对话
作者：365bet体育日期：2025/06/21 浏览：
人工智能技术已将技术探索变为行业的深海，技术潜力和发展中国公司发展的潜力正在不断出现。 Qiming Venture Capital在Jieyuexingchen公司中投资是一家大型，基本和行业领导者的创业公司，积极调查多个学科中大型模型的实践途径。从工业应用的角度来看，Jieyuexingchen专注于智能终端代理商，并与行业领先的公司在关键应用程序方面进行密切合作，例如汽车，手机，Informated Informated Intelligence和Iot。 Qiming Venture Capital的执行合伙人Zhou Zhifeng是Qiming的年度INMB基金会的第16届年度会议，Jieyuexingchen的创始人兼首席执行官Jiang Daxin与Jieyuexingche进行了交谈，他在“ YUEXING”中与Jieyuexingche进行了交流。 （左）和Jieyuexingchen和Jiang Daxin（RIGHT）是Jiang Daxin（右）的创始人兼首席执行官指出，AI模型的技术发展仍处于非常快速的上升阶段，并且对综合和大型模型的理解和生成非常重要。代理的关键能力是通过多模式交互来了解任务的环境和背景，并帮助用户完成任务。踩在星星上的重要眼睛是一个标志是为智能终端建立平台，以便更多的人称呼一切模型的矩阵。在这方面，周凡说，当前AI领域的“模型”概念与互联网时代的产品结构概念大不相同。在AI的情况下，一个或一组良好的模型或代理直接决定了产品性能。在互联网时代，一家基于技术的成熟公司专注于产品级别的创新。下面列出了详细的对话记录被编辑和淘汰。制作AGI的三个阶段：您好，我很高兴您能来我们的峰会。一月份发布了两个DeepSeek模型后，我获得了无数咨询。我们投资我们面临重要挑战的Stepstar和Zhipu AI的确吗？今天，帮助我们回答这些效率的效果。 4月，秘书长习近平访问了上海Xuhui区的伟大“ MOSA”模型创新的生态社区。四家公司一一报告，Jieyuexingchen是唯一的主要模型公司。江达辛（Jiang Daxin）：当时的机会也很少见。 Jieyuexingchen首先报道了一家基本的大型模特公司在上海。我们介绍了伟大模型的技术和基本应用的最后进展，该模型表明，大型多模型和智能终端场景的结合为每个人的生活提供了便利和价值。周凡：中国的伟大模型THe小木的概念以前在行业中经常被提及，几家重要的技术制造商是中国大型基本模型的研发的支柱。最近，媒体在前五名中提出了“新”普鲁斯塔斯，其中三家已经是大型公司：Bytedonce，Alibaba，Depseek，Zhipu AI和Stepyuexingchen。他们认为，这五家公司将继续在通往AGI的道路上努力工作（通用人工智能）。我在这里。你怎么认为？您对AGI的定义是什么？ Stepyuexingchen的愿景是什么？我需要如何迁移到AGI？江达辛：什么是agi？实际上，该行业没有共识。十年前，每个人都会说我们会讨论。何时会完成AGI？他感觉像是幻想。即使五年前没有出现过伟大的模型，每个人都认为这个问题不在讨论的范围内。随着越来越大型的模型，越来越多的人会认为Hat Agi将在未来五年到达。所有的时间表从2026年到2030年都不同。证明AGI到来的指南是什么？ 4月，美国大学使用传统的图灵测试。 GPT-4.5发现30％的人不知道自己是AI还是人类，有73％的案件认为这是人类。根据图灵测试的原始定义，这意味着GPT-4.5已通过图灵测试。我不认为这样的标准只能被视为AGI。因此，当我与硅谷的一个朋友交谈时，他们给了我一个新的AGI定义，即可以完成现有人类工作的模型的百分比。这个百分比的数量与不同的人不同。如果我决定，保守的数字为50％。如果2030型号可以完成现有的50％的现有人工工作，我认为AGI将会到来。 Jieyuexingchen在他的建立开始时建立了自己的目标，即Agi。我们的一些创始人绘制了路线图，以制造Agi Co我是的。该地图已分为三个阶段。模拟世界，探索世界并总结世界。 Llasightim的世界，我们在这里学习的方式是使用Internet上的所有数据模仿学习。所有这些都充满了大型模型，并且通过非常简单的任务，该模型可以理解数据的结构和独特属性。