畴昔物理寰宇要兑现 AGI开yun体育网，一定是通过端侧智能。

面壁智能 CEO 兼聚积首创东说念主李大海在第三届中国 AIGC 产业大会上共享了他们的造就知道。

看成现时端侧智能的领跑者，面壁智能在曩昔一段时期以来可谓是说明常常。

他们发布了端侧模子 MiniCPM 驱动的面壁小钢炮超等助手 cpmGO，MiniCPM 也冉冉开拓了手机、具身智能、AIPC、智能可衣着劝诱等几个主流荡田主义。

畴昔他们的愿景是让每一个劝诱都具备智能。至于奈何兑现？李大海在会上共享了背后的步履论。

为了完全体现李大海的念念考，在不改革快乐的基础上，量子位对演讲内容进行了裁剪整理，但愿能给你带来更多启发。

中国 AIGC 产业峰会是由量子位主理的 AI 限制前沿峰会，20 余位产业代表与会盘考。线下参会不雅众超千东说念主，线上直播不雅众 320 万 +，累计曝光 2000 万 +。

话题要点

DeepSeek 的得胜，底层在于三个"密度"的极致：团队密度、组织密度、高资源密度。

咱们不雅察到大模子"常识密度"是智能的核心筹备，而高常识密度模子在端上最有价值。

大模子常识密度不错跟芯片制程作念类比，咱们知说念芯片的制程，等于在每平淡厘米下晶体管的数目，可反应出盘算才气的强弱。而大模子常识密度越高，它的智能就越强。

畴昔物理寰宇兑现 AGI，一定是通过端侧智能。因为惟一把大脑部署在劝诱的末端上，把大脑部署在机器东说念主的脑子内部，它才气够真是去作念最奢睿的感知，去作念最实时的决策，才气作念出最完满的叮嘱。

以下为李大海演讲全文：

DeepSeek 得胜最底层成分是三个"密度"

一又友们，寰球下昼好。我今天穿的 T 恤是咱们公司面壁智能的文化衫，面壁这个名字就开端于《三体》，咱们公司的三体迷把公司企业文化都"三体化"了，咱们职工手册的名字就叫"这是面壁接洽的一部分"。

今天很纷扰能够在这里跟寰球讲述面壁曩昔一年多的责任，自从参与创立面壁，运行在大模子这个赛说念里长跑，真是相当有道理。因为才短短两年多，咱们资历了许多的"非共鸣"，其中许多的"非共鸣"造成了共鸣，然后又泄露出更多的非共鸣。通盘公司的发展经过，咱们不休地在更新我方的知道，进行迭代。两年的时期，像是过了十几年。

本年有一个绕不开的话题 DeepSeek。DeepSeek 的得胜，有着天时地利东说念主和的多重成分，也有许多值得咱们重心鉴戒的先进造就，咱们转头下来有三个方面的"高密度"：

第一，团队密度。能够在大模子限制隆起重围的公司和组织，必须有豪阔高的东说念主才密度，组建一支极客式的优秀团队，聚焦在大模子的底层技巧上，进行深刻地钻研。

第二，组织密度。组织密度讲的是组织主义的一致性，我用另外一个词叫"组织熵"。当一个组织里每个东说念主的主义都不不异时，是熵最大的情状，那是最不睬想的情状。最逸想情状是障碍一心，通盘东说念主主义一致，这么通盘组织间合营相当高效。这是"豪阔高的组织密度"。

第三，高资源密度。不仅要给翻新留出充足的研发预算，况且要保险团队能够相当长时期地聚焦于技巧的钻研，抓续进行技巧的蕴蓄。

保管三个密度都豪阔高，才有可能在大模子的底层技巧上有所败坏。

DeepSeek 是在云侧，践行相当高效的大模子组织；而面壁在端侧，也在开展十分令东说念主得意的高效故事。

咱们对大模子"常识密度"的瞻念察

面壁团队是从 2019 年运行 all in 大模子，2022 年 8 月份公司细致竖立，尔后在 2023 年 9 月份就发布了第一个千亿级的 GPT-3.5 水平的模子，拿到了网信办第二批安全备案。

到了 2023 年年底的时候，看到大模子同质化越来越严重，咱们运行念念考面壁的核心竞争力是什么，相反点是什么。

因为从团队创立之初，高效等于咱们骨子里的基因。早期还因为咱们有许多大模子推理加快的责任一段时期被错归类为 infra 公司…… 高效这件事，好像自然等于咱们骨子里信奉的东西，亦然愈加比别东说念主能作念好的事情。那么那段时期，咱们作念了"模子风洞"覆按方面的翻新性探索，发现咱们的模子老是同等参数、性能更强。

