衡宇昕祎發(fā)自凹非寺量子位|公眾號(hào)QbitAI
剛剛，就在WAIC現(xiàn)場(chǎng)的一個(gè)展臺(tái)，我親眼看到一只機(jī)器狗，在完全離線斷網(wǎng)的情況下，學(xué)會(huì)了一個(gè)新動(dòng)作。
是一位中年男性觀眾現(xiàn)場(chǎng)教的。讓它先轉(zhuǎn)個(gè)圈，再立起來做了個(gè)經(jīng)典的小狗拜拜。
教完過后沒兩分鐘，狗子自己就原模原樣復(fù)現(xiàn)出來了——
沒有預(yù)定程序，沒人遙控操縱，狗子全程離線。
一扭頭，這展臺(tái)還擺著幾只靈巧手，一會(huì)兒在愉快地玩黃金礦工，一會(huì)兒又玩推箱子推得正起勁。
聽展臺(tái)工作人員說，玩兒得這么溜的靈巧手，也是純離線，全靠它本地部署模型的視覺能力，看得懂畫面，也玩得轉(zhuǎn)策略。
其實(shí)靈巧手、機(jī)器狗、機(jī)器人等是本屆WAIC不少展位吸引目光的招牌產(chǎn)品。
之所以想和大家分享剛剛的所見所聞，一方面是因?yàn)樵谡妗るx線的狀態(tài)下，這倆端側(cè)設(shè)備表現(xiàn)得實(shí)在是不錯(cuò)；另一方面，是因?yàn)椴渴鹪谒鼈兩砩系哪Ｐ?，是非Transformer架構(gòu)的大模型。
展臺(tái)負(fù)責(zé)介紹的小姐妹告訴我們，背后是設(shè)備原生智能：能離線跑、會(huì)多模態(tài)，還能邊用邊學(xué)。
這套體系的幕后推手，是一家成立剛滿兩年的公司——RockAI。
早在ChatGPT名動(dòng)全球之前的2022年初，這家公司就開始全心押注非Transformer架構(gòu)大模型，從最底層重構(gòu)AI模型的運(yùn)行邏輯。
今年WAIC期間，RockAI創(chuàng)始人劉凡平公開表示：
目前AI的發(fā)展需要推翻兩座大山，一個(gè)是反向傳播，一個(gè)是Transformer。當(dāng)大模型具備“原生記憶”能力
在RockAI展臺(tái)上自學(xué)新動(dòng)作的機(jī)器狗、會(huì)玩游戲的靈巧手，都運(yùn)行著RockAI最新推出的Yan2.0Preview大模型。
這個(gè)版本，相比初代Yan1.0的語(yǔ)言能力、Yan1.3的多模態(tài)理解能力，最大的突破在于它開始具備“記憶”了——引入了原生記憶模塊。
這里的“記憶”，不是對(duì)某個(gè)長(zhǎng)度上下文的窗口限制，而是Yan2.0Preview具備了邊用邊學(xué)、可持續(xù)進(jìn)化的能力。
現(xiàn)在大家用大模型，都會(huì)遇到這樣一種情況：提的問題超出了Chatbot的訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋范圍，得到一句“很抱歉，我的知識(shí)截至于2024年x月，無法提供相關(guān)信息”，要么就是得到一頓瞎編的結(jié)果，令人頭禿。
這是傳統(tǒng)大模型“先訓(xùn)練→再部署→使用過程不能更新”導(dǎo)致的。
所以，現(xiàn)在聯(lián)網(wǎng)搜索功能幾乎成了Chatbot們的標(biāo)配。
但相比于原生記憶，聯(lián)網(wǎng)搜索、外掛記憶庫(kù)、拓展長(zhǎng)上下文等解決方案其實(shí)沒有解決根本問題。
在這個(gè)問題上，Yan2.0Preview引入了一種訓(xùn)推同步的新機(jī)制。
訓(xùn)推同步意味著模型不再是一個(gè)凍結(jié)的產(chǎn)品，而是一個(gè)持續(xù)進(jìn)化的智能體。每一次與環(huán)境的交互，每一個(gè)新的任務(wù)場(chǎng)景，都能成為模型自主學(xué)習(xí)、進(jìn)化的養(yǎng)分。
要展開說這種持續(xù)學(xué)習(xí)能力的實(shí)現(xiàn)，就不得不提到RockAI對(duì)Yan2.0Preview的記憶模塊設(shè)計(jì)。
其前向過程可分為記憶更新與記憶檢索兩個(gè)階段。
首先來看記憶更新階段。
這一階段，模型會(huì)判斷哪些舊知識(shí)可以被遺忘，然后再?gòu)漠?dāng)前任務(wù)中提取出有價(jià)值的信息，寫入記憶模塊。
