內(nèi)蒙古提級(jí)調(diào)查6名學(xué)生溺亡事件
東北大學(xué)“6名學(xué)生遇難”事故細(xì)節(jié)披露:聽(tīng)到呼救后急停浮選機(jī),老師墜落半空被救
[ZOL中關(guān)村在線原創(chuàng)訪談]生成式人工智能以及大語(yǔ)言模型領(lǐng)域的突破與創(chuàng)新,為各行各業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇。尤其是對(duì)于PC領(lǐng)域而言,作為兼顧大眾化普及與出色計(jì)算能力的平臺(tái),PC已然成為人工智能應(yīng)用落地與廣泛傳播的核心媒介。人工智能技術(shù)與PC逐步融合的過(guò)程,快速推動(dòng)了PC行業(yè)進(jìn)入全面智能化的時(shí)代。
而在此背景之下,這種融合不僅重構(gòu)了PC軟硬件生態(tài),更催生出了從芯片到算法,從硬件到軟件,從個(gè)體應(yīng)用到全產(chǎn)業(yè)生態(tài)的新的價(jià)值鏈。也因此,越來(lái)越多致力于通過(guò)AI改變生產(chǎn)、生活、工作方式的開(kāi)發(fā)者與創(chuàng)業(yè)者們,義無(wú)反顧地投身其中。
佘洪宇,這位畢業(yè)于全球頂尖設(shè)計(jì)學(xué)府倫敦藝術(shù)?學(xué)中央圣?丁學(xué)院產(chǎn)品設(shè)計(jì)專業(yè),并曾榮獲IF設(shè)計(jì)獎(jiǎng)的年輕人,正在獨(dú)?運(yùn)營(yíng)著一個(gè)名為"啟問(wèn)SparkQuery"的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)?。在眾多AI開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者中,這個(gè)項(xiàng)目或許不夠宏大,但卻直擊普通用戶如何正確使用AI的核心痛點(diǎn)。而這個(gè)項(xiàng)目的誕生,源自于一次偶然的思維火花綻放。
·架起普通用戶與AI的橋梁:創(chuàng)新的火花常常來(lái)自一次偶然的機(jī)會(huì)
SparkQuery項(xiàng)目的中文名稱叫做“啟問(wèn)”,這個(gè)項(xiàng)目的誕生并非出自一份嚴(yán)謹(jǐn)又詳盡的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū),佘洪宇說(shuō),“年初,我在教??使?AI時(shí),發(fā)現(xiàn)他們總是覺(jué)得AI‘不聽(tīng)話’,難以有效溝通。此時(shí)我意識(shí)到,問(wèn)題的根源在于他們?法清晰、準(zhǔn)確地表達(dá)??的需求。后來(lái),我的父母從他們自己的?作經(jīng)驗(yàn)中,受到通過(guò)“表單”來(lái)規(guī)范化輸入的啟發(fā),和我—起溝通,開(kāi)發(fā)了這個(gè)小工具。它通過(guò)—系列提問(wèn)式交互,引導(dǎo)?戶梳理思路,將模糊的想法轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的,幫助AI能夠充分理解用戶需求的指令?!?/p>
當(dāng)佘洪宇將這個(gè)免費(fèi)工具分享給身邊的同事好友之后,它在創(chuàng)作者和文字工作者群體中獲得了出乎意料的積極反饋。顯著的工作效率提升,使得啟問(wèn)SparkQuery在發(fā)布的第一個(gè)月,就累計(jì)提供了超過(guò)1500次服務(wù),并吸引了數(shù)百位注冊(cè)用戶。
其實(shí),不少人與AI很難成功、有效溝通的根本原因在于沒(méi)有“產(chǎn)品經(jīng)理”式的思維方式。這導(dǎo)致用戶無(wú)法通過(guò)清晰、合理、詳細(xì)、甚至專業(yè)的提示詞或指令讓AI充分了解自身需求,以生成真正符合用戶要求,而非大量注水的內(nèi)容或答案。這是擺在當(dāng)前AI用戶面前最為核心的問(wèn)題。
