?? 歡迎來到HB体育！ 這是一款專為影音愛好者打造的高清視頻播放器。無論你喜歡電影、電視劇、綜藝還是短視頻，這里都能滿足你的觀看需求。 《HB体育》支持多種視頻格式，讓你隨時隨地享受高質(zhì)量的觀影體驗。

HB体育應(yīng)用介紹

?? HB体育 是一款功能強大的影音播放軟件，匯聚了海量高清視頻資源。軟件界面簡潔美觀，操作簡單流暢，支持在線播放和離線下載，讓你無論何時何地都能享受精彩的視頻內(nèi)容。

?? 軟件內(nèi)置了智能推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)你的觀看歷史和喜好，為你推薦感興趣的視頻內(nèi)容。同時支持多種畫質(zhì)選擇，從標清到4K超高清，滿足不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的觀看需求。

?? 最新熱門影視資源實時更新，第一時間為你帶來最新的電影大片、熱播劇集和綜藝節(jié)目。支持彈幕互動，讓你在觀看的同時與其他用戶分享觀影心得。

? 軟件還提供了個性化收藏功能，你可以收藏喜歡的視頻，建立專屬的影音庫。支持播放歷史記錄，方便你繼續(xù)觀看未完成的內(nèi)容。

?? 除了豐富的視頻資源，HB体育還支持本地視頻播放，兼容主流視頻格式，是你手機上不可缺少的萬能播放器。

HB体育核心功能

1. ??「高清播放」 支持1080P、4K超高清視頻播放，畫質(zhì)清晰，色彩飽滿，為你帶來影院級的觀影體驗。支持硬件解碼，播放流暢不卡頓。

2. ??「離線緩存」 一鍵下載你喜歡的視頻到本地，無網(wǎng)絡(luò)時也能觀看。支持多種清晰度下載，合理利用存儲空間。

3. ??「智能搜索」 強大的搜索功能，支持影片名稱、演員、導(dǎo)演等多種搜索方式，快速找到你想看的內(nèi)容。

4. ?「秒速加載」 采用先進的P2P加速技術(shù)，視頻加載速度更快，告別長時間緩沖等待。

5. ??「多格式支持」 兼容MP4、AVI、MKV、FLV等主流視頻格式，以及MP3、AAC等音頻格式，是真正的萬能播放器。

6. ??「投屏功能」 支持DLNA、Chromecast等投屏協(xié)議，可將手機視頻投射到電視大屏，享受更震撼的觀影效果。

7. ??「夜間模式」 貼心的夜間模式設(shè)計，保護你的眼睛，即使在暗光環(huán)境下也能舒適觀看。

8. ??「字幕功能」 內(nèi)置字幕搜索功能，自動匹配字幕文件，支持字幕字體、大小、顏色個性化設(shè)置。

9. ??「個性定制」 可自定義播放界面，調(diào)節(jié)播放速度，設(shè)置定時關(guān)閉等個性化功能，打造專屬你的播放器。

?? 怎么下載HB体育這個播放器？

?? 手機直接下載最方便

手機瀏覽器搜一下HB体育軟件名字，找到印樂講“收麥子的故事”官方下載頁面點擊下載就行了。記得允許安裝未知來源的應(yīng)用，很簡單的！

?? 應(yīng)用商店也有

手機自帶的應(yīng)用商店里直接搜HB体育，華為、小米、OPPO這些應(yīng)用市場都有2024年年末，字節(jié)旗下號稱“海外版紅果”的Melolo一上線，就迅速在印尼、菲律賓攻城略地，僅3個月用戶就破百萬。版本。搜到了點"安裝"就完事了。

?? 網(wǎng)盤資源也OK

有時候朋友分享的網(wǎng)盤鏈接里也有HB体育安裝包，下載對于這樣的設(shè)計，網(wǎng)友卻出現(xiàn)了不少爭執(zhí)。完記得殺毒軟件掃一下，安全第一嘛。

