WAIC 2025主论坛的演讲| Minax Yang Junji的创始人：所有都是AI

2025年世界人工智能会议（WAIC）今天在上海开幕。作为全球领域人工智能领域的主要事件，会议是基于“在智能时代支持世界”的问题，并且正在收集全球智慧并展示中国解决方案。活动的第一天，Minimax的创始人兼首席执行官Yang Junji作为特别嘉宾参加了会议的开幕典礼，并在主论坛（早晨节目）中介绍了他的开幕词“ All the AI”。完整的共享文本如下所示：大家好。我与您分享的标题是“所有都是AI，所有都是AI”。这个话题与我过去的经历有关。当Hinton开始设计Alexnet时，我是中国深度学习研究中最早的博士生之一。当人类alphago机器的战争组织起来，人工智能即将到来。在宣布Chatgpt之前的一年，我们Arted建立Minax。这也是中国主要模型公司的第一家。在过去的15年中，当我每天编写代码和阅读文档时，我一直想到一件事。关于人工智能的这种担忧是什么？人工智能与这个社会之间有什么关系？随着模型的改善，我们看到人工智能逐渐成为社会的生产力。例如，如果您正在研究人工智能，则必须每天分析大量数据。首先，您必须编写软件来分析此数据。后来，我们发现AI实际上可以生成软件并分析所有数据。作为一名研究人员，我非常担心每天在AI领域的每个进步。 Startlight，您是否认为我们可以创建应用程序可以帮助我们跟踪不同领域的进度？后来，自动跟踪AI代理似乎更有效，因为您不必自己做。人工智能是一种高度生产力，更强大的创造力。例如，当上海15年前庆祝世界博览会时，有一只非常受欢迎的宠物叫做“ Hai Bao”。在过去的15年中，上海在各个方面发展。如果您想继续使用IP“ Haibao”并在当前趋势中生成以上海风格衍生的一系列图像，AI会更好。如网站上的屏幕上所示，Xuhui X Haibao Academy，Wukang X Haibao和AI建筑物可以直接点击，以帮助产生各种创意图像。例如，如今，非常受欢迎的Labubu可能需要两个月的时间才能创建一个耗时数十种或数百万元的Labubu的创意视频。基本上，它可以在一天之内生成，例如大屏幕右侧显示的Labubu视频，通过越来越强大的AI视频模型，只有几百元的成本。我们的Hailuo视频模型在全球范围内生成了超过3亿个视频最近六个月。高质量的AI模型使互联网上的大多数内容和创造力越来越受欢迎，并且通过完全利用每个人的创造力，其阈值较低。除了释放生产力和创造力外，我们还发现AI的使用确实超出了原始的设计和期望，并且正在执行各种不可思议的应用程序方案。随着模型的功能变得越来越强，更轻，例如对旧文本的分析，飞行模拟和天文望远镜设计，例如越来越多的场景设计的设计，它们变得更加可行。只需进行几次合作，您就可以将每个人的想法变为现实。要转换每个人的想法，您需要一些协作。面对许多变化，想法开始出现在我的脑海中。作为AI的企业家，IA公司不会复制互联网公司。人工智能是一种更基本，更基本的生产率，并且连续的streng然后是个人和社交技能。这里有两个要点。首先，AI是一种技能，其次，AI是可持续的。人类很难打破生物学定律，而不是停止学习新知识并拥有AI，但要保持更聪明。通过构建更好的AI模型，我们看到AI也正在与我们一起改善并共同创造一个更好的人。在我们公司中，员工每天编写很多代码，并每天进行许多调查。需要进行实验。代码的70％的含量为70％，由AI编写，而数据分析的90％是由AI进行的。 AI如何变得越来越专业？大约一年前，培训模型需要大量的基本注释工作，而得分手至关重要。随着AI的技能今年变得更强大，更高，专业人工智能将完成大量的机械注释工作，使得分手可以专注于更有价值的专业工作，以帮助模型加入。标签工作不再给AI提供答案，而是教导人工智能思考，允许AI了解人类的思维过程，使AI变得更加普遍，并达到最好的人类专家的水平。