啟問(wèn)SparkQuery通過(guò)提問(wèn)式交互,一步步引導(dǎo)用戶去完善需求,而不是讓用戶自己去試著如何去完善需求,這種體驗(yàn)上的差異正是其精髓所在。
此外,啟問(wèn)SparkQuery也支持企業(yè)本地部署,也就是在不聯(lián)網(wǎng)的狀態(tài)下也能夠順利運(yùn)行,這使得一些擔(dān)心商業(yè)機(jī)密、個(gè)人隱私泄露的用戶,也能夠放心使用。而要保證啟問(wèn)SparkQuery在本地運(yùn)行時(shí)也能夠保持良好效果,至少需要在本地部署30B參數(shù)量的Q8量化模型。因此,啟問(wèn)SparkQuery對(duì)于用戶本地硬件性能,尤其是GPU顯存提出了較高要求。
而在當(dāng)前眾多硬件解決方案里,佘洪宇選擇了更具經(jīng)濟(jì)性的AMD銳龍AIMax+395平臺(tái)。
·結(jié)緣銳龍AIMax+395:消費(fèi)級(jí)硬件中獨(dú)一無(wú)二的能力
當(dāng)PC行業(yè)抓住AI契機(jī)全面進(jìn)入AIPC時(shí)代之后,傳統(tǒng)PC硬件率先迎來(lái)創(chuàng)新機(jī)遇。但在AMD銳龍AIMax+395平臺(tái)誕生之前,不少硬件其實(shí)只是達(dá)到了邁入AI應(yīng)用門(mén)檻的級(jí)別,并不能真正滿足用戶對(duì)于AI應(yīng)用的需求。
從大語(yǔ)言模型應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō),硬件平臺(tái)需要提供容量足夠大和速度足夠快的內(nèi)存配置來(lái)加快大參數(shù)量大模型的加載,同時(shí)需要有大顯存GPU為生成過(guò)程提速。AMD銳龍AIMax+395通過(guò)統(tǒng)一內(nèi)存技術(shù),可以將128GB內(nèi)存中最高96GB內(nèi)存分配做顯存使用,完美解決了移動(dòng)端平臺(tái)內(nèi)存小、顯存低的瓶頸,從而讓迷你電腦、AIPC具備了本地運(yùn)行32B、70B參數(shù)量稠密大模型,以及235BMoE混合專家大模型的能力。
正因如此,佘洪宇與銳龍AIMax+395結(jié)緣,走上了AI創(chuàng)業(yè)的這條路。
在談及自己對(duì)銳龍AIMax+395處理器的看法時(shí),佘洪宇坦言,“我的典型?作流是:首先利用最先進(jìn)的云端大模型(如DeepSeek來(lái)快速驗(yàn)證—個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的可行性;如果可行,出于成本控制和數(shù)據(jù)安全這兩個(gè)核心因素考量,我會(huì)轉(zhuǎn)向在本地部署量化模型進(jìn)行后續(xù)開(kāi)發(fā)。這個(gè)過(guò)程中,—個(gè)核心的痛點(diǎn)在于對(duì)比測(cè)試——不同機(jī)構(gòu)對(duì)同—模型的量化方案會(huì)產(chǎn)生效果差異,我必須反復(fù)對(duì)比才能選出最優(yōu)解。在傳統(tǒng)高端顯卡(如RTX5090)上,每次對(duì)比都需要重新加載和卸載模型,這個(gè)過(guò)程非常耗時(shí),嚴(yán)重拖慢了開(kāi)發(fā)迭代的速度。而AMD銳龍AIMax+395平臺(tái)則完美地解決了我的痛點(diǎn),無(wú)需反復(fù)加載?!?/p>
確實(shí),在筆者實(shí)際測(cè)試銳龍AIMax+395平臺(tái)時(shí)也發(fā)現(xiàn),得益于128GB超大統(tǒng)一內(nèi)存以及內(nèi)存-顯存分配機(jī)制,傳統(tǒng)高端顯卡系統(tǒng)上都比較難實(shí)現(xiàn)的多模型加載與切換,在銳龍AIMax+395上實(shí)現(xiàn)起來(lái)卻非常簡(jiǎn)單。下圖是筆者測(cè)試時(shí)加載Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的MoE混合大模型的截圖,內(nèi)存峰值占用高達(dá)63.6GB,如果沒(méi)有128GB超大內(nèi)存支持的話,這基本是不可能完成的任務(wù)。
