這段時(shí)間,國(guó)外的大模型圈子確實(shí)特別熱鬧。
那些沉浸在X上的夜貓子們,基本都在被OpenAI即將發(fā)布GPT-5的信息騷擾了一波;馬斯克那摳摳搜搜的Grok3體驗(yàn),憑借著二次元女角色引發(fā)了一波討論小高潮;而GoogleAIStudio剛上的Gemini2.5Pro,更是讓我扎扎實(shí)實(shí)地沉迷了好幾個(gè)星期,順便感受著谷歌那微妙的審核尺度。
至于國(guó)內(nèi)有啥新聞嘛……
對(duì)了,7月30日,火山引擎AI創(chuàng)新巡展開到廈門了。
雖然小雷是廣州人,雷科技也設(shè)立在廣州這邊,但是有字節(jié)的邀請(qǐng),這幾百公里的距離顯然擋不住我的好奇心,簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單買了一張動(dòng)車票,背上簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的行囊,我便踏上了前往會(huì)場(chǎng)的行程。
(圖源:雷科技)
這次巡展的廈門站,雖然貌似規(guī)模不大,但從報(bào)名熱度來看,現(xiàn)場(chǎng)依然會(huì)是熙熙攘攘。到了現(xiàn)場(chǎng),果然又是一座難求,甚至還有很多沒能進(jìn)到會(huì)場(chǎng)只能站著聽的小伙伴圍在門口周邊。
這幅場(chǎng)景,光是想象就著實(shí)有些夸張。
有趣的是,和外界的激動(dòng)期待不同,火山引擎在本次巡展議程里透露出的信息,并不僅僅是發(fā)布讓人“驚訝”的新鮮玩意,更多的,是一個(gè)又一個(gè)讓AI大模型技術(shù)落地的實(shí)際案例。
想知道火山引擎要折騰些什么新東西嗎?跟著我走就對(duì)了。
讓跨語言溝通,再無障礙
大約一個(gè)月前,我到上海參加了“2025火山引擎春季FORCE原動(dòng)力大會(huì)”。
作為半年一次的大會(huì),火山引擎那次確實(shí)帶來了很多值得關(guān)注的更新,除了豆包大模型1.6的正式發(fā)布、豆包大模型家族的全面煥新,還有頗受關(guān)注的扣子和TRAE的新消息,頗有種想把其他同類中文大模型拉一塊擊倒的意思。
沒想到,僅僅相隔一個(gè)月時(shí)間,豆包大模型家族又迎來了兩位新的成員。
沒錯(cuò)!本次廈門站最重磅的內(nèi)容,無疑是豆包·同聲傳譯模型SeedLiveInterpret2.0和豆包·圖像編輯模型Seededit3.0的正式發(fā)布。
根據(jù)火山引擎總裁譚待介紹,豆包·同聲傳譯模型2.0是首個(gè)延遲&準(zhǔn)確率接近人類水平的產(chǎn)品級(jí)中英語音同傳系統(tǒng),在中英同傳翻譯質(zhì)量達(dá)到業(yè)界SOTA的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了極低的語音延遲水平。
(圖源:雷科技)
長(zhǎng)期以來,傳統(tǒng)機(jī)器同傳受制于“語音識(shí)別→MT機(jī)器翻譯→語音合成”的級(jí)聯(lián)式架構(gòu)。這種架構(gòu)如同多級(jí)瀑布,信息在每一層傳遞時(shí)都會(huì)產(chǎn)生延遲與損耗,錯(cuò)誤逐級(jí)累積,最終導(dǎo)致翻譯結(jié)果延遲高、韻律感差、語義生硬。
豆包同傳模型則摒棄了這一模式,采用了業(yè)界前沿的端到端全雙工語音翻譯框架,不僅實(shí)現(xiàn)了從源語言到目標(biāo)語言的直接生成,更能完整保留源語言中豐富的韻律信息,使內(nèi)容更貼近說話者的真實(shí)意圖,并將延遲壓縮至2-3秒這一驚人水平。
不僅如此,該模型還實(shí)現(xiàn)了“0樣本聲音復(fù)刻”。
借助強(qiáng)大的說話人身份編碼技術(shù),豆包同傳模型僅需利用演講者開口說話的前3-5秒音頻,就能迅速提取出獨(dú)特的聲紋特征,并結(jié)合目標(biāo)語言的語言習(xí)慣,動(dòng)態(tài)調(diào)整輸出節(jié)奏,告別了傳統(tǒng)機(jī)器翻譯那種勻速、平淡、毫無生氣的“機(jī)器人腔”。
(圖源:雷科技)
譚待在現(xiàn)場(chǎng)演示了一下,在沒有事先進(jìn)行聲庫(kù)訓(xùn)練的情況下,豆包基本能做到在使用者說完后立刻復(fù)刻、翻譯并完成同傳,效果非常驚艷。
至于豆包·圖像編輯模型3.0的升級(jí)則更簡(jiǎn)潔明了,打破了模型難以理解用戶真實(shí)需求,指令執(zhí)行不到位、誤改了不該修改的地方、輸出圖像美感不夠等既有問題,現(xiàn)在它具備更強(qiáng)的指令遵循能力、圖像保持能力和更強(qiáng)的圖像生成質(zhì)量。
(圖源:雷科技)
豆包現(xiàn)場(chǎng)展示的一系列廈門風(fēng)景轉(zhuǎn)畫風(fēng)確實(shí)很有意思,但像這種能力的樂趣,肯定還是大家自己下個(gè)豆包試一試更有樂子。