這個(gè)過程不靠外掛、不靠緩存，而是由一個(gè)專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬記憶行為來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擦除與增量寫入，以此實(shí)現(xiàn)在保留重要?dú)v史信息的同時(shí)，靈活整合新知識(shí)。
其次是記憶檢索階段。
Yan2.0Preview設(shè)計(jì)了記憶稀疏機(jī)制，模型會(huì)從多個(gè)記憶槽中選出Top-K激活記憶，與長(zhǎng)期共享記憶融合，生成新的輸出。
這使得模型不只是有記性，更能“帶著記性去推理”。
這些機(jī)制組合在一起，讓Yan2.0Preview完成了對(duì)記憶網(wǎng)絡(luò)有效性的初步驗(yàn)證，模型不再是靜態(tài)的大腦，而開始變成一個(gè)能生長(zhǎng)的智能體。
用RockAI的話來說，這是邁向基于訓(xùn)推同步的自主學(xué)習(xí)的一大步。
雖然完全實(shí)現(xiàn)基于訓(xùn)推同步的自主學(xué)習(xí)在現(xiàn)在看來還是不可能之事，但這背后其實(shí)有一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)主義的出發(fā)點(diǎn)。
早在2022年，RockAI創(chuàng)業(yè)之初就徹底放棄了Transformer架構(gòu)，走一條完全不同的AI底層路徑。
原因很簡(jiǎn)單——
RockAI專注為端側(cè)服務(wù)，而Transformer架構(gòu)模型雖然在語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色，但它們消耗大量計(jì)算資源和內(nèi)存，推理也異常吃算力。
尤其是對(duì)于長(zhǎng)序列輸入，Transformer的自注意力機(jī)制存在二次復(fù)雜度的計(jì)算和內(nèi)存需求，在諸如端側(cè)部署等場(chǎng)景中是天然的bug。
對(duì)于手機(jī)、機(jī)器人、IoT設(shè)備這些典型端側(cè)環(huán)境，資源敏感是一種常態(tài)，不是一種例外。
彼時(shí)的RockAI就做出判斷：
AI要成為真正的基礎(chǔ)設(shè)施，就必須與具體設(shè)備深度融合，只有當(dāng)AI能夠在每一個(gè)終端設(shè)備上高效運(yùn)行之時(shí)，它才能真正滲透到人類生活的每一個(gè)角落。
在這樣的思路下，Yan架構(gòu)誕生了，并逐漸迭代出1.0、1.3版本，直到今天來到Y(jié)an2.0Preview版本。
需要強(qiáng)調(diào)的是，Yan2.0Preview不是一個(gè)完整的產(chǎn)品版本，它的意義更多是RockAI進(jìn)行的一次重要技術(shù)預(yù)演。
這次他們想驗(yàn)證的，不是模型能不能答題、會(huì)不會(huì)生成圖文，而是一個(gè)更本質(zhì)的問題：
AI模型，能不能像人一樣，邊用邊學(xué)、越用越聰明？
這個(gè)問題的重要性遠(yuǎn)超技術(shù)本身。
如果答案是肯定的，我們對(duì)AI的理解就該改一改，它不再是工具，而是能主動(dòng)成長(zhǎng)的智能伙伴。
基于訓(xùn)推同步的自主學(xué)習(xí)機(jī)制，將有效信息隱式地存儲(chǔ)到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重中，這比顯性的上下文工程更加優(yōu)雅，也更接近人類大腦的工作原理。
所以，展臺(tái)上玩游戲的靈巧手和自主學(xué)習(xí)的機(jī)器狗，不能當(dāng)個(gè)逛展的樂子看，更深層次的，這能被視作是一種可能性的預(yù)告，AI或許能進(jìn)入一個(gè)全新的進(jìn)化階段。
“離線智能”讓模型直接在設(shè)備上出生和成長(zhǎng)
最終通向AGI的路徑還在探索中，但方向是確定的：算法更簡(jiǎn)單、算力依賴更低、數(shù)據(jù)需求更少。
RockAI表示，要讓AI真正進(jìn)入這樣的進(jìn)化階段，光靠外部功能拼裝是不夠，必須從底層架構(gòu)動(dòng)刀，解決那些阻礙AI落地生長(zhǎng)的系統(tǒng)性問題。
“Transformer架構(gòu)的模型，從一開始就注定不適合在端側(cè)設(shè)備上跑?！盧ockAI的CTO楊華如是說。
是不是有那么一絲絲“暴論”的味道？（doge）