此外,佘洪宇結(jié)合自身在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中的實(shí)際應(yīng)用體驗(yàn),總結(jié)并分享了銳龍AIMax+395處理器的幾個(gè)核心價(jià)值:
首先,它擁有顛覆性的模型測(cè)試效率。這得益于128GB超大容量的統(tǒng)一內(nèi)存,這一特性使得佘洪宇能夠在內(nèi)存中同時(shí)加載2到3個(gè)30B規(guī)模的量化大模型,并且輕松實(shí)現(xiàn)模型間的無(wú)縫切換和即時(shí)對(duì)比,無(wú)需等待,節(jié)約大量模型加載時(shí)間。佘洪宇說(shuō),“僅此—項(xiàng),就將我的開(kāi)發(fā)效率提升了?少20-30%?!?/p>
其次,輕松應(yīng)對(duì)多模型復(fù)雜應(yīng)用。在運(yùn)行RAG(檢索增強(qiáng)生成)、AI繪畫(huà)這類需要語(yǔ)言模型、向量模型、繪圖模型等多模型協(xié)同?作的場(chǎng)景時(shí),銳龍AIMax+395平臺(tái)也能輕松勝任。它避免了傳統(tǒng)雙顯卡方案的高成本、高功耗和高噪音等弊端,非常適合在桌面或家庭環(huán)境中進(jìn)行安靜且高效的開(kāi)發(fā)。
其三,攻克超長(zhǎng)上下文處理瓶頸。當(dāng)需要處理如播客轉(zhuǎn)錄、長(zhǎng)文檔分析等需要超長(zhǎng)上下文(例如32K)的任務(wù)時(shí),即便是頂級(jí)的消費(fèi)級(jí)顯卡也往往難以勝任。而銳龍AIMax+395平臺(tái)則可以充分滿足這種需求。佘洪宇表示,“這在目前的消費(fèi)級(jí)硬件中幾乎是獨(dú)一無(wú)二的能力。”
佘洪宇的工作極度依賴基于GPU進(jìn)行的模型開(kāi)發(fā)和推理,同時(shí)也需要強(qiáng)大的CPU來(lái)支撐相關(guān)的軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及后端服務(wù),AMD銳龍AIMax+395處理器基于AMDZen5架構(gòu)打造,原生16顆超大核心32線程設(shè)計(jì),最高加速頻率5.1GHz,總緩存高達(dá)80MB,NPU峰值A(chǔ)I算力為50TOPS。同時(shí)它還集成了40個(gè)圖形核心、2560個(gè)流處理器+64GBLPDDR5顯存的Radeon8060SiGPU,加上128GB超大統(tǒng)一內(nèi)存以及其中最高96GB容量給顯存分配,自然可以同時(shí)勝任AI開(kāi)發(fā)以及軟件開(kāi)發(fā)兩種不同的任務(wù),足見(jiàn)銳龍AIMax+395平臺(tái)的泛用性與獨(dú)特性。
·用銳龍AIMax+395初步構(gòu)建個(gè)人智能數(shù)據(jù)中心:真正安全、私密的個(gè)人助理
AI應(yīng)用可以說(shuō)是非常典型的入門(mén)簡(jiǎn)單、精通難。這一點(diǎn)相信很多使用過(guò)AIGC生成圖片、或者使用大語(yǔ)言模型生成文檔的朋友都深有體會(huì)。正如前面所言,精通AI應(yīng)用的本質(zhì)是讓自己的思維從用戶思維轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品經(jīng)理思維,這一點(diǎn)說(shuō)起來(lái)容易,但做起來(lái)真的非常困難。
