AI 手机的 iPhone 时刻
前不久, 联发科正式推出新一代旗舰 5G 智慧体 AI 芯片天玑 9400。发布没多久, 它就成为了 2024 年旗舰手机芯片的标杆, 并且会应用在即将上市的 vivo 手机上。
在这块芯片强大性能的支持下, 手机的 AI 算力显著提升,AI 功能丰富多样, 带来用户体验的更多可能性。
将大模型装进手机并且流畅运行,AI 离我们越来越近了。但无法忽视的一件事是, 受限于大模型对算力资源的需求, 目前各家手机厂商的手机 AI 进化之路, 几乎都是建立在芯片的能力突破这一前提下。也就是说, 脱离高算力的芯片, 手机无法达到同等程度的 AI 升级。
我们不禁要问, 米 OV 们在手机的 AI 突破上展现出真本事, 是否只能依赖高算力芯片? 在手机上运行更复杂的大模型, 搭载天玑 9400 这样的芯片是唯一路径吗?
另一条路: 算力竞赛算法优化
从设备的算力竞赛转到大模型的算法优化,RockAI 一直坚持一条不一样的道路, 以通用的端侧大模型去适配不同算力的终端设备, 无需裁剪, 无损部署, 最大程度保证 AI 功能的完整呈现。
1.全新架构
非 Transformer 架构类脑激活机制
当前市场上主流大模型普遍采用 Transformer 架构、Attention 机制, 对算力的要求非常高, 这也是厂商升级芯片、设备的主要原因之一。许多业界人士提出 AI 的发展路线不应局限于 Transformer 架构, 开发成本、计算资源、终端响应速度等因素倒逼大模型的革新。
在“高算力才能负载大模型”中寻找突破点,RockAI 从底层神经网络着手, 自研 Yan 架构大模型, 以 MCSD (Multi-channel slope and decay) 架构替代 Transformer 的 Attention 机制, 并实现类脑分区激活, 大大减少了计算复杂度和算力消耗。
2.全线适配
真端侧真无损 0 压 0 裁
本地部署隐私安全
今年 7 月的 WAIC 大会上, 未经压缩裁剪的 Yan1.2, 能跑通算力不到普通家用笔记本的 1/8、且低于绝大多数智能手机的树莓派 5, 说明 Yan 架构大模型已经具备部署在大多数设备上的能力。
RockAI 最新发布的 Yan1.3 群体智能单元大模型, 作为一个 3B 参数的多模态大模型, 能够处理文本、语音、视觉等多模态信息, 可在主流消费级 CPU 等端侧设备上无损运行, 且综合性能已经超越了 Llama3。
与昂贵旗舰芯才有良好体验的大模型, 或经过压缩量化性能有损的大模型相比,Yan1.3 是更具普适性、高中低端设备轻松驾驭的“满血”端侧大模型。
目前,Yan1.3 已经实现了手机、PC、无人机、机器人等设备的本地部署, 从低算力到高算力, 从消费级到工业级, 让智能不受限。
人工智能为人类带来前所未有的便利, 也引发了不容忽视的安全风险。无论个人还是企业, 对数据安全和隐私保护的诉求日益提升。在本地部署的 Yan1.3, 天然具有保护隐私的优势。以手机、PC 为例, 一方面可以在本地处理用户数据, 将数据保留在终端上, 避免重要资料、个人信息的外泄, 另一方面也减少了对网络传输的依赖, 可以满足高铁办公、离线会议总结等网络状况不佳或断网场景下的需求, 让用户感受到 AI 的便利。
在本地运算的端侧大模型不依赖网络传输, 意味着响应速度更快, 可以直接在终端设备上进行智能化决策, 是交互效率提升的理想选择。凭借出色的架构设计和多模态处理能力,Yan1.3 能够实现设备上的高效运行, 在 CPU 上秒级响应,GPU 上更是百毫秒级实时处理, 超强模力让不同终端的交互体验十分丝滑。
3.群体智能
自主学习持续进化
强交互高协同
RockAI 认为群体智能才是通往人工智能的最终路径, 而实现群体智能包括四个发展阶段: 创新性基础架构、多元化硬件生态、自适应智能进化、协同化群体智能。随着 Yan 1.3 成功在多元设备端部署,RockAI 已经完成了第二阶段, 为打通智能生态创造条件。
从生物的群体智能源起, 机器的群体智能以一个个智能单元的协同、交互激发群体的智慧。Yan 架构大模型作为 RockAI 面向机器的群体智能单元大模型, 不只是为了提升单个设备的能力, 更是为机器注入新的智能基因, 让世界上每一台设备拥有自己的智能。
它们或许外观不同、功能不同、适用场景不同, 当智能体间的交互壁垒被打破, 可以像人类一样交流协作, 释放出超越个体的能力, 形成群体智能系统, 掀开群体智能的新篇章。
创新 > follow
在 AI 渗透到各行各业的今天, 或许我们更需要思考, 为什么出发以及怎样前进?
为了 AI 而 AI, 还是从人本主义出发普惠大众?
独立思考持续创新, 还是 follow?
RockAI 不断探索人工智能的出发点是,AI 普惠。当下, 还有更大多数值得我们关注, 我们期待, 通过另辟蹊径, 在实现商业价值的同时, 最大程度实现社会价值, 为 AI 普惠贡献力量。
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