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06-21
大机型开启新时代，必须AI原生。
面壁智能联合创始人和CEO李大海曾说过上述话。
在他看来，大模型时代呼唤AI原生，运行在客户端的大模型硬件就是原生硬件。
今天下午，面墙智能正式发布2B旗舰端侧大模型面墙MiniCPM，端侧大模型战场将迎来新玩家。
有小有大，2B性能小钢炮“上机”我们此前曾报道过，“欧洲版OpenAI”Mistral AI发布了短小紧凑的Mistral-7B小型模型。
虽然其规模只有7B，但性能和能耗却很大。
各方面的表现都得到了高度评??价。
尺寸仅为2B的MiniCPM在多个主流评测榜单中的中英文平均分均已超越Mistral-7B。
MiniCPM具有更全面的能力，其分数在CEval、CMMLU、MMLU等基准测试中超越了微软的明星模型Phi-2。
从英文榜单平均得分来看，MiniCPM已经大幅超越同规模甚至更大规模的模型，甚至可以与13B、30B、40B规模的模型相媲美。
在最接近人类评估的评估集MT-Bench中，MiniCPM甚至可以与Claude 2抗衡，成为2B性能大炮。
那么，面墙智能如何实现以小事成就大事的目标呢？算力：高效基础设施全流程推理加速10倍，成本降低90%；算法：面壁模型风洞以小见大，寻找高效的模型训练配置，实现模型能力的快速形成；数据：现代数据工厂的形成，从数据治理到多维度评价的闭环牵引模型版本快速迭代； MiniCPM在大模型生成等基础能力上也有不错的发挥。
墙面智能联合创始人及CEO李大海在发布会上介绍，MiniCPM不仅可以准确知道黄山和泰山的海拔高度、计算差异，甚至可以编写代码进行自我开发和优化。
随着大模型之间的竞争日益激烈，多模态能力的加入正在推动人工智能进入“联觉”时代。
号称同级中最强的多模态能力的MiniCPM也在手机上实现了多模态，可以准确识别野外的毒蘑菇、毒蛇等危险生物。
李大海现场演示了MiniCPM在实际应用中的效果。
当打开飞行模式，被问及误食有毒蘑菇或在野外迷路时的自救措施时，MiniCPM的回答似乎比空洞的“陈词滥调”更实用。
如果您在野外遇到信号状况不佳的情况，MiniCPM离线给出的这些建议可能对您有很大帮助。
在规模飙升的技术竞争中，成本是大机型的隐形竞争力。
除了强大的性能之外，MiniCPM 的推理成本仅为 Mistral-Medium 的 1%。
MiniCPM作为大规模的终端侧模式，已成功贯穿国际主流手机品牌和终端CPU芯片。
即使是旧手机也能正常运行。
但从吞吐量的角度来看，操作仍在运行，实际性能可能需要提高。
基于在大模型领域的面墙智能积累，李大海也在发布会上正式宣布将进一步开源，“让大模型飞进千家万户”。
开源地址（含技术报告）如下：MiniCPM GitHub：GitHub：mniLMM-12B模型的多模态实时交互能力。
与之前谷歌Gemini大模型展示多模态能力的想法类似，他们也要求MiniCPM玩石头剪刀布的“猜谜游戏”。
结果显示，其响应的流畅度、准确性和延迟均在可接受的水平之内。
范围。
逻辑推理能力也是一个重要亮点。
上传一张没有文字描述的图片后，它可以根据服装、墨镜、导杖等小细节准确推断出图片的含义，充分展现了其“看、想”的综合能力。
Agent的互联网“如果Agent的能力用在端侧模型上，可以更好地服务于特定的场景，创造更多的价值。
我认为这两个方向可以互相支持，产生一些奇妙的化学反应。
” 墙网CTO曾国阳面向智能，谈到终端侧大模型与代理的关系，李大海在本次发布会上也重申了大模型+代理的双引擎策略，在他看来，MiniCPM的发布还是服务于双引擎的。
事实上，当大型模型寻求融入落地场景时，AI Agent 就成为了关键手段，甚至是最早提出 Wall-Facing Intelligence 概念的公司之一。
未来的世界将是特工的世界，一切都将是特工，想象一下，当你准备煮粥时，只需要把食材放入电饭锅中，稍等片刻，一锅热气腾腾的粥就来了。
出去。
在此过程中，电饭锅利用内置Agent技术自动调节温度和火力。
，无需人工干预即可完成烹饪。
去年的云栖大会上，李大海表示“大模型+Agent将带来新一轮巨大的技术变革”。
当时他把大型模型比作汽车的发动机，为汽车提供动力。
然而，要建造一辆完整的汽车，还需要转向、底盘和其他一切。
同样，他认为在大模型的引擎基础上，还需要叠加一系列的上层技术，比如记忆能力、使用工具的能力等，才能拓展出更广阔的应用前景和想象空间。
AI Agent就是承载这些技术能力的实体。
Wallface Intelligence自成立以来就开始规划“大模型+代理”的技术路线和实施方向，并先后推出了AI代理“三驾马车”——XAgent、AgentVerse、ChatDev。
这三款产品均由大模型驱动，代表了AI Agent的前沿创新和应用成果。
他们的目标是将大型模型与实际环境相结合。
其中，XAgent是一个大型模型驱动的AI智能体应用框架，AgentVerse是一个智能体通用平台，而ChatDev是一个多智能体协同开发框架。
具体到ToB的实施方向，AI Agent有望在企业内部扮演多重角色，重塑企业的运营流程和组织结构。
这些AI Agent可以像传统企业员工一样执行各种任务，从而降低成本并提高效率。
对于消费级应用（ToC），AI Agent可能会以智能助手的形式出现，为用户提供个性化、便捷的服务。
这些智能助手可以理解和预测用户需求，并实时提供帮助和建议，从而改善用户体验和生活质量。
那么人工智能代理的未来应该是什么样子呢？面墙智能的愿景和理念是“智能体互联”，就是让AI智能体连接世界上的一切，实现从“万物互联”到“万物智能”的转变。
这一概念由清华大学计算机系常务副教授、面墙智能创始人刘志远提出。
他还在公开演讲中自信地表示：未来可以通过大型模型驱动的智能平台，让更多的人融入到AI平台中。
，设备和物体连接起来，推动万物互联向智能万物互联，进入一个被称为“代理互联网”（loA）的人机交互新时代。
我们将迎来人工智能的第二次出现。
在这位在计算机领域工作了数十年的顶级专家的想象中，人工智能的第二次出现是将个体智能体与自身的优势联系起来，形成复杂的群体智能，从而表现出更强大的突现行为。
。
不久前，在李大海对《失控》作者凯文·凯利的网络采访中，凯文·凯利也表达了类似的观点。
他认为，人工智能之间的协作潜力巨大，未来将形成数百甚至数千个不同人工智能组成的生态系统，释放出惊人的力量。
事实上，群体智能作为自然界和社会中普遍存在的一种现象，是指由许多简单个体组成的群体表现出高水平智能行为的能力。
在自然界中，这种智能行为以多种形式表现出来，例如蚁群、蜂群和鱼群的集体行动。
当蚁群寻找食物来源或返回巢穴时，它们可以通过释放信息素来引导同伴蚂蚁找到最短路径。
洄游时，鱼群通过紧密协调位置和动作，形成保护性游动格局，使整个群体有效躲避捕食者，节省体力。
李大海还借用《三体》的名言立起了新年旗帜——让AGI来得“更快”，呼应了Wallface智能公司“万物智能”的愿景。
生命的美丽在于对某事的痴迷。
人生苦短，不要做无意义的事。
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