但其實(shí)這句話絕不是沒有道理的歪理邪說——
ChatGPT一鳴驚人后，Transformer架構(gòu)的模型席卷行業(yè)，越攀越高，在國(guó)內(nèi)外無數(shù)次被證明有效。
但眾所周知，受限于Transformer架構(gòu)本身的底層計(jì)算設(shè)計(jì)，在不少場(chǎng)景下，它會(huì)顯得比較笨拙。
譬如在推理模型風(fēng)頭正盛的現(xiàn)在，Transformer模型一旦進(jìn)入推理階段，模型的復(fù)雜度就會(huì)伴隨輸入序列長(zhǎng)度瘋狂增長(zhǎng)。每多處理一個(gè)token，就要額外計(jì)算整段上下文的注意力關(guān)系。
換句話說，就算你把大模型壓得再小，只要它還是Transformer架構(gòu)，上下文長(zhǎng)度變長(zhǎng)、任務(wù)復(fù)雜度提升，推理速度就會(huì)明顯受限，功耗也直線向上狂飆。
如此一來，在手機(jī)、機(jī)器人、IoT終端這類算力有限的設(shè)備，Transformer架構(gòu)模型就不占優(yōu)勢(shì)了。
針對(duì)這個(gè)窘境，目前業(yè)內(nèi)的主要做法，要不是端云協(xié)同，要不就是給云端模型“瘦身”，盡可能壓縮壓縮再壓縮，再擠進(jìn)端側(cè)設(shè)備里。
總而言之，現(xiàn)行主流方法的本質(zhì)，仍然是在用云端的思路，來服務(wù)端側(cè)的現(xiàn)實(shí)。
但RockAI不一樣。
這家公司的辦法不是讓模型適配設(shè)備，而是讓模型直接在設(shè)備上出生和成長(zhǎng)。
前面提到的Yan架構(gòu)，就專為端側(cè)而生，RockAI表示，它的目標(biāo)是讓模型變成設(shè)備的一部分——RockAI稱之為“離線智能”。
所謂離線智能，不是簡(jiǎn)單的“斷網(wǎng)運(yùn)行”，而是模型在本地就能完成理解、推理、甚至學(xué)習(xí)的全流程閉環(huán)系統(tǒng)。
其核心特征有三：
全程本地運(yùn)行：推理過程不依賴云端算力，模型部署在設(shè)備上，離線狀態(tài)可用。多模態(tài)理解：能處理語(yǔ)音、圖像、視頻等復(fù)雜輸入，具備較強(qiáng)的本地感知與交互能力。目前，Yan2.0Preview能在樹莓派上以5tokens/s的速度多模態(tài)問答。邊用邊學(xué)的可成長(zhǎng)性：具備訓(xùn)推同步能力，用戶交互中的新信息可被寫入本地模型記憶，實(shí)現(xiàn)逐步成長(zhǎng)。
這么一剖析，就能發(fā)現(xiàn)離線智能的與眾不同之處——
傳統(tǒng)AI是聯(lián)網(wǎng)找大腦，端云協(xié)同是遇到不會(huì)的去問云端，離線智能是只靠自己本身具備的腦子邊理解邊學(xué)習(xí)邊應(yīng)對(duì)。
RockAI表示，端側(cè)大模型不應(yīng)是縮水版的云端大模型。
端側(cè)大模型應(yīng)該是一種創(chuàng)新架構(gòu)的模型，能夠在終端設(shè)備上進(jìn)行本地私有化部署。其核心能力在于基于多模態(tài)感知實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)與記憶，以提供個(gè)性化服務(wù)并保障數(shù)據(jù)隱私與運(yùn)行安全。
說到底，RockAI把它視為未來各類終端設(shè)備真正的大腦。
“記憶”對(duì)未來終端設(shè)備來說十分重要，是它們真正理解你、陪伴你的關(guān)鍵所在。
具備記憶能力的大模型，能持續(xù)學(xué)習(xí)用戶的習(xí)慣、環(huán)境和情緒，在保護(hù)隱私的前提下，提供更精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)。
人類一生都在邊記憶邊成長(zhǎng)。未來設(shè)備也將借助記憶形成自己的經(jīng)驗(yàn)，從而一步步變得有溫度、有判斷力，實(shí)現(xiàn)智能陪伴。
從這個(gè)角度來看，RockAI的愿景就不止步于拓展模型能力邊界了，這家公司用Yan架構(gòu)大模型押注的還有讓“記憶”成為未來設(shè)備原生端側(cè)模型的基本素養(yǎng)。
國(guó)內(nèi)非Transformer架構(gòu)模型的落地之王
