探索大模型新纪元：从堆叠算力到智能端侧的革新

全球AI战事：新融资浪潮

六月，国际科技界掀起了一场关于AI独角兽的融资热潮，聚焦在大模型领域。加拿大Cohere、法国Mistral AI与日本SakanaAI相继宣布了巨额融资计划，展现了AI领域的最新动态与趋势。

• Cohere：以50亿美元的估值，揽获4.5亿美元融资，英伟达、思科等重量级合作伙伴的加入，彰显了其在大模型领域的实力。
• Mistral AI：6亿欧元的融资，由General Catalyst领投，展示了其在技术上的突破与市场潜力。
• SakanaAI：传出即将收获超过1亿美元的融资，估值飙升至约11.5亿美元，凸显了AI领域竞争的激烈与创新的活力。

新趋势：小参数，低成本，端侧“突围”

这一系列事件揭示了一个共性趋势：国际投资界正押注于以小参数量、低成本实现模型在端侧的有效应用，以此“突围”OpenAI的主导地位。

• Cohere的Aya 23：新一代模型以80亿和350亿参数规模，支持多达23种语言，展示了其在多语言处理上的强大能力。
• Mistral AI的Mistral 7B：以70亿参数击败了开源大语言模型Llama 2，其开发成本仅为2000万欧元（约2200万美元），远低于GPT-4的开发成本。
• SakanaAI的模型合并技术：通过自动化“进化”算法，大幅度减少了对算力资源的需求，将数据学习周期缩短数百倍，展现了其在提升效率方面的创新。

AI盛宴的转变：从堆算力到高效能

这场AI盛宴已不再是单纯依赖算力和数据堆砌的“烧钱”游戏，而是转向了追求高效能、低能耗的大模型发展。各家公司纷纷探索在现有架构之外的可能性，力求突破传统界限，寻找更适合实际应用的创新解决方案。

寻找Transformer之外的可能：“天选”端模

面对全球范围内对底层技术架构创新的迫切需求，创业者刘凡平敏锐地捕捉到了这一趋势。他认为，寻求超越Transformer架构的解决方案，以适应更高效能、低能耗的需求，是行业发展的必然方向。

• 技术革新与产品机遇：新技术的涌现不仅带来了新产品、新市场的机遇，也让刘凡平对行业的未来充满期待。他看到了技术变革带来的可能性，同时也保持着对潜在颠覆的警觉。

Rocker AI的进化之路

自成立以来，Rocker AI就未受传统Transformer架构的束缚。面对“百模大战”的火热，刘凡平及其团队意识到，Transformer架构在训练数据量要求极高、资源消耗大等问题上的局限性。他们着手探索重新设计大模型的可能性，致力于构建更适合实际应用、成本效益更高的AI解决方案。

• 非Attention机制的通用自然语言大模型：Rocker AI推出的Yan1.0模型，通过替换Attention机制，显著降低了对算力的需求，实现了百亿级参数下的千亿级性能效果，同时提高了训练效率和推理吞吐量。

原生无损部署与端侧模型的天选之选

Rocker AI不仅在算力需求上取得了突破，还在模型部署方式上进行了创新。Yan模型能够原生无损地部署到主流消费级CPU等端侧设备上，这不仅打破了传统大模型依赖有损压缩的部署方式，还展示了模型在设备端运行的灵活性和高效性。

同步学习：让模型边跑边进化

在Yan1.2版本中，Rocker AI进一步实现了模型在更低算力、更普适设备上的部署，并探索了模型在端侧的个性化即时学习能力。通过基于仿生神经元驱动的选择算法，Yan模型不仅降低了功耗，还具备了部分更新与持续学习的能力，实现了模型的边跑边进化。

未来展望：构建设备端智能生态

随着Rocker AI对Yan2.0模型的持续优化与升级，模型将逐步融入更多模态输入，实现全模态实时人机交互。这一进展不仅意味着模型在感知、认知、决策、行动等能力上的全面提升，也为构建个性化的智能生态系统提供了可能。

在这个AI发展的新时代，Rocker AI作为创新者与实践者，正引领着从堆叠算力到构建真正智能端侧的革命，致力于推动AI技术的普惠化，实现更具个性化、更高效能的AI应用愿景。