大模子高效背后的核心筹备，恰是常识密度，况且咱们把对大模子成长规章的不雅察转头为"密度定律"。

咱们发现，大模子常识密度每 3.3 个月翻一番。大模子常识密度不错跟芯片的制程作念类比，咱们知说念芯片的制程，等于盘算密度在每平淡厘米下有若干个晶体电子管的数目，它的电路有若干，可反应出就施展了它的盘算才气的强弱有若干，这个密度越高，施展制程越高。而大模子的常识密度就越高，它的智能就越强。

当咱们聚焦去作念高常识密度模子，况且发现落在端侧具备很是的上风。因为端侧的算力是有限的，内存亦然有限的，功耗亦然有限的，这三个为止条款下，天生是带着枷锁舞蹈，常识密度高，后果才会好。

畴昔物理寰宇兑现 AGI，一定是通过端侧智能

曩昔一年咱们发布了九个端侧模子，在本年 1 月份的时候发布了全球第一个端侧全模态的模子，大致是 8B 大小的模子，这个模子能通顺运行在 iPad 上，不错实时流式的实时看，抓续听，当然说，况且"看别传"的水平从多模态角度上达到了 GPT-4o 的水平，诚然处罚复杂的逻辑问题层面上，照旧跟云表模子有阔别，然则在多模态才气上一经相当强。

这里给寰球播放一个视频，寰球不错感受一下。

从这个浅近的例子内部看到，全模态大模子不错同期接收语音跟视觉的信号，基于语音跟视觉去感知周围的环境，同期以声息或者翰墨输出我方的谜底。而将这么的全模态大模子部署在汽车、机器东说念主等这么的劝诱上，就不错让汽车、机器东说念主这么的劝诱成为一个能够同期去看、听、说的劝诱。

基于咱们模子的责任，在本年 3 月份的时候，发布了纯端侧模子驱动的面壁小钢炮超等助手产物，领先在汽车上落地。

汽车是咱们端侧模子落地的逸想场景，因为汽车看成超等末端"智能体"来说是一种进修的"具身智能"，咱们觉得在汽车上有相当好的发展空间。

面壁小钢炮超等助手不错在车上提供目下两种特等病笃的才气。

第一个是端上不依赖收集的全天候教导助手，用户在车上通盘的教导，都不错在端侧智能上作念到实时响应。

第二是通过舱内舱外的录像头、麦克风去嗅觉舱外环境和舱内车乘东说念主员的教导和情状，证据这个感知去主动温和他们。

这是一个感知、决策、试验三位一体的模子。几年以前智能驾驶就在提这个见识，端到端的模子给行业带来一些新的可能性。

通过录像头感知舱外舱内的环境，在端侧有什么特等上风呢？

领先，汽车看成一个迁移客厅，收集情况是弗成能 100% 剖释可靠的。端侧决策不错不受收集的为止，遍地随时作念到感知。

第二，要是在云表，完成舱内舱外视觉信息视频流的感知回传，可能推理的资本不算高，然则高清视频流实时传输的带宽资本很高，其次背后也有大批的苦衷信息，因此不仅资本高，还有许多苦衷泄露的风险。咱们纯端侧能够在苦衷和资本上有很好的上风。

这个视频不错看到，纯端侧的面壁小钢炮不错陪寰球走遍海角海角，因为它不受收集的阻挡，它是全天候的。

这个是咱们从试验层面上的 GUI Agent 产物。咱们既然一经有了端侧模子，咱们就不错通过端侧去感知到屏幕上发生的行为，就能够匡助用户完成这些任务，完成这些任务的基础是像用户不异协调这些屏幕，通过这些神气内容上就能够像东说念主不异，是以能够有很强的泛化性。同期因为是在端侧，是以用户屏幕上的信息是不会被上传到云表，苦衷王人备有保证。

我也想借这个时期跟寰球同步一下咱们的知道。

为什么面壁过了两年，一直当今云表发展依然风靡云蒸的情况下，咱们仍然相当聚焦于地作念端侧。因为端侧是咱们的信仰，咱们信服畴昔端侧是有相当深广的寰宇。同期咱们也信服畴昔在物理寰宇要去兑现 AGI，一定要通过端侧智能。因为惟一把大脑部署在劝诱的末端上，把大脑部署在机器东说念主的带领核心，它才气够有最奢睿的感知，去作念最实时的决策，才气作念出最完满的叮嘱，这是一个相当基础的事情。

目下咱们的端侧模子，一经在汽车、部分机器东说念主的场景、手机，还有一些新的智能末端，比如说离线的翻译机等劝诱上落地。

咱们的愿景是要让每一个劝诱都具备智能。

好的，我的共享就到这里，谢谢寰球！

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