“從通用AI助手到懂你的AI助手”這是訊飛星火4.0的新口號，“通用”的一詞之差，背后是翻天覆地的變化。
科大訊飛副總裁、研究院院長劉聰說，我們研究院考慮的是“剛需”和“代差”兩個因素，做的事情必須有實際的價值，做每一個研究都要和業(yè)務(wù)進(jìn)行對齊，不能閉門造車。
“如果說2023年我們還在追趕、對標(biāo)、摸索，那2024年我們做的就是場景沉淀。訊飛的邏輯是，底層模型得有，更重要的是找落地價值，帶來工作生活學(xué)習(xí)的提效，這是訊飛的目標(biāo)。”
即，通用大模型是訊飛“1+N”戰(zhàn)略的1，是“天花板”立在那里，而現(xiàn)在需要在場景上面下功夫。訊飛的“1+N”，其中“1”代表通用大模型底座，“N”代表將大模型技術(shù)應(yīng)用在教育、醫(yī)療、汽車、辦公、智能硬件等多個行業(yè)領(lǐng)域。
對于大模型，目前有兩種聲音，一波人認(rèn)為中國很差，一波人認(rèn)為中國很強(qiáng)，劉聰說確實我們有些地方還有差距，但我們在相當(dāng)部分已經(jīng)很強(qiáng)了，國外很多demo有不少是營銷目的，訊飛在做大模型國產(chǎn)化的相關(guān)工作，到了2024年，可以說我們已經(jīng)摸索出了自己的一條路，開始踏踏實實的做場景、找商業(yè)模型了。
那訊飛的產(chǎn)品方法論是什么?劉聰表示，找PMF(市場匹配度)，訊飛基因好、積累好，是厚積薄發(fā)，比如，訊飛做了很多年的學(xué)習(xí)機(jī)，家長和孩子接受度很高，原來交互性不強(qiáng)，現(xiàn)在大模型來了，體驗升級，大家樂見其成。
“歸根結(jié)底，是找到每家企業(yè)自身擅長的地方，做透做扎實，證明自己，有所側(cè)重，在國內(nèi)甚至全球范圍內(nèi)做到最好，最后找到商業(yè)模型。”而做到這一切，我們要有耐心。
劉聰還回應(yīng)近期熱門的具身智能話題，他認(rèn)為，人形雖然很熱，但全面實用化還需要走過正常周期，但大模型帶來了底層能力的提升，在交互能力、知識能力、數(shù)據(jù)能力上帶來好消息，比如之前是機(jī)械臂比較火，而現(xiàn)在大家看到了解決復(fù)雜任務(wù)的可能性。
而對于大模型和小模型的爭論，劉聰談到，大模型小模型的發(fā)展不矛盾，兩種模型是并行發(fā)展的，大模型是“天花板”的探索，小模型的核心是根據(jù)實際情況和成本來搞定場景。他舉例，訊飛把任務(wù)定義為三類，一般難度的任務(wù)，比如翻譯、文字、代碼，中小規(guī)模的模型就夠了;中等難度的任務(wù)，比如行業(yè)深度場景，用中等模型;高難度任務(wù)，比如復(fù)雜推理，數(shù)學(xué)場景，就需要用到更復(fù)雜的大模型。
談及如果決勝大模型的未來，劉聰談到，第一，關(guān)注國際動態(tài)，比如我們對于scaling law的進(jìn)展理解非常清晰;第二，結(jié)合實踐，比如在算法方面做測試，結(jié)合實踐來做未來判斷;第三，“以我為主”的賽道聚焦，通用做到第一梯隊之后，做優(yōu)勢領(lǐng)域，即教育，做深做透。
劉聰還犀利評論OpenAI，他表示，GPT-5底座大模型投入巨大，升級周期會變長，局部亮點可能會不斷出現(xiàn)，但很難有GPT3.5到4那么大的提升了。
科大訊飛副總裁、研究院院長劉聰與媒體對話精華：
問：訊飛星火V4.0的重點是什么?哪些地方的升級是關(guān)鍵點?
劉聰：我們?nèi)匀谎赜?+N的路徑，繼續(xù)拓展多模態(tài)，在底座能力上，重點關(guān)注圖文能力，這是訊飛一直以來的特點。
問：訊飛星火V4.0提出布局AI助手，如何與市面上的產(chǎn)品做差異化?