佘洪宇和他的“啟問(wèn)SparkQuery”項(xiàng)目其實(shí)就是為了打破這種壁壘?!昂芏嗳苏J(rèn)為AI的上限取決于模型本身,但我認(rèn)為—個(gè)更完整的公式是:(模型算法+訓(xùn)練數(shù)據(jù)+外部知識(shí)庫(kù))x算力x優(yōu)質(zhì)提示詞。在這個(gè)公式里,模型和大部分算力由廠商提供,但高質(zhì)量的外部知識(shí)庫(kù)和優(yōu)質(zhì)提示詞,則越來(lái)越依賴于我們個(gè)人實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)?!?/p>
然而,這就面臨著老生常談的“數(shù)據(jù)隱私安全”問(wèn)題。
當(dāng)用戶使用AI執(zhí)行文檔閱讀、會(huì)議紀(jì)要、工作總結(jié)、記錄生活等任務(wù)時(shí),是否放心把這些數(shù)據(jù)交給云端的AI,就成為擺在用戶面前的另一個(gè)非常棘手的問(wèn)題。
在佘洪宇的創(chuàng)業(yè)過(guò)程中,不免也會(huì)遇到這樣的問(wèn)題。佘洪宇認(rèn)為AIPC最終將會(huì)成為“個(gè)人智能數(shù)據(jù)中心”。它不僅是一臺(tái)強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備,同時(shí)更是一個(gè)安全、可靠的本地?cái)?shù)據(jù)堡壘,能夠在終端側(cè)完成對(duì)高度敏感數(shù)據(jù)的處理和分析,并確保用戶數(shù)據(jù)安全與隱私。未來(lái),AIPC將成為真正安全、私密的個(gè)人助理。
以前我們常說(shuō),“硬件為創(chuàng)新賦能?!钡绾钨x能?或許更多時(shí)候只是在一代又一代的游戲畫(huà)面和GPU性能螺旋升級(jí)中感受得到。
而這一次,銳龍AIMax+395平臺(tái)為佘洪宇這樣的AI開(kāi)發(fā)者所做的賦能,不僅僅在于AI應(yīng)用本身的驗(yàn)證與開(kāi)發(fā),更在于未來(lái)有可能借助強(qiáng)勁算力平臺(tái)所構(gòu)建的“個(gè)人智能數(shù)據(jù)中心”這樣的全新概念,它改變了我們對(duì)于AIPC的慣有看法,單純的AI應(yīng)用落地和傳播媒介,至少在佘洪宇的概念框架中,已經(jīng)不足以描述。
當(dāng)然,為了最終實(shí)現(xiàn)“個(gè)人智能數(shù)據(jù)中心”這一愿景,佘洪宇也對(duì)AMD平臺(tái)未來(lái)的發(fā)展提出了兩點(diǎn)期待:首先是生態(tài)支持的敏捷性,期待AMD能加速對(duì)業(yè)界前沿AI模型的適配與優(yōu)化,讓開(kāi)發(fā)者能第一時(shí)間利用最新的技術(shù);其次是更親民的價(jià)格,以降低個(gè)人開(kāi)發(fā)者和小型團(tuán)隊(duì)的門(mén)檻,推動(dòng)高性能AIPC在更廣泛的開(kāi)發(fā)者和用戶群體中普及,加速生態(tài)成熟。
·結(jié)語(yǔ)
佘洪宇的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“啟問(wèn)SparkQuery”不僅解決了用戶在AI使用過(guò)程中的溝通難題,還通過(guò)AMD銳龍AIMax+395平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了高效、安全的本地開(kāi)發(fā),并且基于這一平臺(tái)勾勒了一個(gè)充滿無(wú)限可能的“個(gè)人智能數(shù)據(jù)中心”圖景,這一刻,“硬件賦能創(chuàng)新”得到了更為充分的詮釋。而且我們也相信,在像佘洪宇這樣的更多的AI開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者、實(shí)踐者們的推動(dòng)下,AIPC行業(yè)會(huì)有一個(gè)更加清晰的未來(lái)。
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