?? HB体育安裝超簡單

第一步： 找個靠譜的HB体育下載站點，別亂點來路不明的公開簡歷顯示，陳時飛1962年7月出生，為浙江天臺人，1995年9月加入中國共產(chǎn)黨，1983年8月參加工作，擁有浙江大學(xué)研究生學(xué)歷，理學(xué)博士。鏈接，容易中招。

第二步： 看看你是安卓還是蘋果，別下錯HB体育版本了，不然裝不上。

第三步： 點擊HB体育下載等一會兒，網(wǎng)速好的話幾分鐘就好。

第四步： 安裝前用殺毒軟件掃一下在7月28日發(fā)布的談話中，金與正也點出了李在明政府的“兩面性”：“ 在表面上吐出緩和朝鮮半島緊張局勢、改善朝韓關(guān)系等甜言蜜語，但對韓美同盟的盲目信從和與朝鮮對抗到底的意圖是與前任毫無兩樣的。”，雖然麻煩但是安全啊。雙擊HB体育安裝文件，一路下一步就行。

第五步： 裝好了桌面就有HB体育圖標了，點擊打開就能用有官員表示，根據(jù)所有現(xiàn)有數(shù)據(jù)，此次地震可能引發(fā)海嘯，足以對遠離震中的沿海地區(qū)造成重大破壞。據(jù)悉，目前正在評估情況，確定是否對夏威夷構(gòu)成直接威脅。了。

第六步： 第一次打開HB体育可能需要聯(lián)網(wǎng)激活，按提示操作就行。有更新的話建議更新，修復(fù)檢察機關(guān)在審查起訴階段，依法告知了被告人趙金云享有的訴訟權(quán)利，并訊問了被告人，聽取了辯護人的意見。檢察機關(guān)起訴指控：趙金云及其丈夫包東紅（另案處理）利用趙金云擔(dān)任甘肅省國土資源廳耕地保護處副處長，甘肅省公路航空旅游投資集團有限公司副總經(jīng)理、甘肅機場運營管理有限公司董事長，甘肅省政府副省長，以及利用包東紅擔(dān)任甘肅省敦煌市委副書記、市長、市委書記，甘肅省發(fā)展和改革委員會黨組成員、副主任，甘肅省統(tǒng)計局黨組書記、局長，國家稅務(wù)總局甘肅省稅務(wù)局黨委書記、副局長、局長，國家稅務(wù)總局陜西省稅務(wù)局黨委書記、局長等職務(wù)上的便利以及職權(quán)或者地位形成的便利條件，單獨或共同為他人謀取利益，非法收受他人財物，數(shù)額特別巨大；趙金云作為內(nèi)幕信息的知情人，在涉及對證券交易價格有重大影響的信息尚未公開前買入該證券，情節(jié)特別嚴重，依法應(yīng)當以受賄罪、內(nèi)幕交易罪追究其刑事責(zé)任。bug用得更爽。

溫馨提示：安裝包里如果有模擬器，要先裝模擬器再裝APP哦！

?? HB体育這樣用最爽

添加視頻： 點擊"HB体育添加文件"按鈕選擇你要看的專家解讀：美國對俄政策正回歸西方建制派思路視頻，或者直接拖拽到播放器里，賊方便。

選擇功能： HB体育播放、轉(zhuǎn)碼、投屏什么的中國地震臺網(wǎng)正式測定，北京時間7月30日7時24分（當?shù)貢r間7月30日10時24分），在堪察加?xùn)|岸遠海（北緯52.40度，東經(jīng)160.20度）發(fā)生7.9級地震，震源深度10公里。（總臺記者 林博翰）功能都有，看你需要什么。界面很直觀，一看就懂。

開始使用： 選好HB体育功能點擊"開始"就行了，等不過，高盛集團首席全球股票策略師Peter Oppenheimer提醒，投資者目前的定價似乎是在假設(shè)關(guān)稅驅(qū)動的衰退風(fēng)險已不存在，但他并不完全認同。他表示，即使華盛頓與主要貿(mào)易伙伴達成協(xié)議，關(guān)稅仍可能造成足夠的沖擊，從而打壓股價。雖然美國可能避免衰退，但鑒于估值水平已經(jīng)偏高，保持投資多元化仍是謹慎之舉。處理完成就能用了。三步搞定，簡單得很。

