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聯(lián)匯科技發(fā)布自主智能體 OmBot 歐姆智能體及 OmBot OS 操作系統(tǒng)

科技訊息 ? 來源:科技訊息 ? 作者:科技訊息 ? 2023-07-11 14:07 ? 次閱讀

今年加入 OpenAI 的大牛、前特斯拉 AI 總監(jiān) Karpathy 在最近的一次開發(fā)者活動上表示:AI 智能體,代表了 AI 的一種未來!

不僅是他,全球 AI 領(lǐng)域的大佬和科技巨頭對 AI 智能體的發(fā)展都表現(xiàn)出極大興趣,并寄予厚望。

大語言模型的出現(xiàn),無疑給 AI 智能體的發(fā)展帶來了全新的想象力,因此盡管在眾多 AI 智能體還未達到完全模擬人類智能的程度的情況下,仍然吸引了全球關(guān)注,因為它的出現(xiàn)意味著人類在未來實現(xiàn)通用人工智能的目標(biāo)上邁出的重要一步。

這個在大模型技術(shù)與應(yīng)用之上誕生的全新賽道,搶跑的人意味著能夠擁有先發(fā)優(yōu)勢。

OmBot自主智能體的誕生

在今天的 2023 世界人工智能大會上,聯(lián)匯科技發(fā)布了基于大模型能力的自主智能體(Auto AI Agent )——OmBot 歐姆智能體,并針對典型場景需求,推出了首批應(yīng)用。

OmBot 歐姆智能體橫空出世的背后,是聯(lián)匯科技技術(shù)團隊的一次 “蓄謀已久”。

公司核心團隊來自全球計算機殿堂 —— 卡內(nèi)基梅隆大學(xué),實驗室對于自主化智能體的探索從 90 年代就已經(jīng)開始。2014 年,聯(lián)匯科技首席科學(xué)家趙天成攻讀博士時,已經(jīng)成功研發(fā)了全球第一個多模態(tài)智能體平臺DialPort,讓不同高校的智能體(機器人)在一個平臺匯集,并讓他們一同協(xié)作幫助人類完成各種任務(wù)。

這些智能體的專業(yè)領(lǐng)域各不相同。

例如有些是幫助訂餐廳,有些是幫你分析電影,有些是幫你處理文案等等。隨著智能程度的不斷增加,DialPort 匯集了超過 100 個智能體能力,為超過 100 篇學(xué)術(shù)研究項目提供了智能體的基礎(chǔ)平臺,更是影響了包括 AmazonAlexa 在內(nèi)的眾多目前已經(jīng)成熟的交互智能體的設(shè)計思路。

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自主智能體的初步探索

那么,什么是自主智能體呢?

聯(lián)匯科技給出了明確的回答 ——智能體是能夠感知環(huán)境、自主決策并且具備短期與長期記憶的計算機模型,它能夠模仿人類大腦工作機制,根據(jù)任務(wù)目標(biāo),主動完成任務(wù)。

聯(lián)匯自主智能體包含了認(rèn)知、記憶、思考、行動四大核心能力,作為一種自動、自主的智能體,它以最簡單的形式中在循環(huán)中運行,每次迭代時,它們都會生成自我導(dǎo)向的指令和操作。因此,它不依賴人類來指導(dǎo)命令,具備高度可擴展性。

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自主智能體核心能力

認(rèn)知是智能體獲取環(huán)境信息的過程。將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計算機可以理解和處理的形式,而人類 80% 的信息輸入來自于視覺。

記憶是智能體存儲和提取信息的能力。包括短期記憶和長期記憶,前者用于存儲臨時的信息,后者用于存儲更持久的知識和經(jīng)驗,并最終由記憶在決策和行動中發(fā)揮價值。

思考是智能體對感知和記憶進行分析、推理和決策的過程。使用各種算法和技術(shù)來處理感知數(shù)據(jù)和記憶信息,以生成合理的決策和行動計劃。其中,語言是我們思考的核心邏輯。

行動是智能體基于感知、記憶和思考結(jié)果采取的具體行為。包括控制機制和執(zhí)行器,用于將決策轉(zhuǎn)化為實際的物理行動或其他形式的輸出。

第一批自主智能體是什么

當(dāng)自主智能體具備了以上 4 類核心能力后,自然而然面向不同行業(yè)、不同需求、不同場景的第一批智能體應(yīng)運而生 —— 視頻小歐、文檔小歐和 AIGC 小歐。

是的,聯(lián)匯首次推出的自主智能體并不止一個,而是一批。

他們能做什么呢?