更重要的是，Yan架構(gòu)并不是一場(chǎng)紙上談兵的重構(gòu)實(shí)驗(yàn)，它已經(jīng)在真實(shí)設(shè)備中長(zhǎng)出來了，也開始動(dòng)起來了。
官方消息顯示，不用裁剪、無須量化，Yan架構(gòu)的系列大模型已經(jīng)跑通了樹莓派、驍龍6系列移動(dòng)芯片、AMD和Intel的PC處理器，甚至是機(jī)器人主控芯片。
而且不僅是技術(shù)上跑起來，商業(yè)世界里也開始真正落地用起來了。
RockAI表示，與某出海品牌廠商合作的AIPC將在今年下半年正式量產(chǎn)上市，銷往海外。與此同時(shí)，該公司與其他品牌合作開發(fā)的終端設(shè)備，也正陸續(xù)進(jìn)入部署節(jié)奏。
在全球范圍內(nèi)，在行業(yè)里能真正做到完全非Transformer架構(gòu)+真端側(cè)落地的公司，RockAI是極少數(shù)之一。
兩年多時(shí)間，他們用一條最不主流的路徑，走出了眼下完整的落地閉環(huán)，成為國(guó)內(nèi)非Transformer架構(gòu)模型的落地之王。
但他們要走的路，并不止于讓離線智能商業(yè)落地。
我們了解到，RockAI推出的類腦激活機(jī)制、原生記憶能力、純離線部署，并不是分散的功能點(diǎn)，而是通往一個(gè)更遠(yuǎn)方向的三根支柱。
這個(gè)方向就是群體智能（CollectiveIntelligence）。
在RockAI看來，群體智能是邁向AGI的關(guān)鍵路徑之一。
人類社會(huì)中，個(gè)體具備專長(zhǎng)，協(xié)作產(chǎn)生力量，故而RockAI希望智能設(shè)備也能這樣：模型和模型之間通過神經(jīng)元遷移或任務(wù)能力同步實(shí)現(xiàn)協(xié)作，構(gòu)建出一個(gè)有組織、有分工、有反饋的模型群落。
換言之，RockAI構(gòu)想的AI未來，不是一個(gè)巨無霸式的超級(jí)中心化模型，而是無數(shù)設(shè)備小腦互聯(lián)互通，共同進(jìn)化。
這種看似激進(jìn)的思路，其實(shí)也正在被越來越明顯的技術(shù)趨勢(shì)所呼應(yīng)。
隨著效率敏感型場(chǎng)景的需求上升，去年開始，Transformer架構(gòu)模型正被越來越多國(guó)內(nèi)外主流科技公司關(guān)注并采納。
就連Transformer誕生地——谷歌，也在幾天前推出了全新底層架構(gòu)Mixture-of-Recursions（MoR），內(nèi)存減半，推理速度還翻倍，被不少網(wǎng)友戲稱為TransformerKiller。
可以看到，業(yè)界開始集體追問一個(gè)問題：Transformer架構(gòu)，是不是走到了一個(gè)分岔點(diǎn)？
對(duì)于RockAI來說，這個(gè)問題的答案是肯定的。混合架構(gòu)的大量出現(xiàn)，就是行業(yè)潛意識(shí)里對(duì)原有路線“不夠用了”的回應(yīng)。
Transformer仍在狂飆，但非Transformer們也在快速追趕。不同的是，前者在原軌道上提速，后者在開鑿一條新的鐵路。
這條路挺難的。
它要繞開一整個(gè)AI生態(tài)的技術(shù)慣性，要補(bǔ)完新架構(gòu)下的工具鏈、社區(qū)與認(rèn)知成本。
這條路也很孤獨(dú)。
當(dāng)前全球主流模型、硬件接口、訓(xùn)練范式，大多都以Transformer架構(gòu)為中心設(shè)計(jì)。
但正因如此，非Transformer架構(gòu)值得被認(rèn)真對(duì)待——在ChatGPT問世以前，GPT也在T5、BERT的光芒下顯得有些黯然。
所以RockAI相信，只要這條路解決了現(xiàn)實(shí)問題，它就有存在的意義。
如果我們把視線從“這周誰開源了新版本和“下一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)評(píng)的排行榜”抬起來，以十年甚至三十年的長(zhǎng)遠(yuǎn)視角去看今天，或許，真正照亮這個(gè)端云混戰(zhàn)、架構(gòu)爭(zhēng)鳴的AI深夜的，未必是當(dāng)下最喧嘩的那束光。
也有可能是以后成了共識(shí)之后被標(biāo)記為起點(diǎn)的星星之火。
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