劉聰：當(dāng)?shù)鬃_(dá)到一定程度，我們關(guān)注的是真正能夠滿足剛需且具有落地價值的產(chǎn)品，這非常關(guān)鍵。每個人都應(yīng)該有一個助手，個性化就變得很重要，真正讓用戶深入使用并產(chǎn)生粘性，這時候他就不愿意再用別的產(chǎn)品了。
訊飛研究院并非一個閉門造車的技術(shù)研究院，我們所有技術(shù)都對應(yīng)業(yè)務(wù)需求。
問：訊飛的大模型是如何迭代的?
劉聰：我們一直在摸索scaling law是否符合我們的預(yù)期，摸索這條線。但我們更加關(guān)注的是模型的場景化，把“N”做透，深入解決系統(tǒng)化問題，這非常關(guān)鍵。在多模態(tài)中，我將重點關(guān)注OCR，以確保OCR做到最好。當(dāng)然，我們還有國產(chǎn)化的工作需要完成。
問：訊飛在場景落地過程中，如何找PMF(市場匹配度)?
劉聰：大模型之前，訊飛是人工智能企業(yè)中較少有的，能夠真正把技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品落地的企業(yè)。當(dāng)年在教育場景下還沒有to c用戶，我們每天與老師們在一起打磨，做到對這個場景非常熟悉，不能僅憑想象和拍腦袋。有了大模型之后，你會發(fā)現(xiàn)作文批改比之前厲害很多，除了修改字詞錯誤，還可以處理比喻和修辭方面的問題。
這就是我們找PMF之所以準(zhǔn)確，是源于過去25年我們在場景上的積累。這是我們的邏輯。
問：今年具身智能較為火爆，訊飛也推出了雙足機(jī)器人，您如何看待這個機(jī)會?
劉聰：在資本界，最近一年多，大模型、人形機(jī)器人是最熱的。但站在真正實用化的角度，所有技術(shù)發(fā)展一樣，仍然需要正常周期。
可以肯定的是，大模型出來后，人形機(jī)器人可以做更多事情了，之前都是機(jī)械臂，做重復(fù)的事情。而現(xiàn)在，處理復(fù)雜任務(wù)成為可能。
問：您如何看待“小模型”話題?大家開始更關(guān)注小模型可以做的事情。
劉聰：我們一直強(qiáng)調(diào)小模型時代，并不意味著不再關(guān)注大模型、小模型就足夠了。其實核心技術(shù)原理是大模型在更新，大模型先找到天花板，再優(yōu)化小模型。小模型的不斷進(jìn)步依賴于大模型的發(fā)展。
問：語音轉(zhuǎn)譯，很多AI產(chǎn)品都具備，訊飛的競爭力在哪里?
劉聰：首先，通用效果更為重要，我們涉及到中英文以及其他語種。第二，做到“信達(dá)雅”大家都還有很大空間，我們發(fā)布的科研助手已經(jīng)體現(xiàn)了對學(xué)術(shù)論文全面翻譯的能力，第三，訊飛擅長語音翻譯、同傳翻譯。后續(xù)會有相關(guān)新產(chǎn)品和大家見面。
問：從整個產(chǎn)業(yè)看，怎么來定義目前大模型的發(fā)展階段?
劉聰：我們現(xiàn)在的狀態(tài)是經(jīng)過兩年對標(biāo)，正處于厚積薄發(fā)的狀態(tài)，已經(jīng)進(jìn)入了一個需要比拼耐力和耐心的過程。中國大模型已從追趕、對標(biāo)走向自主原創(chuàng)。
接下來的提升可能在“局部”，Sora非常驚艷，但并沒有像GPT剛出來時的顛覆性。對于訊飛而言，我們的視頻優(yōu)先級較低，我們需要找到自己的優(yōu)勢場景和定位，形成自我造血，透徹地提高產(chǎn)品價值。
問：中美大模型差距是否正在縮小?
劉聰：毫無疑問，中美在大模型之間的差距正在縮小，無論是正式的榜單還是實際任務(wù)，大家都可以體驗。
問：訊飛星火從2022年12月正式立項到現(xiàn)在一年多了，您個人狀態(tài)和之前有什么不同?
劉聰：相當(dāng)充實，發(fā)際線依然在。我現(xiàn)在是“首席演示官”，每場“演出”都站在臺前，以前都是在幕后。
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