在此阶段，我们主要将演讲用于声音，声音，图像，视频和4D物理空间。尝试学习表达几种方式。这里的主要问题是如何使用深层神经网络来实现从简单到复杂的方式的表示。这是必须在第一阶段完成的工作。在学习代表世界之后，在第二阶段，该模型应有助于解决问题，尤其是一些非常复杂的问题。例如，在编写代码或创建数学问题时，您通常需要强大的思维链。人们用来解决如此复杂问题的技能之一Arethey考虑缓慢。例如，如果您遇到数学问题，则通常将问题分为不同的步骤，而不是支付一点响应。如果您认为最初的想法是不正确的，请通过反映新解决方案来考虑一下。因此，这是连续证明和错误探索的过程。构建机器的方式是否具有这种缓慢的思想能力？其背后使用的算法是增强学习。强化学习的概念并不是那么新，而且随便截至今年，图灵奖颁发给了两位强化学习专家。一个是安德鲁·巴尔托（Andrew G. Balto），另一个是理查德·萨顿（Richard S. Alphago于2016年击败Humango Sentry Cador，是强化学习的典型代表。今年，众所周知的DeepSeek还使用了增强学习算法，从而大大提高了Themodel推断的推论能力。然而，强化学习不是智力的终结。智力超越，智力可以演变为独立学习。模型可以在最先锋领域，核能和量子计算中与科学家一起发现新法律，并发现人类尚未发现的物理定律。在这个阶段，我们称其为归纳世界。去年八月，Openai宣布了五个智能进化。首先是聊天机器人，然后是婴儿，代理商，创新者和组织。如果我们仔细观察它的定义，我们可以看到这五个层次与三个层面背后的逻辑相吻合，但它们的解释是不同的。由Operai或大型外国公司推出的有许多模型，但是沿着这款路线图，我们可以看到该模型是始终涵盖这条道路的关键节点。今天，我们看到这种趋势变得清晰，从模拟世界到探索世界。周凡：谈到伟大的模特，回到了开放性DeepSeek，都是制造大型模型的公司。与Jieyuexingchen和DeepSeek等公司相比，有什么区别？江达辛（Jiang Daxin）：让我向您展示过去两年中我所做的工作。我们已经推出了几个大型型号。所有这些都称为基本大型模型，但它们的功能和方向都不同。它们可以分为语言模型和多模型模型。语言具有基本模型和推理模型。在多模式字段中，可以根据几种方式对其进行分类，例如语音模型，音乐模型，图像模型和视频模型。一旦根据功能进行分类，它也可以分类为对生成模型和模型的理解。我们的主要特征之一是非常重要，并继续改善特征千代人（此能力）。 Jieyuexingchen遵守完全覆盖和本地多模式的概念。这是行业中的一个无关，但我一直相信MUltimodality是AGI的唯一形式。实际上，AGI由与人类智力的类比定义。除了语言的象征性智慧外，人们天生还具有视觉智能，空间智慧和运动的智能。这些智能不能仅通过语言来实现，应通过多模式反映它们。除了AGI概念之外，我希望它一旦到达应用程序字段，无论是垂直的终端应用程序，模型都可以聆听，将其视为人类。这样，您可以更好地了解将用户放置并以非常自然的方式与他们进行交流的物理环境。从这两个角度来看，我们认为缺乏举止会减慢AGI的实施过程。与其他公司相比，对于这一点而言，我们遵守自我开发的全面基本模型并建立完整的模型矩阵。你可以做到。仍然有一些大型公司，更不用说新公司了。 t他也是我们的徽章和优势。 02/技术进步和发展趋势周佛：上述的一些刘海（Liu Xiahu）公开宣布，他们已经完全放弃了预处理，并且只在培训和其他研究和开发后才进行。我觉得每个人的选举变得越来越不同。从他的角度来看，Jieyuexingchen认为当前技术取得了重大进展。您接下来会做什么？江达辛（Jiang Daxin）：另一方面，模型的功能实际上正在不断改进。无论是推理模型还是多模型模型，它都在不断改进，并且实现了实现。 DeepSeek出来后，每个人都感到很多工作在过去的应用程序场景中没有起作用，但是现在可以通过一个非常强大的模型来实现。模型功能解锁了许多应用程序方案。此外，我们认为模型的发展尚未放慢了速度。春节结束后，五家重要的美国公司受到了深入的影响。 Operai首先启动了O3和GPT-4O解决方案，但Operai的发布时间通常与Google的发行版相似。 Google同时推出了双子座系列。还有一个十四行诗Claude 3.7。在短短两个月内，该模型的进度并不慢，因为五家主要的外国模型公司急于推出该模型。