在人工智能的快速发展浪潮中，RockAI以一种独特的视角挑战了传统的AGI（通用人工智能）研究路径，提出了群体智能的概念，极大地丰富了这一领域的理论基础。RockAI的CEO刘凡平在近期的采访中指出，群体智能并非依赖单一强大的智能体，而是通过多个具备自主学习能力的智能单元协同工作，形成一种以个体合力构建集体智慧的新模式。
群体智能，其本质是从个体中提炼出相互间的互动与协作，形成有机整体。刘凡平强调，传统的AGI研究大多集中于构建一两个超强智能体，这样的中心化方式在灵活性和适应能力上显得捉襟见肘。此外，由于需要海量的数据和计算资源，这种方法的可持续性也令人担忧。相对而言，RockAI的策略刷新了这一思维，着力提升个体智能的自主学习能力，以期通过智能体的合作，实现指数级的智能增长。
RockAI自2023年成立以来，持续致力于非Attention机制的Yan架构大模型的研发。这一创新的架构设计不仅在计算效率上取得了突破，还能够在各类端侧设备上无缝运行，彰显出其在当今智能硬件生态中的广泛适用性。与OpenAI的Transformer架构相比，Yan架构支持在资源有限的设备上进行有效的深度学习，且无需进行模型裁剪或量化，就能实现高效能的推理与训练。
Yan1.3是RockAI最新发布的多模态模型，具备Text、Voice与Vision多种输入输出能力。刘凡平向我们展示了该模型在处理各种信息时，从智能手机到无人机的广泛应用场景。即便其参数量较小，Yan1.3在实践中展现出超越许多高参数模型的优异表现。在多模态交互方面，该模型不仅支持文本生成，还能够由音频和视觉信息驱动，极大地增强了人机交互的体验。
经过技术创新，RockAI提出的MCSD（多通道斜率与衰减）模块，取代了Transformer中的Attention机制，通过有效信息的优先传递提升了整体性能。另一项创新是“类脑激活机制”，这种机制模拟了人类大脑的神经元激活方式，让模型根据需求自适应调整计算资源，从而提升运行效率，这在AI计算的能效管理上具有重要意义。
当然，单一智能体的进化并不足以实现群体智能。因此，RockAI所追求的不仅是让每一个智能单元在各自在任职的狭小领域中育其精粹，更重要的是提升它们的自主学习能力。通过“训推同步”的机制，每个智能体在推理的同时可以有效地进行知识更新，从而逐步形成属于自己的知识体系。这一过程的目标是让每个智能体都能够在与其他智能体的交互中，共同提升其智能水平，进而全面提升群体智能的整体效能。
对于群体智能的构建，关键在于智能体的协作与信息共享。刘凡平构想的动态去中心化系统使得每个设备能够独立决策，同时在需要时与其他智能体共享局部数据。这一构架使得来自不同环境和场景的智能体能够更高效地合作，以实现共同目标。这不仅是技术的进步，也是对如何利用AI提升生活品质的一次重要探索。
随着技术不断进步和应用场景的扩大，AI领域的创新潜力未曾止步。RockAI的探索不仅丰富了AI的生态，也为未来的AGI发展赋予了新的可能性。我们期待这一公司在集体智慧的道路上继续前行，为我们带来更高效的智能解决方案。
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