每經(jīng)記者 可楊    每經(jīng)編輯 張海妮    

2024年為什么會(huì)是AGI元年？

在6月5日上午舉辦的智譜AI Open Day活動(dòng)上，智譜AI CEO張鵬在演講伊始首先回答了這個(gè)問題。他認(rèn)為，背后的原因在于大模型的Scaling Law（指尺度定律）并未失效，AI技術(shù)的增長(zhǎng)進(jìn)入了一個(gè)全新的階段，“也就是說大模型技術(shù)的創(chuàng)新依舊是突飛猛進(jìn)的進(jìn)行時(shí)，甚至還有速度越來越快的跡象”。

張鵬 圖片來源：每經(jīng)記者 可楊 攝 

張鵬坦言，此前從來沒有見過任何一種技術(shù)以如此陡峭的創(chuàng)新曲線迭代和升級(jí)，持續(xù)的時(shí)間還如此之長(zhǎng)。他表示，年初的文生視頻模型Sora以及長(zhǎng)時(shí)間高精度的視頻質(zhì)量震撼了大家，也讓人們看到了構(gòu)建物理世界模型這樣一個(gè)可能的路徑，即超級(jí)認(rèn)知。“新模型的技術(shù)路線已經(jīng)逐漸成為我們的共識(shí)，有望解決目前大模型存在的幻覺、推理缺陷問題。甚至通過AI的自我解釋、自我評(píng)測(cè)還有自我監(jiān)督，我們有希望去構(gòu)建超過人類平均水平的超級(jí)認(rèn)知智能。這個(gè)激動(dòng)人心的前景對(duì)于我們來說既是機(jī)遇，也是重大的挑戰(zhàn)。”張鵬說。

張鵬表示，從2020年智譜All in大模型開始，研究涉及大模型核心技術(shù)的方方面面，從原創(chuàng)的預(yù)訓(xùn)練框架GLM到和國(guó)產(chǎn)算力芯片的適配，以及通用的基座大模型，到語義推理多模態(tài)生成，再到火熱的長(zhǎng)上下文、視覺理解、Agent智能體的能力等各個(gè)方面。“當(dāng)然我們同樣明白，技術(shù)曲線的陡峭與讓更多人享受到AI強(qiáng)大生產(chǎn)力之間還有非常大的差距，如何把強(qiáng)大的大模型能力真正用來幫助人們工作、學(xué)習(xí)和生活，其中其實(shí)還有很多的工作要去做”。換言之，張鵬認(rèn)為，對(duì)未來的想象力只有化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力才具有真正的革命性意義。具體路徑則是通過打造盡可能拓展用戶想象力的產(chǎn)品，基于大模型的技術(shù)為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和全新的體驗(yàn)，把用戶的想象力切實(shí)化作生產(chǎn)力。

談及前段時(shí)間的大模型價(jià)格戰(zhàn)，張鵬則表示，智譜AI切切實(shí)實(shí)通過模型核心技術(shù)的迭代和效率的提升，通過技術(shù)的創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用成本的持續(xù)降低及客戶價(jià)值的持續(xù)升級(jí)，并不是簡(jiǎn)單的價(jià)格戰(zhàn)。

會(huì)上，智譜AI宣布全模型矩陣價(jià)格下降，其中，GLM-4-Air由1元/百萬Tokens降至0.6元/百萬Tokens，GLM-3-Turbo由5元/百萬Tokens降至0.6元/百萬Tokens，Embedding-2模型降至0.3元/百萬Tokens，GLM-4-Flash降價(jià)至0.06元/百萬Tokens。

張鵬最后表示，描繪宏大愿景的同時(shí)讓更多人切身體會(huì)到大模型的強(qiáng)大能力，讓大模型技術(shù)從炫酷的空中真正落到地面上，落到實(shí)處，也是每一個(gè)大模型公司必須思考的問題。

封面圖片來源：每日經(jīng)濟(jì)新聞（資料圖）