智子引擎Awaker 1.0：多模态大模型的自我超越与未来应用前景

在当今这个数据驱动的时代，人工智能的发展速度令人瞩目。然而，随着AI模型的规模日益庞大，数据的需求量也日益增长，这使得数据瓶颈成为了AI研究者们面临的一个严峻挑战。特别是在多模态任务中，这一问题尤为突出。不过，近期的一项技术突破为我们带来了新的希望。
智子引擎，这个由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立的团队，携手卢志武教授，推出了一款名为Awaker 1.0的多模态大模型。这款模型不仅在技术上取得了突破，更在实际应用中展现出了巨大的潜力。

多模态大模型Awaker 1.0的创新之处

Awaker 1.0采用了MoE（Mixture of Experts）模型架构，这一架构的采用是为了解决多模态多任务训练中存在的严重冲突问题。通过这种架构，Awaker 1.0能够更有效地学习多模态通用能力以及各个任务所需的独特能力，从而在多个任务上实现能力的提升。

性能评测与实际效果

在性能评测方面，Awaker 1.0与国内外其他先进的多模态大模型相比，表现出色。它在视觉问答和业务应用任务上超越了GPT-4V、Qwen-VL-Max和Intern-VL等模型，在描述、推理和检测任务上也达到了次好效果。特别是在中文OCR和图片内容理解方面，Awaker 1.0展现了其卓越的能力。

自主更新机制

更引人注目的是，Awaker 1.0是世界上首个能自主更新的多模态大模型。它的自主更新机制包括数据主动生成、模型反思评估和模型连续更新三大关键技术。这使得Awaker 1.0能够实时持续地更新参数，与人类互动，并生成新交互数据，从而在理解侧和生成侧形成良性循环。

具身智能的融合与应用

Awaker 1.0的视觉理解能力天然适合与具身智能结合，这不仅提升了具身智能的适应性和创造性，而且为实现更高级的人工智能——人工通用智能（AGI）提供了可能。智子引擎团队通过不断的技术创新，已经在电网智能巡检、智慧城市等应用场景中取得了显著成效。

云边协同的实践

此外，Awaker 1.0还展现了其在云边协同方面的应用潜力。作为云端的“大脑”，Awaker 1.0能够指挥控制边端智能设备执行任务，并通过这些设备的反馈进行自我更新，不断强化模型能力。

结语

智子引擎的Awaker 1.0为我们展示了多模态大模型自我超越的可能性。它不仅打破了数据短缺的瓶颈，还为多模态大模型的持续学习和自我进化提供了新的思路。这不仅是迈向AGI的一小步，也是多模态大模型自我超越之旅的一个新起点。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来人工智能将更加智能、更具适应性和创造性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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