視頻小歐可以成為新零售場景中的智慧店長。通過與攝像頭視覺信息結(jié)合,利用歐姆大模型智能識別店內(nèi)發(fā)生的一切,形成機器人記憶,并自主決策提示交互信息。自主關(guān)注店內(nèi)值得關(guān)注的事件,在必要時進行提示。通過與機器人對話交互,用戶可以隨時詢問店內(nèi)發(fā)生過的一切,協(xié)助店鋪的管理運營。

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視頻小歐成為自主思考的智慧店長

文檔小歐可以成為個人和企業(yè)的學(xué)習(xí)助理。面對電力、石油、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專業(yè)知識學(xué)習(xí)成本高、查詢困難的痛點,文檔問答機器人可以將專業(yè)知識有效集成到向量數(shù)據(jù)庫,并存儲記憶,形成專業(yè)機器人,通過多模態(tài)內(nèi)容理解與內(nèi)容生成,智能回復(fù)用戶問題,并給出專業(yè)的回答。

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文檔小歐幫助行業(yè)小白解決專業(yè)問題

AIGC 小歐可以成為媒體、文化、游戲等行業(yè)的剪輯助手。通過 AIGC 實現(xiàn)媒體視頻素材的一鍵成片,針對視頻主題,語言模塊完成視頻內(nèi)容文案生成,隨后拆分為更加細(xì)節(jié)的視頻鏡頭描述,依托語言理解能力,對素材庫視頻進行搜索、剪輯和生成,最終大幅降低視頻制作門檻。

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AIGC 小歐一鍵成片

現(xiàn)場,聯(lián)匯科技行嗨發(fā)布了基于 OmBot 歐姆智能體與大模型技術(shù)的行業(yè)級智慧文旅底座,為文旅全行業(yè)提供包含元宇宙、AIGC、智慧助手等典型場景快速賦能。

面向行業(yè)、企業(yè)、個人等不同主體千變?nèi)f化的需求,OmBot 歐姆智能體將通過高效調(diào)教,實現(xiàn)個性化智能體的快速生成與進化,未來的自主智能體,不是一個,也不是一批,而是 “人均” 單位下的應(yīng)有盡有。

自主智能體會像孫悟空的分身猴毛,有需要就可以快速的實現(xiàn)。

歐姆大模型 3.0 來了!

仔細(xì)體驗首批自主智能體,不難發(fā)現(xiàn),在應(yīng)用過程中,認(rèn)知與思考是自主智能體核心能力的核心。

對于認(rèn)知與思考的解決方案,聯(lián)匯依賴的是背后的多模態(tài)大模型。

早在 2019 年,聯(lián)匯科技就與 OpenAI CLIP 模型同期推出了歐姆模型 1.0,實現(xiàn)跨模態(tài)搜索,隨后的歐姆大模型 2.0,聚焦開放目標(biāo)識別,實現(xiàn)了從圖文檢索的到目標(biāo)理解的躍遷。

目前,聯(lián)匯科技正式推出歐姆大模型 3.0,直指行業(yè)性能最強、真正落地應(yīng)用的大模型。

這次的歐姆大模型 3.0 實現(xiàn)了哪些飛躍呢?

