能是智能进化的关键,并提出了打造群体智能单元大模型的技术路线——以端侧设备为载体构建可高效适应环境并不断进化的智能单元,不同智能单元之间持续交互、协同和互补,激发更高水平的群体智能。

  要达成这个目标,首先就要为群体中的每个个体寻求一个高效运转、能持续自主学习的模型大脑。然而当下大部分Transformer主流大模型受限于资源及算力,只能通过有损压缩等“性能阉割”的方式在端侧运行,尚且无法高效运转,更无法根据环境的变化进行自主学习,实现推理和训练的同步进行。

  于是,今年1月,国内首个非Transformer的Attention机制的Yan架构应运而生,大大降低了模型的算力需求,并成功实现Yan1.0模型“0压缩0裁剪”的离线部署,迈出了走向群体智能的第一步。

  多元适配,打通商业化路径

  在RockAI的规划中,群体智能的实现包括四个阶段:创新型基础架构、多元化硬件生态、自适应智能进化、协同化群体智能。如果说自主架构的Yan模型是走向群体智能的开端,那么此次发布的Yan1.3群体智能单元大模型,进入了第二个阶段。其在端侧的无损推理基于两大核心技术创新,一是以底层神经网络架构MCSD替代Transformer的Attention机制,二是基于仿生神经元驱动的选择算法实现类脑分区激活,大大减少计算复杂度及算力消耗。

  众所周知,Attention机制是Transformer架构的核心,其加权算法对计算的算力要求会越来越高。而RockAI通过MCSD机制只把最有效的信息、特征往后传,提升训练和推理效率。同时,RockAI的模型分区激活,不仅节省了算力成本,还可以通过共享神经元实现多模态的对齐。

  据悉,经过对不同硬件的研究和大量调试,目前RockAI已经适配Raspberry Pi以及安卓、Mac、Windows、Linux等主流系统的设备,商业化进程也在不断加速。随着自主学习机制进入实验室测试阶段,RockAI也与芯片厂商及终端厂商达成初步合作意向,突破硬件限制,打造越来越多基于Yan架构的智能单元,让世界上每一台设备拥有自己的智能。未来公司将以Yan架构打造Yan 2.0全模态实时人机交互系统,真正赋予机器自主学习与自我优化能力,构建持续进化乃至群体智能涌现的AGI智慧生态。

来源:新闻晨报

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