除此以外,上個(gè)月發(fā)布的豆包1.6底層大模型在近日升級(jí)了代碼、推理、數(shù)學(xué)等大語言模型能力,此前開源的Coze相關(guān)項(xiàng)目也獲得了開發(fā)者的一致好評(píng)。
可以說,僅這一系列發(fā)布,就足以讓與會(huì)者不虛此行。
做好Agent,更要做到持續(xù)運(yùn)營(yíng)
除了驚艷的同傳模型,Agent(智能體)依然是火山引擎持續(xù)深耕的核心方向。
現(xiàn)如今,多模態(tài)模型統(tǒng)一及其姐妹API的統(tǒng)一,是市面上所有大模型發(fā)展的重要趨勢(shì)。
為此,火山方舟平臺(tái)升級(jí)了API體系,推出ResponsesAPI。
(圖源:雷科技)
根據(jù)火山引擎智能算法負(fù)責(zé)人吳迪介紹,ResponsesAPI具備原生上下文管理能力,支持多輪對(duì)話的鏈?zhǔn)焦芾恚梢詿o縫銜接文本、圖像、混合模態(tài)數(shù)據(jù),能大幅降低延遲和成本,在典型應(yīng)用里,整體成本下降幅度可達(dá)80%。
此外,ResponsesAPI支持自主選擇調(diào)用工具,用戶發(fā)起單次請(qǐng)求,即可聯(lián)動(dòng)多個(gè)內(nèi)置工具、自定義函數(shù)及多輪模型組合響應(yīng),解決復(fù)雜任務(wù),讓Agent開發(fā)更加省時(shí)省力。
針對(duì)有模型定制需求的企業(yè)客戶,火山引擎還發(fā)布了企業(yè)自有模型托管方案。
依托火山方舟模型單元,企業(yè)無需運(yùn)維底層GPU資源,也不用進(jìn)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)配置,就能在火山方舟上實(shí)現(xiàn)自研模型的全托管,并享受極致的彈性算力資源,大幅降本增效。
(圖源:雷科技)
這一系列分享,標(biāo)志著火山引擎正在為Agent的落地提供從開發(fā)、管理到部署的全生命周期解決方案,距離數(shù)字員工全面融入我們的日常工作,或許只是時(shí)間問題。
當(dāng)然,為了證明好的模型和工具能夠有效加速Agent的落地,沒有什么比來自一線客戶的現(xiàn)身說法更具說服力了。
在本次巡展中,火山引擎特意邀請(qǐng)了兩位極具代表性的嘉賓。來自廈門大學(xué)信息中心的許卓斌主任,為我們分享了AI在教育科研領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐;來自網(wǎng)龍?zhí)烨鏏I平臺(tái)的黃繼峰,則為我們分享了如何用AI制作更智能的人機(jī),以幫助玩家度過新手期的案例。
(圖源:雷科技)
這些來自本土和行業(yè)的真實(shí)案例,遠(yuǎn)比單純的技術(shù)宣講更具說服力。
總結(jié):火山引擎已成AI落地基建
在國(guó)內(nèi)大模型廠商中,火山引擎的成績(jī)是相當(dāng)亮眼的。
根據(jù)最新數(shù)據(jù),截至2025年5月底,豆包大模型日均處理的tokens量已攀升至16.4萬億+,這個(gè)數(shù)字相較于去年同期增長(zhǎng)了136倍。目前,豆包大模型已在汽車、智能終端、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育科研、零售消費(fèi)等行業(yè)廣泛落地,覆蓋超5億終端設(shè)備,算是一份相當(dāng)亮眼的成績(jī)單。
(圖源:雷科技)
整個(gè)巡展議程看下來,我的感觸還是比較清晰的。
作為一個(gè)極具前景的大模型落地方向,缺乏技術(shù)支持的企業(yè)很難輕松駕馭AI和Agent,效果不好、成本太貴、落地太難,始終是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
火山引擎在廈門站展示的一系列產(chǎn)品和議程——從底層大模型、同聲傳譯模型和圖像編輯模型的迭代,到體系化的Agent開發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái),再到深入行業(yè)的實(shí)踐分享,確實(shí)是在大模型落地層面起到了標(biāo)準(zhǔn)化流程、提升效率和促進(jìn)協(xié)作的作用,讓企業(yè)開發(fā)Agent變得更加簡(jiǎn)單。
可以預(yù)見的是,在技術(shù)門檻有效降低的情況下,為了加強(qiáng)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力,企業(yè)將更勇敢地邁出轉(zhuǎn)型的步伐,加速推進(jìn)AI能力和自家業(yè)務(wù)的融合。
讓大模型真正成為企業(yè)生產(chǎn)力的一部分,或許已經(jīng)不是夢(mèng)了。
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