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與其改變機(jī)器人，不如改造它的環(huán)境，讓機(jī)器人專精其用。
本文為IPO早知道原創(chuàng)

作者｜蘇打

據(jù)IPO早知道消息，10月17日，明略科技集團(tuán)創(chuàng)始人CEO兼CTO、HAO人工智能框架理論創(chuàng)立者之一吳明輝在云跡科技“點(diǎn)亮科技花火，共創(chuàng)智能未來(lái)”分享會(huì)中，就“通用和專用之間的關(guān)系”進(jìn)行了一場(chǎng)特別演講。

他認(rèn)為，如果基于人類環(huán)境需要去設(shè)計(jì)和生產(chǎn)人形機(jī)器人，目前的成本和效率表現(xiàn)均不太優(yōu)秀。但若反向思考，這一問(wèn)題或許還有其他解法——與其改變機(jī)器人，不如改造它的環(huán)境，讓機(jī)器人專精其用。

另外，鑒于企業(yè)級(jí)服務(wù)領(lǐng)域?qū)π实闹匾?，可安全部署、可離線運(yùn)行的小模型亦是真實(shí)需求。很多時(shí)候，平臺(tái)中可能只有個(gè)別復(fù)雜任務(wù)才會(huì)用大模型，而大部分任務(wù)都是采用小模型。

“我們相信，機(jī)器人會(huì)讓人類更幸福。同時(shí)我也堅(jiān)定地認(rèn)為，未來(lái)全世界不應(yīng)該只有一種機(jī)器人，也不應(yīng)該只有一種模型。”吳明輝表示。

以下為吳明輝的現(xiàn)場(chǎng)分享精選（根據(jù)文章需求有適度表述調(diào)整）：

各位嘉賓，各位年輕的伙伴，大家上午好。今天非常開(kāi)心，因?yàn)槲冶救嗽窃欺E前聯(lián)合創(chuàng)始人以及第一任CTO，現(xiàn)在任非執(zhí)行董事。

明略一直在做企業(yè)級(jí)服務(wù)軟件，最近也發(fā)布了最新的專業(yè)模型。我們和云跡很像，只是身處不同賽道，一個(gè)是硬件，一個(gè)是軟件，而且大家都在細(xì)分場(chǎng)景里研究專用產(chǎn)品，包括專用技術(shù)和專用AI模型。所以今天我想分享一個(gè)話題——通用和專用之間的關(guān)系。

關(guān)于“具身智能領(lǐng)域機(jī)器人的最終形態(tài)到底是什么”，我在硅谷見(jiàn)投資人時(shí)，大家也都在談?wù)撨@個(gè)話題。

當(dāng)然，目前有一個(gè)看上去比較主流的觀點(diǎn)，即人形機(jī)器人可能是未來(lái)。為什么？因?yàn)槲覀兇_實(shí)需要一個(gè)人形機(jī)器人來(lái)適應(yīng)人類所在的環(huán)境。

但其中仍然有一個(gè)很大的問(wèn)題，眾所周知，如物理世界的靈巧手等產(chǎn)品，直至目前仍是要么并未實(shí)現(xiàn)真正意義上的通用，要么成本非常高。所以，如果要實(shí)現(xiàn)人類環(huán)境所需要的人形機(jī)器人，其成本和效率可能不是非常好。

我們可以做一個(gè)反向思考，機(jī)器人通常需要適應(yīng)人類環(huán)境，但有些環(huán)境也可以為機(jī)器人而改變，我們可以為特定環(huán)境設(shè)計(jì)專用的機(jī)器人。

以ToC場(chǎng)景為例，家庭環(huán)境中，裝修、樓梯等要素的確不能隨意更改，但如果是工廠或者酒店場(chǎng)景，其中的產(chǎn)品就是一個(gè)B端的商業(yè)化產(chǎn)物，且可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化——一些全球連鎖酒店完全可以進(jìn)行定制的優(yōu)化和改造。