OmModel V3 正式發(fā)布

開放識別方面,歐姆大模型支持對視覺圖像、視頻進行標(biāo)簽全開放識別。預(yù)訓(xùn)練中已經(jīng)包含了數(shù)十億的高質(zhì)量圖文匹配數(shù)據(jù),包含大量的環(huán)境背景,目標(biāo)類型,目標(biāo)屬性與行為特征,疊加全圖細(xì)粒度級別的理解,圖文的語義匹配,圖文問答等多任務(wù)的訓(xùn)練,使歐姆大模型 3.0 具備了能力涌現(xiàn)的保障。

歐姆大模型 3.0 不再局限于固定的目標(biāo)類型清單,而是通過語義理解去理解視覺中的任意目標(biāo),甚至是描述的方式去定義目標(biāo)。

開放識別

視覺問答方面,構(gòu)建了私有的十億級媒體數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),包括無人機視角,監(jiān)控視角等,通過多任務(wù)訓(xùn)練,歐姆大模型 3.0 將包括自然語言解析、邏輯推理、圖像理解以及自然語言生成等AI 能力進行深度融合。將視覺模型和語言模型進行細(xì)粒度的對齊,讓其可以理解人類指令,并合理作答。

另外,歐姆大模型可以在針對圖片進行問答之后進行多輪對話推理,并擴充視覺之外的信息。

視覺問答

認(rèn)知推理方面,通過不斷提升歐模大模型的內(nèi)容理解與多模態(tài)的語義對齊的能力,結(jié)合語言模型的能力,歐模大模型能夠做到基于視覺認(rèn)知的推理,并由此支撐智能體所需要的認(rèn)知與推理能力。

例如,看到兒童摔倒,模型可以推理要立即檢查兒童有沒有受傷。看到有小孩在窗邊,模型可以提醒要注意兒童的安全。看到瓶子破裂飲料打翻, 模型可以提醒馬上清理防止有人滑倒。

在開放識別、視覺問答的基礎(chǔ)上,認(rèn)知推理的能力能夠賦能智能體從被動的識別轉(zhuǎn)為主動推理,進行思考與決策,并提出相應(yīng)的智能解決方案。

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推理認(rèn)知

高效微調(diào)方面,針對傳統(tǒng)全參數(shù)微調(diào)消耗大量 GPU 計算與存儲資源的情況,聯(lián)匯從模型訓(xùn)練和模型推理兩方面入手,使得歐姆大模型能夠好用、易用。

在模型訓(xùn)練上,聯(lián)匯自主設(shè)計 PEFT 羽量微調(diào)技術(shù),與標(biāo)準(zhǔn)全參數(shù)微調(diào)相比,僅微調(diào)模型參數(shù)的一小部分,訓(xùn)練參數(shù)量小于 1%,在大幅降低計算和存儲成本的同時,實現(xiàn)媲美全參數(shù)微調(diào)的性能表現(xiàn)。這樣的做法能夠真實降低大模型的微調(diào)訓(xùn)練門檻,快速適配用戶長尾場景的訓(xùn)練需求。

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訓(xùn)練參數(shù)量小于 1%

在模型推理上,聯(lián)匯推出針對多模態(tài)大模型的推理運行系統(tǒng) ——Hydra 九頭蛇部署架構(gòu),通過多卡集群部署蛇身,由多個公用的底座模型組成,而各個算法任務(wù)只需要部署羽量級的蛇頭模型,實現(xiàn) MaaS 架構(gòu)。在推理時,蛇頭模型可與任意公用蛇身模型結(jié)合產(chǎn)生識別結(jié)果,且新增算法任務(wù)只需增加羽量級蛇頭模型。從而實現(xiàn)了 GPU 集群資源的高效利用,并突破算法任務(wù)部署顯存資源的上限。

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Hydra 九頭蛇部署架構(gòu)

作為成熟的大模型,歐姆大模型擁有良好性能的同時,依舊在不斷自我進化。聯(lián)匯研發(fā)團隊構(gòu)建了一套完善的人在環(huán)路指令學(xué)習(xí)進化體系。

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人在環(huán)路指令學(xué)習(xí)進化體系

對于一個迭代升級后的新版本大模型,首先需要經(jīng)過質(zhì)量部的錘煉,通過基于內(nèi)部量化數(shù)據(jù)集進行能力驗證,再配置并測試各種算法任務(wù),確保模型的升級成功。在模型實際部署上線后,持續(xù)跟蹤算法任務(wù)運行情況,記錄并反饋模型潛在缺陷和優(yōu)化點。

數(shù)據(jù)部據(jù)此對新算法任務(wù)、長尾場景和模型識別缺陷等關(guān)鍵點,使用完整的數(shù)據(jù)回流體系進行針對性的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、和指令學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集生成等操作。