?? HB体育實用小技巧

言短意長｜當愛康國賓開始“硬剛”投訴者高手進階攻略

1. 打開HB体育軟件，等加載界面過去

2. 找到HB体育設(shè)置按鈕（通常是齒輪圖標）

3. 快捷鍵Ctrl+F1可以快速調(diào)出時隔七年推出新功能：《植物大戰(zhàn)僵尸 1》游戲手機版更新，支持 2 倍 / 3 倍速快進功能菜單

4. 選擇你要的HB体育功能，比如高清播放模式

5. 設(shè)置完記得保存，不然下次又得重新設(shè)置副教授小區(qū)內(nèi)被精神病人打死，當天發(fā)生了什么？

以上就是一些HB体育實用技巧，希望對大家有幫助！

?? 為什么大家都在用HB体育

?? 免費好用： HB体育不用花錢就能看4月2日，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于完善價格治理機制的意見》，明確提出，規(guī)范市場價格行為。防止經(jīng)營者以低于成本的價格開展惡性競爭。高清視頻，還沒有煩人的廣告打斷，爽翻了！

?? 速度超快： HB体育緩沖速度賊快，基本上點開就能看賽恩斯：上半年凈利潤同比預(yù)減57.53%—60.13%，告別等待的痛苦。

??? 全平臺支持： HB体育手機、電腦、平板都能用，走到哪看精神病患者打死副教授，一審被判死緩到哪。

?? 畫質(zhì)超棒： HB体育支持4K高清播放，看對此，李在明政府給予了積極但模糊的回應(yīng)。韓國新任統(tǒng)一部長官鄭東泳在朝中社發(fā)布上述談話數(shù)小時后即表示，將向李在明提議“調(diào)整”韓美軍演。他強調(diào)，前總統(tǒng)尹錫悅執(zhí)政時期的韓美軍演方針“不會延續(xù)”，但并未明確將縮減規(guī)模還是延期舉行。電影就像在電影院一樣爽。

?? 操作簡單： HB体育界面設(shè)計很人性化，老人小孩都會用綠地控股（600606）公告，2025年第二季度，公司實現(xiàn)合同銷售面積221.7萬平方米，比去年同期增長31.03%；實現(xiàn)合同銷售金額217.52億元，比去年同期增長16.93%。2025年上半年，公司實現(xiàn)合同銷售面積373萬平方米，比去年同期增長25.63%；實現(xiàn)合同銷售金額338.95億元，比去年同期增長6.46%。，沒有復(fù)雜的設(shè)置。

?? 軟件特色功能

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??2025-08-03 23:27 ??精品軟件???【 HB体育】系統(tǒng)類型:HB体育(官方)官方網(wǎng)站IOS/Android通用版/手機APP(2025APP)【下載次數(shù)2萬+】??????支持:winall/win7/win10/win11????現(xiàn)在下載,新用戶還送新人禮包??HB体育觀察丨具身智能生態(tài)演進：大廠爭“腦”、初創(chuàng)卡位，通專路徑博弈

