国产AI首次“长出”原生记忆

就在刚刚，这家国产黑马首创的非Transformer架构大模型，再次重磅更新！训练效率远超Transformer架构，在WAIC上直接引起了火爆围观。现在，端侧智能的iPhone时刻真正来临了。

就在刚刚，WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI又给我们带来满满的惊喜。

全新版本的大模型Yan 2.0 Preview正式亮相了！

现学现记，猜猜我们喜欢的饮料是哪瓶？

它不仅可以在灵巧手、机器狗、PC、平板等多个终端上应用了，还是无损部署的。

由此展现出的模型自主学习能力和多模态能力，都让人为之惊叹。

原生记忆

一教就会，精准回答

比如有个机器狗，刚开始还不会和人打招呼。

为此，工作人员给机器狗亲自演示，展示打招呼的动作。

之后，机器狗竟然就秒速学会了这个动作！

下一个指令，是让它帮忙拿一瓶饮料。没有学过的它，同样不会做。

接下来，只要对着摄像头向它展示——“这是我喜欢喝的饮料”，它就立马学会了。

在两瓶饮料中，它正确选出了指定的那瓶，表现实在惊艳。

甚至，下面这个会看、会听、会想的灵巧手，既能自主玩游戏，还能听懂人类指令，立刻在黄金矿工游戏中完成抓黄金和推箱子的任务。

注意，这个过程中不仅需要灵巧手极其精细地操作键盘，还需要它用“大脑”来完成思考，做出精准判断。

令人惊喜的是，它非常准确地做到了！

这些能力，即便是OpenAI在内的大厂商目前都做还不到。足以见得，RockAI已经走在了行业的最前沿。

离线智能

真正的端侧AI

为什么说，Yan架构大模型能够实现100%的离线部署，成为真正的“端侧AI”？

答案，就藏在它颠覆性的底层架构之中。

和目前绝大多数的模型不同，Yan2.0 Preview基于的是RockAI首创的非Transformer架构。

它不仅非常轻量而且性能强悍——仅凭3B的原生参数，便在多项关键测试超越了规模更大的Llama3 8B。

更重要的是，它的训练效率远超统治当今AI界的Transformer架构。

据悉，更大更强的40B模型已经在路上了！

而今，继Yan 3B模型成功通过备案后，Yan 2.0 Preview版更是带来了两大突破性的能力飞跃。

第一点，就是它有了连续的视频理解能力。

比如当人在机器狗面前做各种连续动作，它就可以原样复刻，这部分归功于模型的视频能力。

Yan 1.3通过多模态扩展实现对图像与音频的理解和处理，而Yan 2.0 Preview进一步支持视频模态，相当于补齐了多模态里的视频的最后一环。

因此可以说，Yan 2.0做到了真正的多模态：一个模型不仅能处理文本，还能处理图像、音频和视频，同时端到端生成文本和音频。

第二点，就是在1.3的架构上，2.0创新性地引入基于神经网络的记忆单元。

具体来说，在神经网络参数层“内置记忆”，通过可微的记忆模块来实现信息的存储、检索和遗忘。

Yan 2.0 Preview架构示意图

如上图所示，前向过程可分为记忆更新与记忆检索两个阶段。

记忆更新是动态调节：前向过程中，既能通过门控式更新保留长期依赖，又能基于输入分布特性灵活整合新知识。

不同于“上下文工程”等方案对记忆信息的显性存储，RockAI将有效信息隐式地记忆到多层神经网络的权重，通过神经网络的多层级抽象、非线性建模等能力，实现更优的记忆性能。