在指令學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集完成累積周期后,算法組將基于質(zhì)量組的反饋以及數(shù)據(jù)組采集的數(shù)據(jù)對歐姆大模型進行新一版本的迭代優(yōu)化訓(xùn)練,針對性提高模型在業(yè)務(wù)算法上的能力,增強泛化能力。

基于由效果評估、升級策略、數(shù)據(jù)回流、優(yōu)化升級構(gòu)成的人在環(huán)路指令學(xué)習(xí)進化體系,歐姆大模型可以對底座模型進行有效的指令學(xué)習(xí)、迭代升級,從而在現(xiàn)有的算法任務(wù)上有更好的表現(xiàn)。

這也意味著每隔幾個月,歐姆大模型都會迭代進化得更加強大。

完善的工具鏈和工程化框架

成功的大模型在應(yīng)用層面落地需要與之配套的工具鏈與工程化框架。

為了幫助用戶更好、更快的使用大模型技術(shù)與產(chǎn)品,聯(lián)匯正式發(fā)布?xì)W姆大模型工具軟件集合,用 AI - 原生的思路,重新想象 AI 智能體的開發(fā)工具,讓開發(fā)者可以快速構(gòu)建未來的爆款智能體!

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歐姆大模型應(yīng)用體系

過去幾年間,聯(lián)匯科技構(gòu)建了完善的針對視覺理解場景的工具鏈平臺。開發(fā)者可以利用自然語言靈活的表述識別需求,OmVision Studio、OmVision OS 等平臺與系統(tǒng),提升算法生產(chǎn)效率的同時,有效降低了人工智能技術(shù)的應(yīng)用門檻,為更多的企業(yè)與行業(yè)賦能。

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OmVision 應(yīng)用體系

今天,聯(lián)匯科技首次發(fā)布針對智能體的 OmBot OS 操作系統(tǒng)。開發(fā)者可以基于靈活的模塊配置,將多模態(tài)大模型、向量數(shù)據(jù)庫、人機交互認(rèn)知架構(gòu)進行深度融合,為構(gòu)建基于多模態(tài)數(shù)據(jù)感知、認(rèn)知、思考與行動的智能體奠定基礎(chǔ)。

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OmBot OS 架構(gòu)

OmBot OS 提供自帶的長期記憶模塊,同時允許開發(fā)者用戶編寫主動思考模塊與交互響應(yīng)模塊,支持響應(yīng)式問答與主動推薦思考的任務(wù)場景。同時支持記憶反思模塊,模擬人類對于長期記憶的主動壓縮與思考過程,從繁雜的原始記憶中抽取出更加高維度的抽象記憶信息,讓我們的智能體更加人性化。

OmBot OS 讓開發(fā)者可以基于靈活的模塊配置,將多模態(tài)大模型、向量數(shù)據(jù)庫、人機交互等技術(shù)進行深度融合,為構(gòu)建基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進行感知、認(rèn)知、思考與行動的智能體奠定了基礎(chǔ)。

以更開放的方式擁抱 AGI 時代

完善的產(chǎn)品矩陣與人在環(huán)路指令學(xué)習(xí)進化體系為聯(lián)匯科技的技術(shù)生長打下扎實基礎(chǔ),在此之上的對外開放能力同樣令人期待。

聯(lián)匯首席科學(xué)家趙天成博士表示,我們相信在未來,每個人與每一家企業(yè)都可以在 AI 的能力加持,具備更好的記憶、認(rèn)知和決策能力,我們現(xiàn)在的技術(shù)方向,就是讓機器不斷與我們?nèi)祟悓R,持續(xù)進化,最終真正為人類所用。

在這樣的過程中,聯(lián)匯科技始終以用戶為中心,不斷進化能力、迭代產(chǎn)品、開放生態(tài),推動降低人工智能使用門檻,加速推動普惠 AI 賦能千行百業(yè)。

在 AGI 時代來臨之際,人工智能的范式變革正在加速,曾經(jīng)的故事正在成為現(xiàn)實。

審核編輯 黃宇

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