除了通过专家教授AI外，还有另一种改进意味着在环境中学习很多。在过去的六个月中，从编程环境到代理环境，以及从游戏沙箱到各种环境，AI可以通过定义此环境并将其放置在有明确的奖励信号的环境中来解决问题。这种强化学习也变得可持续，更大和更大。根据这些观察，有一个非常真实的判断。人工智能越来越强，这种改进几乎是无限的。下一个问题是AI非常强大，对社会产生了更大的影响。 AI会被垄断吗？您是由一个或多个组织控制的吗？我认为毫无疑问，AI领域的多个球员都有。有三个原因。首先，当前正在使用的所有模型均基于模型的对齐。显然，不同模型对齐的目标确实不同。例如，某些模型是可靠的程序员，因此对齐方式可以是偏僻的。一些模型与人互动，这使他们能够具有更多的情商智力并进行更柔和的对话。一些模型可能充满了想象力。不同的一致性目标反映了不同公司和组织的价值。这些值最终导致与模型的性能截然不同，这将确保不同的模型具有自己的特征并长期存在。其次，我在过去六个月中使用的AI系统不再是一个独特的模型，但是具有多个模型的多个代理，并且不同的模型也可以使用不同的工具。这样，就可以解决IA智能水平越来越高，更复杂的问题。作为resUlt，在多种代理系统的此类系统中，单个模型的优势逐渐削弱。第三，在过去的六个月中，许多非常聪明的系统不归大型公司拥有。背后的原因是，去年下雨后，开源模型已成为真菌，开源模型变得越来越有影响力。这张照片是AIS分类，在过去的一年中吸引了更多的关注。我们可以看到，最好的模型仍然是关闭的代码，但是越来越多的开源模型，它们总是更接近最佳的封闭代码模型。基于这三个原因，我们认为AI肯定掌握在许多公司手中。同时，我们认为，在使用成本方面，AI无疑会变得越来越不可或缺。在过去的一年中，即使有更多可用的计算机能源，AI模型也没有特别发生重大变化。因为？计算机速度是涉及重要模型或所有实用模型。当模型以特别缓慢的方式计算时，用户将不太愿意使用它们，因此所有公司都要关注参数编号和模型中智能水平之间的平衡。以前，模型的大小的生长与芯片进展的速度基本上成正比。我们知道，芯片的速度每18个月的发展速度两倍，并且该模型相应地保持了这种增长趋势。如今，每个人都具有更多的计算机功能，但是模型参数不会增长。那么这些最大的计算机功率在哪里？首先，让我们谈谈培训。在过去的六个月中，增长率相对较慢，单个模型的培训成本并未显着增加。这些计算机功能用于更多调查和探索。除了计算能力外，研究和探索是一种有效的一般实验设计。有效IENT研发团队，并且知道这也取决于一些伟大的创造力。结果，具有许多计算机权力的公司与具有很多计算机功率的公司之间的培训差异可能并不那么大。许多没有计算机电源的公司可以通过不断改进其实验设计并提高其思维能力和组织形态来提高实验探索。让我们谈谈推理。在过去的一年中，最佳模型的推理成本已通过多个计算机网络系统和优化计算降低了几个数量级。方法，我们认为，在未来1 - 2年内，可以通过几个数量级来降低最佳模型的推断成本。简而言之，我们不认为单个模型的化学咳嗽会大大增加。我们认为，通过大量创新，研发可能会变成一个较便宜的行业，但使用计算机电源WILL增加。令牌更便宜，但是代币的数量急剧使用。去年，一次聊天机器人的对话只消耗了数千个令牌，但是现在单个代理商对话可以消耗数百万个令牌。越来越多的人使用它们，因为AI解决的问题变得越来越复杂和实用。 Leifeng.com使每个人都负担得起AI的负担，这是我们关于AI发展的决定。智能也是我们业务的最初意图。我们认为，毫无疑问，AGI将完成，无疑将为公众提供好处。如果在一天之内实施AGI，则该过程由AI及其用户实施，并且该AGI必须属于多个AI公司及其广泛的用户，而不是一个组织。他还愿意长期以来在这个目标上工作。谢谢大家！ leifeng.com（公共帐户：leifeng.com）