通过启动这些模型，您可以看到一般发展趋势。首先，当前的模型从世界模仿的原始模型到学习模型。强化学习的最古老模型是去年9月Operai发表的O1模型。 R1模型于12月推出，然后由DepSeek在春季音乐节上推出，宣布推断模型基本上将趋势变为范式。接下来，让我们看一下上面提到的主要外国公司发布的模型。这是BA从事有趣的能力。 Yuexingchen步骤也用于推理。一月份，我们推出了一个小型R-Mini型号，该模型当时超过了Openai O1。将来，我们还将推出推理模型的大型版本。我们看到在推理模型方面正在进行很多工作。例如，如何进一步提高推论效率。人们现在认为链条很长，但是其中一些是无效的想法。第二，一个非常重要的问题：如何使用加强学习来概括数学和清晰和不正确的代码等领域的奖励功能？思维链如何手动合成此数据并为运输而进行？他们目前是行业和研究界非常受欢迎的问题。推论模型将在未来1 - 2年内继续前进。对于我们看到的趋势，不仅可以在文本字段中使用推论模型，而且多模式字段也可以实现推理。塔基ng Operai O3模型为例，互联网用户拍摄了一张照片，并要求他们猜测它在哪里。这真的就像夏洛克·福尔摩斯（Sherlock Holmes）一样，通过细节，这是关于猜测他在照片中的位置。在这里，我们向您展示这是我们照片启动的照片的推理模型。拍照告诉您哪些超级联赛的中国球队在家并参加比赛。如果您以前重现了图像的识别，您会发现上一代的视觉模型刚刚找到了训练数据的类似内容，并且它仍然是一个快速思考的过程。换句话说，看到这张照片后，他将确定自己看到的位置。这不是推理。在当前的模型中，您可以找到两个参与法院得分的团队团队的徽标。他们还在舞台上查看粉丝的颜色，以决定谁是家庭外套。在这一点上，我们已经可以猜测哪个阶段是哪个阶段。此外，您可以看到哪个阶段是上层体育场通过体育场的建筑风格。它乍一看不再是，而是因为这是结合细节，感官意识和内部知识基础的原因，所以Raczonar变得越来越强大。此外，多模式融合的有趣趋势朝着理解和产生的整合发展。首先，请允许我解释什么是理解和生成融合。诸如DeepSeek之类的语言模型列出了回答问题并产生摘要的文章，这是一个典型的理解类任务。然后，如果使用标题创建它，这是一个世代类的任务。人们通常使用相同的模型来完成它们，而不是区分这两个任务。但是，在多模式场中，两者分开。例如，如果您现在要查看图像的内容信息，则必须使用诸如GPT-4V或GPT-4O之类的模型。如果生成，则必须使用Sora之类的模型。因此，理解的整合在视觉中尚未实现叮当和发电。为什么这个问题如此重要？例如，如果老师用粉笔在板上写作，Sora Puede用手的动作将其模拟，包括粉笔和黑板之间的接触痕迹。如果老师在写作中停下来，我们问他以后会写什么。这需要一个全面的模型来做出预测，而Sora生成模型缺乏这样的能力。这意味着没有集成理解和产生。从生成的角度来看，当前的生成模型不在理解的控制之下。从全面的角度来看，真正的理解是什么？如果您无法创建它，那意味着我不了解它。只有当我真的可以独立创建时，我才能实现我的真实理解。正如理查德·费曼（Richard Feynman）所说：“我不明白我无法创造。”在文本字段中，一代任务预测以下令牌和MODel可以理解所有互联网的知识，也可以理解这个广阔的世界。通过转化为视野，我们预测下表尚无法执行。计算机视觉的研究已经进行了数十年，尚未实现。接下来，这将导致更多内容，包括生成更长的视频，以适应目前不可能的物理定律和逻辑。同样，如果您想成为一般机器人并提供命令，请完成多样性任务，您可以得到它。这是不可能的，因为视野无法实现真正的概括。因此，了解一代的整合非常重要。目前，我们有一个很好的趋势，是由GPT-4O代表的模型。用户指示并生成图形。用户可以不断输入说明并使其连续编辑。这里所需的能力是理解和产生的整合。首先，您必须了解说明，其次，它必须遵守指令并编辑它们。生成照片时，模型需要了解文本和图像。这是非常困难的。尽管Operai尚未发布任何细节，但我们看到我们必须采取伟大的一步来了解这一代人的整合。 Stepstar在这方面也取得了进步。最近，我在喷泉开设了一个模型，使我能够进行多个圆形编辑。我们认为，模型技术的发展仍处于非常陡峭的阶段。每六个月，就会出现高度破坏性的技术。一方面，我们看到这项技术已经足够成熟，可以在实践中应用，但与此同时，它不能忽略它并迅速发展。 