在原理上，这种记忆机制与其他记忆机制的差距，好比早期机器学习与深度学习的差距。

这种记忆机制，不像其他远端的大模型通过RAG等形式加入前置数据库。要知道，后者的记忆模式都是外置的，模型并没有真正记住这些信息。

可以说，采用了特征状态驱动的记忆机制方案的Yan 2.0 Preview，已经初步验证——记忆网络是有效的。

之所以加入记忆模块，是因为要让AI像人一样边说边学，AI必须要有记忆。

在基于训推同步的自主学习路线上，RocKAI迈出了坚实的一步。

这一点，无论是在灵巧手玩游戏时的多模态实时人机交互上，还是机器狗的训推同步上，都淋漓尽致地体现了出来。

而在这个过程中，RockAI发现，他们并不孤独：自己的路线，竟然跟硅谷大厂的探索所见略同。

无论是谷歌的Titan架构，还是Meta首席科学家LeCun都在强调——必须给模型引入记忆模块，因为AI的学习能力≈记忆能力。

但不同的是，这一次，RockAI是先行者。

Yan 2.0 Preview不光探索了非注意力机制的记忆可能，还第一次实现了LLM记忆能力验证。

接下来，我们就进入了下一个问题：非Transformer架构的创新，给Yan架构大模型带来了什么？

真正在消费级硬件上跑通

因为架构层面的这种创新，Yan架构大模型就完全不需要依赖云端算力，可以在消费级硬件上跑通了。

因此，它可以直接赋予每个端侧设备“灵魂”。

它不仅能在无人机、机器人、PC、手机等终端设备中丝滑适配，而且还能让模型智能迎来全新升级。

因为无需阉割模型，端侧设备就更加具备了完整性、可持续性。

而基于Transformer架构的模型，若想在端上运行、并自主学习，根本就不可行。

因为模型通常会被量化裁剪压缩之后，才会植入端设备。而被阉割之后的模型，就不再具备学习能力。

但Yan架构大模型，就规避掉了这种短处。

在不同小型终端条件下，Yan架构大模型表现始终卓越。

在手机端，Yan架构大模型已广泛适配高通、联发科等芯片。Yan架构大模型可在CPU运行、零压缩零裁剪、量化等，RAM只要8G，而且表现不俗。

在小米13上，每秒至少可输出18 token；在红米K50上，每秒至少可输出12token；在T-phone上，每秒可输7-8token。

在机器人端，Yan模型已广泛适配Intel、树莓派、英伟达等芯片。

只要8G内存，Intel i7 1255u上，Yan架构能让机器人拥有看听说想动的能力！

为什么要如此执着，将技术做到如此精细的程度呢？这背后，自然是源于他们对于“端侧智能”一直以来坚定的信念——让世界上每一台设备都拥有自己的智能。

只有为每一台设备安装大脑，才能做到AI普惠，在三四五线城市，在老年人和小朋友都能用的情况下，端侧设备才是真正普惠的应用场景。

说起来，RockAI是怎样决定，不走Transformer这条主流路线的呢？背后的故事是这样的。

非Transformer架构，他们走出了第一步

近些年来，学界和业界逐渐发现，大家好像被OpenAI带偏了：注意力机制并非万能，Transformer缺陷也很多，比如它的复杂度太高，算力需求惊人。

最早的质疑，来自OpenAI的Ilya：“如果互联网公开数据耗尽，GPT预训练如何继续？”

另外，谷歌Gemini产品负责人Logan Kilpatrick在最近公开的未来路线图中，就指出当前注意力的最大缺陷：

以当前注意力机制和上下文处理方式，是不可能实现无限上下文的。

我们需要在核心架构层面进行全面创新，才能实现这一目标。

同时，谷歌也一直在探索非自回归模型Gemini Diffusion。

此外，CMU大牛Albert Gu在2023年就提出了Mamba架构，主张用状态空间模型对序列建模。

最近，他更是痛斥Transformer模型能力上的局限性太大，所谓“token”就是胡扯。

在2024年，“vibe coding”之父Karpathy也列出了“tokenization”的数条罪状。

可以说，在某些情况下，Transformer绝对不是首选，注意力机制更不是什么铁律！

大模型原生记忆能力，意味着什么？

记忆，不再是外挂

在传统的大模型架构中，知识和信息往往以外挂式方式调用。

无论是依赖RAG来补足知识，还是借助外部数据库临时存储用户数据或者搜索引擎，这类方案都更像是一种“拼接式智能”——强大但缺乏连续性。

而如今，RockAI正在将记忆能力“注入”模型本身。它不再是一个外挂模块，而是模型的一部分，甚至是它的核心。

比如他们展示的那只机器狗，已经能在不断交互中展现出对环境、人的偏好乃至过往经历的“记忆”，表现的行为更像生命体，也意味着：AI开始真正“记住”你。

从交互到理解：个性化的跃迁

有了原生记忆，大模型就不再只是“下一次回答你问题”的工具，而开始成为理解你的人。

它能记住你喜欢什么样的语言风格、你的偏好、你过去的决策习惯；甚至能在你没有明说的时候，通过长期观察为你做出更合适的建议。

原生记忆能力不仅让AI变得更加“个性化”，也让人机关系发生质的变化。

它不再是工具和操作者的关系，而更像是伙伴与合作者的互动。你不需要每次都从零开始，它会逐步成为你思维方式的延伸。

离线部署，隐私与速度的双赢

更重要的是，这样的“有记忆的大模型”并不依赖云端，而是实现了离线部署，所有记忆都发生在你的设备本地：更高的响应速度，更小的延迟，更强的数据安全。

在隐私日益重要的今天，大模型要想真正走进用户的日常生活、深入个人决策层，必须在保护隐私的基础上实现智能化。

而“端侧+记忆”的模式，或许正是这条路的关键解法。

人类智能的底层机制，大模型也开始拥有

人类智能的演化，从来离不开记忆。没有记忆，就无法理解上下文、无法学习经验、无法形成个性。而现在，大模型也终于开始接近这一认知本质。

RockAI的创新之路在国内略显“孤独”，从非Transformer架构设计到终端的记忆能力，再到他们提出的通过群体智能迈向通用人工智能，似乎RockAI成为了创新的孤勇者。

孤独的拓荒人，还是吃螃蟹第一人？

在采访最后，新智元问了RockAI联创一个放飞的问题：几年后，未来的终端智能设备会发展出怎样的新形态？

2007年，乔布斯站在台上，掏出这部小小的手机，让全世界都沸腾了。

自此，iPhone 4改变了人类对工具的使用、延展了人类感官。

但iPhone 4的诞生离不开四个条件：全新的触控交互方式、ARM架构恰巧成熟、iOS操作系统，以及App Store带来的应用生态大爆发。

现在的硅谷大厂，有的押注AI眼镜，有的押注脑机接口，而Rock AI，押注的是芯片和操作系统。

他们判断：AI时代的操作系统一定会出现AI模型层，让设备更智能。

而能在离线设备上运行、功耗极低还是多模态的Yan大模型，就是他们的第一张王牌。

如果“打造AI时代操作系统”这个终极目标能实现，手机、平板、冰箱、电视，这些设备都将真正“长出脑子”。

环顾周围，电子设备已经无处不在：从冰箱到电脑，全球设备总数远远大于全球总人口。

如果每个设备都装上AI，市场懊有多大？

如今，3B的RockAI多模态模型能覆盖70%的场景。翻译、会议纪要等常见功能，本地Yan架构大模型就能做到。

如今在行业的上下游，RockAI都有许多合作意愿强烈的伙伴，比如很多芯片厂商、音视频厂商等。

下一个iPhone时刻，或许很快就会到来。假如每个设备都能离线运行AI，我们就将看到未来的图景成真，达到真正的“万物有灵”。