衡宇 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

當(dāng)大模型賽道中不少玩家明確表示放棄基礎(chǔ)大模型研發(fā)，心思放在更聚焦的方向上時，階躍星辰站出來——就像這家公司第一次亮相時那樣，給外界一個明確的回答：

• 我們會堅持基礎(chǔ)大模型研發(fā)。

創(chuàng)始人兼CEO姜大昕解釋了背后邏輯。

一方面，大模型行業(yè)的趨勢技術(shù)發(fā)展還是在非常陡峭的區(qū)間。他也很感慨AI行業(yè)發(fā)展瞬息萬變，“去年大家覺得GPT-4很牛，今天他都快下架了”，等到明年看今年的技術(shù)，同樣會覺得微不足道。

姜大昕說，階躍不想在這個過程中放棄主流增長或前進(jìn)的趨勢，所以還是會堅持做基礎(chǔ)模型的研發(fā)。

另一方面，從應(yīng)用的角度來看，階躍仍然相信應(yīng)用和模型是相輔相成的。

“模型可以決定應(yīng)用的上限，應(yīng)用給模型提供具體的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)。”姜大昕表示，雖然階躍的產(chǎn)品形態(tài)隨著模型的演變是動態(tài)發(fā)展的，但這樣的邏輯關(guān)系還是一直保持下去的。

確實(shí)如他所說，在過去的一年里，階躍星辰旗下產(chǎn)品從命名、布局和形態(tài)上都發(fā)生了轉(zhuǎn)變。

主打的C端助手App，由“躍問”改名為“階躍AI”，意味著它從類ChatGPT產(chǎn)品到Agent的轉(zhuǎn)變；產(chǎn)品重點(diǎn)形態(tài)從用戶普遍直接使用的手機(jī)App變成了端云一體Agent平臺。

“雖然我們的智能終端Agent和頭部企業(yè)合作，但總體而言，階躍的產(chǎn)品最終是服務(wù)C端的。”姜大昕表示，“不管作為助手類也好、內(nèi)容類也好，都有非常大的機(jī)會。”

大模型領(lǐng)域的兩條顯著趨勢

姜大昕同時強(qiáng)調(diào)，模型的突破是早于商業(yè)化的。就拿OpenAI來說，是先有了GPT-3.5，才有了ChatGPT。

因此，在基座模型上面繼續(xù)投入以追求智能的上限，仍然是當(dāng)下最重要的一件事。

要怎么去不停觸碰智能的邊界or天花板？不如先來看看這個領(lǐng)域里最前沿的趨勢有哪些。

姜大昕復(fù)盤道，趨勢共有如下兩條：

一條是“模仿學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，另一條是“從多模態(tài)融合走向了多模態(tài)理解生成一體化”。

從模仿學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)演進(jìn)大家已經(jīng)非常熟悉， OpenAI的o1、o3，以及DeepSeek-R1背后采用的都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，也是現(xiàn)在大模型玩家爭先恐后著重投入的方向。

第二條趨勢則關(guān)乎多模態(tài)。

姜大昕再次提到了那句他在多個場合不停重復(fù)提及的話：多模態(tài)是實(shí)現(xiàn)AGI的必經(jīng)之路。

無論是從人類智能的多元化角度（符號智能、視覺智能、空間智能等），還是從垂直領(lǐng)域AI應(yīng)用需求來說，大模型的多模態(tài)能力都必不可少。

在這樣的認(rèn)知指導(dǎo)下，階躍星辰在研發(fā)基座模型時采取了散彈式打法：

成立兩年，公司累計發(fā)布22款基座模型，覆蓋文字、語音、圖像、視頻、音樂、推理等系列。

其中有16款是多模態(tài)模型，占據(jù)總數(shù)七成；這些多模態(tài)模型又分屬圖像理解、視頻理解、圖像生成、視頻生成、圖像編輯、音樂生成、多模態(tài)推理等方向。

業(yè)界公認(rèn)階躍是多模態(tài)卷王，也不是沒有道理。

多模態(tài)理解生成一體化才是未來

至于如何追求智能的上限，階躍目前行進(jìn)的路線與第一次公開亮相時所講的那樣一般無二，即“單模態(tài)——多模態(tài)——多模態(tài)理解和生成的統(tǒng)一——世界模型——AGI”。

姜大昕重點(diǎn)解釋了關(guān)于“多模態(tài)理解生成一體化”的部分。

它意味著多模態(tài)模型的理解和生成用一個模型來完成，而不是“視頻/圖像/語言轉(zhuǎn)文本——文本理解與生成——生成結(jié)果轉(zhuǎn)視頻/圖像/語音”的三段式過程。

大語言模型的理解生成一體化，已經(jīng)有類GPT實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一；然而在視覺領(lǐng)域并不如此，人們往往在理解視覺內(nèi)容時選擇一個模型，在生成內(nèi)容時調(diào)用另一個模型。

這并不是一個可以直接從語言模型的NTP（Next-Token-Prediction）直接遷移到視覺模型的NFP（Next-Frame-Prediction）的簡單事。

語言文本模態(tài)是低維度離散分布的，而視覺模態(tài)是高維度連續(xù)分布，這也就是說后者在進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)時，復(fù)雜性更高。

從技術(shù)角度來看，視覺領(lǐng)域的內(nèi)容生成需要理解來控制——如果想保證生成內(nèi)容有意義、有價值，實(shí)際上需要對視覺的“上下文”作出更好的理解。

反言之，理解需要生成來監(jiān)督。姜大昕解釋說，就是“只有生成了的時候才是真正的理解了”。

現(xiàn)在，視覺領(lǐng)域還沒有出現(xiàn)自己的Transformer架構(gòu)，階躍就是想做出一個視覺領(lǐng)域的、生成一體化架構(gòu)，并且是非常scalable的。

姜大昕分享道，GPT-4o可能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)理解生成一體化，而階躍的圖像編輯模型Step1X-Edit也初步實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。

之所以稱其為“初步”，是階躍覺得Step1X-Edit的效果依然有很大改進(jìn)空間，還可以在架構(gòu)上做進(jìn)一步的優(yōu)化，數(shù)據(jù)上也可以做進(jìn)一步的打磨，讓它的效果變得更好一些。

但具體走哪條路線能精益求精，不管是階躍內(nèi)部還是業(yè)界都沒有公認(rèn)的真理。姜大昕表示，在這一方面，階躍內(nèi)部多有條技術(shù)路線并行，因為確實(shí)哪一條路線都會有可能出現(xiàn)突破。

“一旦突破以后，今后的道路會更加順暢。”姜大昕稱。

One More Thing

既然認(rèn)可多模態(tài)理解生成一體化才是未來，為什么階躍不把所有的精力集中在Step-R1-V-Mini這樣的多模態(tài)推理模型上，反而是要在各個模態(tài)上都發(fā)力呢？

量子位把這個問題拋給了姜大昕。

他很坦然，表示也想過做，但這行不通

• 理解生成一體化是非常綜合素質(zhì)的考驗。
  首先要理解。如果語言模型不行就談不上理解，何況現(xiàn)在語言模型又進(jìn)化到了推理模型，這塊不能省。
  第二要做視覺推理。視覺推理是視覺理解的升級，所以要做視覺理解。
  要做理解生成一體化還要有生成端，所以生成也必須做。

簡單點(diǎn)說，做理解生成一體化，必須自身具備非常強(qiáng)的綜合實(shí)力

但姜大昕信心滿滿，“我們幾條線的能力都非常強(qiáng)，所以才可以組合起來去探索這個路徑”。