或者我們?cè)龠M(jìn)一步思考，未來(lái)機(jī)器人最大的應(yīng)用場(chǎng)景可能是跟著馬斯克的火箭到火星去。比起人類，那個(gè)場(chǎng)景肯定更需要機(jī)器人先進(jìn)入。從這個(gè)角度講，我們還要思考另外一個(gè)問(wèn)題，即如何做出真正意義上有效率的專用的人工智能去服務(wù)大家。

最近，明略在軟件操作領(lǐng)域推出了一個(gè)叫Mano的模型，我們的專業(yè)模型近期也在BUA、CUA全球權(quán)威榜單中上升到小模型即專業(yè)模型領(lǐng)域的榜首——我們用了一個(gè)大概7B的模型，實(shí)現(xiàn)了與通義千問(wèn)、OpenAI等萬(wàn)億參數(shù)級(jí)別模型類似的水平。

為什么要做一個(gè)小模型？因?yàn)槲覀兿Ｍ梢园踩貙⑵洳渴鹪诳蛻綦娔X上，并實(shí)現(xiàn)離線運(yùn)行和更好的效率。在企業(yè)級(jí)服務(wù)領(lǐng)域，效率還是很重要的。

另外，我們現(xiàn)在也在思考，基礎(chǔ)大模型的訓(xùn)練架構(gòu)到底是不是真的最有效。其實(shí)，最早科普的概念里，是有很多小模型的，大概有兩三百個(gè)，包括做數(shù)學(xué)題的、編程的、解物理題的等等。

對(duì)通用大模型而言，近年來(lái)比較重要的是MoE（mixture of experts 混合專家模型）架構(gòu)。如果在整個(gè)MoE架構(gòu)上去做訓(xùn)練，它是一個(gè)互相比較耦合的狀態(tài)。每一個(gè)做專業(yè)模型的團(tuán)隊(duì)，首先要對(duì)自己的專業(yè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)還要在最后對(duì)整個(gè)大模型做部分參數(shù)的訓(xùn)練，這是一個(gè)非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。

最近我們發(fā)布了一個(gè)多智能體平臺(tái)DeepMiner，它采用了MoA架構(gòu)。通常，一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)其實(shí)可以用operator agent分解給不同的sub agent，每一個(gè)agent都可以做一個(gè)具體的任務(wù)。實(shí)際上，這時(shí)候我們平臺(tái)中可能只有個(gè)別復(fù)雜任務(wù)才會(huì)用大模型，而大部分任務(wù)都是采用小模型。其中真正最關(guān)鍵的幾個(gè)小模型是我們自己研發(fā)的專有模型。

但MoA架構(gòu)比MoE架構(gòu)更加開(kāi)放，更加高效。我們具備全球第一的Agentic Model（小尺寸專有模型）能力。這種架構(gòu)的一個(gè)最大好處是，首先研發(fā)互相吻合，互相可以分布式并行，甚至我們可以跟產(chǎn)業(yè)伙伴進(jìn)行合作，且每個(gè)公司也會(huì)盡自己的能力做自己的agent、自己的模型。

當(dāng)然，不同的任務(wù)，既可以用通用模型，也可以用專有模型解決對(duì)應(yīng)的問(wèn)題，但反而通用技術(shù)大模型公司的架構(gòu)是很難去執(zhí)行的。比如，目前寫代碼最好的是Anthropic模型，但我相信Open AI也不好意思用，所以還是會(huì)把所有任務(wù)都放到它自己的MoE中。

如支濤（云跡科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)、總裁）所說(shuō)，我也堅(jiān)定地認(rèn)為，未來(lái)全世界不應(yīng)該只有一種機(jī)器人，也不應(yīng)該只有一種模型。我們?nèi)祟惖娜蝿?wù)，人類的生活、工作，都應(yīng)該是百花齊放，這樣才有意思。

就明略而言，我希望我們的AI模型，能夠讓人類更加幸福，謝謝大家。

本文來(lái)源：IPO早知道