03/您可以创建一个智能终端平台，并为更多人调用步骤，该Yuexingchen方面计划如何？江达辛：经纪人真的很热。许多人说2025年是第一年的代理商。我想定期代理实际上出现在2023年。当时，有一个代理体系结构图。为什么仍然受欢迎？到2025年，这个概念会变得非常流行吗？它的成功与两个因素密切相关。首先，AI代理可以处理极其复杂的问题。这要求该模型具有非常强大的推论功能。推论模型出现在去年晚些时候，当它于今年早些时候开发时，特工逐渐成熟。其次，需要多模式的能力，因为代理必须了解用户所在的环境，了解任务的上下文并需要多模型的能力。对于IA的代理商来说，这是非常人性化的。什么是代理商？我认为每个人都有自己的意见，但是其中一些是由LotMPO撰写的，并解释了各个方面的代理商。我认为，一个非常重点的定义是，可以独立帮助人类完成复杂任务的系统是称为代理。让我们仔细看看什么是自主权。它包含两个含义：自动和资产。 SO称为自动化意味着完成复杂任务的完成，以最独立的方式完成，减少，需要或给出任务。这是一个自动化过程。很难采取主动行动，每个人都习惯于在他们认为谁能帮助我完成时做某事，我需要控制界面以实现它。任务发起者通常是用户本人。想象一下，如果您有会议软件在开会开始时自动旋转录制的软件，那么会议结束后将自动生成概述。如果您的老板在未准备的会议上突然问，将自动帮助您总结并提供相关信息。多么伟大的代理人。因此，代理必须自动主动。周凡：Stepstar是如何计划这个领域的？ Jiang Daxin：目前专注于Smart终端代理。智能终端通常是人类看法和经验的扩展。有一个非常受欢迎的硬件，称为Plaud，并赢得了数十亿美元。一个非常聪明的录音机，可以连接到iPhone的后部，并且可以携带。您可以随时录制声音，例如在通话中录制，这是人耳的延伸。它可以帮助您在任何时候和任何地方收集和组织听到的信息。这表明，作为代理，硬件可以积极地了解用户环境和任务的上下文，这非常重要。因此，许多英特尔设备具有这种属性，这些是眼睛的延伸和耳朵的膨胀。例如，Qiming在首都的首都，阴影石的创新（688775.sh）是眼睛的延伸。我也希望你成为一名经纪人。拍照时，您无需按下按钮，但它只会告诉他们拍照d了解您何时拍照以及何时不拍照。此外，智能设备通常可以帮助人们完成任务。例如，微波炉具有数百个特征，这使得它们在不阅读手册的情况下很难操作。将芯片嵌入微波炉中后，我们假设它很容易使用。用户说：“请帮助我鸡蛋。”它可以自己完成。其独特的特征是，用户会自动通过自然语言互动来帮助了解其环境和意图，并有助于他们完成任务。最终，我们希望为智能终端建立一个平台，以便更多的人可以通过星星调用干预模型矩阵。周凡：如上所述，该模型继续发展和重复，迅速改变技术基础并变得更聪明。由于我经历了互联网时代以来，我佩服的一些投资者可能会认为，出于多种原因，他们应该应该不投资模型公司，而仅投资具有真实金钱和营销能力的应用公司。我认为中国在下半场进入了互联网时代。当时，新的互联网公司几乎不必担心基于技术的问题，专注于产品级别的创新。互联网产业链非常短，具有商业货币化方法，例如以前的流量和延续广告。在当前时代，上半年，无论是在模型级别还是在技术基础上，仍有很大的优化空间。从某种意义上说，以及“模型是产品”，好的代理或模型决定了产品的70-80º。目前，它们是否来自诸如Jieyuexingchen之类的超级应用公司，这些公司获得了基础模型的功能？江达辛（Jiang Daxin）：我不是，我和你同意，我与许多产品经理进行了交谈。他们认为，互联网时代成功的产品经理可能会陷入困境D在AI时代再次学习。在互联网时代，技术相对安全，但是产品不确定。当前，这两个方向都不确定，例如确定技术的发展程度，更困难的是确定在未来六个月内可以开发哪种智能水平。调查和产品开发需要积极的思考。如果产品基于现有技术，则在启动现有产品时可以撤销下一个代理技术。因此，产品经理的最大关注点是如何在高度不确定的技术平台上创建新产品。这可能是每个人都应该思考的问题。这就是为什么这是最好的。周凡：谢谢您的重要组成部分。 （转载用于Qiming Venture Capital） 上一篇：Musk X平台推出投资谈判能力
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