近期，山海大模型迎来了全新升级，其性能显著增强，新增了实时检索功能，使得处理动态、实时信息更为得心应手，问答过程既精准又高效，极大地提升了用户体验。

技术革新，性能全面飞跃

相较于先前版本，山海大模型在语义理解、逻辑推理以及指令遵循、对齐能力等方面实现了显著提升。为了实现这一突破，云知声引入了自我演进偏好学习技术，通过自我对弈微调（SPIN）策略，大模型得以自主提升性能。

在基础设施层面，云知声升级了自研Uniscale训练推理一体化框架，支持千亿级模型的偏好对齐训练，有效提升了处理大规模数据集的能力，进而提高了训练效率和模型性能。

在数据生成方面，云知声采用了指令自我迭代算法，生成了更多样化、复杂的指令数据。为了降低高质量人工偏好数据的成本，云知声结合了RLHF（强化学习人类反馈）与RLAIF（强化学习人工智能反馈）方法，生成了大量偏好数据。此外，借鉴课程学习模式，对偏好数据进行了有序排列，使得模型能从简单任务逐步过渡到复杂任务，从而提高了学习效率和成果质量。

在算法创新方面，SPIN技术通过自我对弈机制，让LLM（大型语言模型）在迭代过程中自主生成训练数据，并通过对比自生成响应与人类标注响应，不断优化策略。这种方法不仅增强了大模型的性能，同时也充分利用了人工标注数据在监督微调（SFT）过程中的价值。

引入实时检索，答案触手可及

为了进一步提升用户体验，此次升级中，山海大模型新增了实时检索功能，无论用户询问的是最新资讯、热点事件还是专业问题，都能获得精确及时的答案。

为了实现这一目标，云知声开发了一套自研Agent框架，充分发挥了大模型的推理和交互潜力。该框架确保了对用户意图的精准理解、信息的高效获取与总结，以及生成高质量回应的可靠性。

借助先进的意图理解能力和实时信息获取技术，山海能够在短时间内准确判断用户的需求，并基于对自身知识库的深度理解，作出快速且准确的决策。在对话过程中，当发现需要额外信息支持时，山海能够迅速启动信息搜索机制，从海量数据中快速筛选并提供相关信息，确保用户收到准确、及时且详尽的回复。

实时检索功能现已在山海小程序中上线，欢迎各位体验，让山海成为您工作与生活中不可或缺的智能助手。