游戏播报台2024年11月12日发布:2年上百亿,中国大模型,闯入一个扫地僧”
⭐发布日期:2024年11月12日 | 来源:游戏播报台
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2年上百亿,中国大模型,闯入一个扫地僧”
重新编织一个精彩的故事
缘起:一个"扫地僧"的觉醒
2022年末,ChatGPT席卷全球,在中国掀起了人工智能创业的新热潮。然而,在这群蠢蠢欲动的创业者中,隐藏着一个不为人知的"扫地僧"——闫俊杰。
多年来,这位清华博士在人工智能领域潜心研究,先后在中科院、清华大学和商汤科技任职,积累了丰富的理论和实践经验。但在外人看来,他就像个"扫地僧"一样神秘而又低调。直到ChatGPT的出现,这位沉默者终于站了出来,开始向世人展示他的"真功夫"。
突破:一场痛苦的技术攻坚战
面对ChatGPT的风头,闫俊杰并没有一味模仿,而是选择了一条更加艰难的道路——开发基于混合专家系统(MoE)架构的大模型。这无疑是一个巨大的挑战,因为MoE模型相比于传统的密集(Dense)模型,在计算资源和训练难度上都有很高的要求。
然而,闫俊杰坚信这是通向通用人工智能的唯一道路,"做不出来就完了"。在接连两次失败后,他并没有放弃,而是带领团队进行了深入的探索和优化,终于在2023年1月推出了突破性的abab6.5模型。这不仅标志着MiniMax在国内率先实现了MoE架构的落地,也为未来的技术突破奠定了坚实的基础。
飞跃:国内少有的人工智能独角兽
就在MiniMax成功研发出abab6.5模型的同时,其自有产品"星野"和"Talkie"也在中国乃至全球范围内不断突破,月活数千万,遥遥领先于其他同行。这些成绩不仅让MiniMax成为国内少有的人工智能独角兽,也让闫俊杰在业内赢得了"扫地僧"的美誉。
在接下来的探索中,MiniMax更是走在了行业前列,先后推出了基于Linear Attention和MoE结合的abab7.0模型,其效果甚至可以媲美ChatGPT背后的GPT-4。这无疑再次证明了闫俊杰及其团队的技术实力,也让外界开始关注这家鲜为人知的"扫地僧"公司。
展望:通用人工智能的"中国答卷"
回顾闫俊杰的成长历程,我们不难发现,他对通用人工智能的执着信仰源于对科技服务于普通大众的执着追求。从最初想帮助外公实现个人创作梦想,到后来通过创业打造能服务每一个人的产品,闫俊杰从未放弃这个目标。
如今,随着MiniMax的不断突破,这个目标似乎越来越近了。当未来的某一天,人们再也无法将AI与技术本身划等号时,那或许就是通用人工智能实现的时刻。而这个时刻,也将成为中国在这场人工智能赛跑中的一个重要里程碑。
实现路径:AI赋能下一个科技浪潮
在通用人工智能的发展道路上,MiniMax正在书写着属于自己的一篇精彩篇章。但这远远不只是一家公司的个人表现,更代表着中国在这场全球性科技赛跑中的崛起。
我们不难发现,过去几年里,中国掀起了一股人工智能创业热潮,涌现了一大批敢于探索前沿技术的企业。从商汤科技、旷视科技到 SenseTime、依图科技,再到如今的MiniMax,他们正在一步步缩小与国际头部企业的差距,有的甚至已经超越。
这些企业不仅在技术上不断突破,更重要的是在产品化和商业化方面走在了前列。MiniMax的"星野"和"Talkie"就是很好的例证,它们不仅在国内市场广受好评,在海外市场也颇有建树。这说明,中国企业正在学会将前沿技术转化为真正服务大众的产品和服务,这对于通用人工智能的落地应用至关重要。
展望未来,我相信这些企业定会在通用人工智能的发展中发挥关键作用。当这些技术真正成熟并融入到我们的日常生活中时,人们也许就会不再将其视为"人工智能",而是将其视为一种自然而然的智能辅助工具。而这一天的到来,将标志着通用人工智能在中国落地的里程碑。
或许在某种程度上,这就是中国在人工智能领域所呈现的独特价值。我们不仅拥有前沿的技术研发能力,更擅长将其转化为切实服务大众的产品。这种融合创新的能力,将成为中国科技企业在未来竞争中的核心优势。
当人工智能不再是AI,而是一种自然而然的智能辅助工具时,我相信这将引发下一波科技浪潮。而这个浪潮的主角,或许就是像MiniMax这样的中国企业。让我们一起期待这个充满无限可能的未来!
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Crosta
2秒前:2022年末,ChatGPT席卷全球,在中国掀起了人工智能创业的新热潮。
IP:10.51.6.*
舒彬
3秒前:在接连两次失败后,他并没有放弃,而是带领团队进行了深入的探索和优化,终于在2023年1月推出了突破性的abab6.
IP:72.35.5.*
우석
1秒前:MiniMax的"星野"和"Talkie"就是很好的例证,它们不仅在国内市场广受好评,在海外市场也颇有建树。
IP:34.58.7.*
羽语山
5秒前:我们不仅拥有前沿的技术研发能力,更擅长将其转化为切实服务大众的产品。
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金玟我
1秒前:这无疑是一个巨大的挑战,因为MoE模型相比于传统的密集(Dense)模型,在计算资源和训练难度上都有很高的要求。
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