技术革命的巨浪：大模型与智慧眼的创新之路

在技术进步的洪流中，每一次关键性的突破都重塑着生产模式，显著提升了生产力。大模型，这一概念正成为连接人工智能技术通用性的“桥梁”，是推动人工智能领域向前迈进的关键力量。智慧眼，作为全球领先的人工智能企业，近期推出了一款创新研发的通用大模型——砭石，旨在引领这一领域的革新。

AI的跃迁：从感知到决策

AI技术正以前所未有的速度进化，从感知智能向决策智能加速演变。在1.0时代，感知智能主要通过计算机视觉等技术，基于深度学习算法解析图像和视频，智慧眼在此阶段构建了机器视觉大模型，并在计算机视觉应用市场取得显著成绩，荣获吴文俊人工智能科技进步奖。

随着技术的推进，我们进入了2.0阶段，认知智能技术应运而生。通过借鉴认知心理学、脑科学及人类社会历史，结合跨领域知识图谱、自然语言处理等技术，构建了稳定的知识获取和表达机制。智慧眼在此期间发布了人工智能和大数据中台产品，成功实现了从感知智能向认知智能的转变。

步入3.0时代，AI+X成为新趋势，需要通过大量高质量通用数据训练出基础模型，再通过微调应用于特定场景，实现高效、低成本的AI解决方案。智慧眼研发的通用大模型砭石，基于严格筛选的数据集，采用预训练和精调模式，为AI模型的规模化生产提供了新范式，支持多种任务执行。

大模型的创新与挑战

大模型的革新不仅仅是模型本身的技术革新，它更深层次地依赖于人工智能领域中的核心技术突破。智慧眼在知识图谱、智能大模型、隐私计算等方面拥有自主研发的核心算法和独立知识产权，为通用大模型的创新奠定了坚实的基础。

在知识图谱方面，智慧眼突破了隐私保护技术，构建了高质量、高可信度的海量数据知识图谱，为解决大模型的幻觉问题提供了保障。

智能大模型方面，智慧眼实现了在隐私保护条件下的联邦训练和基于知识图谱的模型增强，显著提升了大模型在专业领域的信息生成准确性。

隐私计算方面，智慧眼实现了分布式知识迁移和联邦图谱推理技术，确保了敏感用户数据的安全应用，促进了分布式知识融合和大数据模型训练，释放了用户数据的价值。

融合创新，构建全能大模型

智慧眼的砭石大模型通过分层解耦设计，分为通用大模型层和行业大模型层。通用大模型层包含了机器视觉、自然语言理解、多模态和认知四大基础模型，为各种应用场景提供了广泛的AI能力。行业大模型则基于通用大模型层，整合行业数据，训练专用大模型，满足特定行业需求。

• 机器视觉大模型：赋予机器以“眼”与“脑”，通过大规模图像训练，实现图像分割、识别和视频分析等功能。
• 自然语言理解大模型：使机器能够理解人类语言，基于海量高质量语料库，支持复杂的自然语言处理任务。
• 多模态大模型：让机器拥有丰富的感官体验，通过理解和处理文本、图片、视频和音频等信息，模拟人与人之间的交互方式。
• 认知大模型：赋予机器思考与决策的能力，适应多样化的数据输入，实现环境理解与分析。

行业大模型则聚焦于医疗、金融、教育等多个专业领域，通过深度定制，为各行业提供强大的赋能，推动技术在不同场景下的广泛应用。

展望未来：引领AI浪潮

大模型作为人工智能领域的重要里程碑，正引领着技术发展的潮流。智慧眼将继续坚持技术创新，推动大模型技术的广泛应用，促进AI技术在医疗、金融、教育等各领域的深入发展，为社会带来高质量的生产力提升，推动人类社会向着更加智能、高效的未来迈进。