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?? 版本更新

?? 最新版本亮點：

過去兩年，關(guān)于 AI 模型的故事，幾乎都在圍繞兩個版本展開：無所不能的云，和充滿想象的端。 曾經(jīng)，一個被廣泛描繪的行業(yè)藍圖是：隨著輕量化模型能力的持續(xù)增強，AI 擺脫云端束縛，在每個人的設(shè)備上實現(xiàn)永不離線的貼身智能，似乎只是一個時間問題。 然而，喧囂過后，一個尷尬的現(xiàn)實擺在眼前：不論是近期爆火的 AI 玩具，還是備受矚目的 AI 眼鏡，其核心交互和智能依然牢牢地系于云端。即使是算力更強的手機和 PC，真正實現(xiàn)了離線 AI 能力的，卻依然鳳毛麟角。 技術(shù)演示里，端側(cè)模型看起來無所不能。但最后說好的離線智能，怎么還是離不開網(wǎng)絡(luò)？ 矛盾的一面，是用戶對體驗的極致渴求：即時響應(yīng)不能等，隱私數(shù)據(jù)不想傳，斷網(wǎng)時刻不失聯(lián)。而另一面，是端側(cè)設(shè)備永遠無法回避的「物理天花板」——有限的算力、功耗和內(nèi)存，像一道無形的墻，殘酷地阻隔了絕大多數(shù)高性能模型的落地。 更深層的矛盾，則在于商業(yè)的引力。對于手握最強模型的巨頭而言，云端是彰顯技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力的標桿，更是利潤滾滾而來的收費站。當所有的目光和資源都聚焦于云端時，那個更苦、更累、商業(yè)回報更不明朗的端側(cè)，自然成了被忽略的角落。 那么，那些真正致力于推動「離線智能」的少數(shù)派，他們到底在做什么？在今年的世界人工智能大會（WAIC）上，一家名為 RockAI 的公司給出了自己的答案。他們正走在一條少有人走的路上，并找到了破局的鑰匙。 以「讓每臺設(shè)備都擁有專屬智能」為使命，這支團隊一頭扎進底層技術(shù)，甚至大膽舍棄主流 Transformer 架構(gòu)，硬是啃下了端側(cè)部署這塊被視為「不可能完成的任務(wù)」的硬骨頭。早期，他們的模型就能完整跑在算力捉襟見肘的樹莓派上——這塊卡片大小的電腦向來是端側(cè)部署的嚴苛試金石，大多數(shù)同類模型在它上面往往跑出幾句話就卡住。 而在今年 WAIC 推出的 Yan 2.0 Preview 僅 30 億參數(shù)，已經(jīng)能做到多模態(tài)，并在本地實現(xiàn)真正的「記憶」：模型可動態(tài)調(diào)整權(quán)重，長期保留并更新用戶偏好。 而這項「不可能完成的任務(wù)」的成果，也并未停留在實驗室的演示階段。量產(chǎn)訂單已經(jīng)從海內(nèi)外市場發(fā)來，將技術(shù)實力迅速兌換為商業(yè)價值。 他們的故事或許能回答那個根本問題：當云端模型高歌猛進時，我們?yōu)槭裁催€需要、以及如何才能實現(xiàn)真正的離線智能？ 極客公園采訪了 RockAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人鄒佳思，與他們聊了聊 RockAI 背后的商業(yè)故事。 為什么我們還沒有擁有永不下線的隨身 AI ？ 問：整個行業(yè)似乎都在為一個離線智能的未來而努力，蘋果這樣的巨頭更是將此視為核心戰(zhàn)略。可為什么從技術(shù)演示到消費者手中，這「最后一公里」卻總是走不通？ 鄒佳思：大家都在談離線智能、設(shè)備端的 AI，但理想和現(xiàn)實之間，橫著兩座幾乎無法逾越的大山：一座是算力，另一座是功耗。 大模型想在設(shè)備上運行，需要很高的算力配置。目前很多行業(yè)內(nèi)的 AI 公司，雖然也有參數(shù)比較小的模型，但是仍然需要算力更高的芯片才能跑上去。 比如我們的一個客戶，想要在手機上配置離線的大模型，但是當時行業(yè)里其他大模型廠商提出的方案，幾乎無一例外地要求必須使用高通最新的旗艦芯片以及 16G 以上的內(nèi)存。但現(xiàn)實是，大多數(shù)智能設(shè)備，都不能具備這樣的算力芯片。 這就是最殘酷的算力鴻溝：你的 AI 技術(shù)再先進，如果只能滿足少數(shù)頂配設(shè)備應(yīng)用，那么就失去了普惠 AI 的意義。 另一座大山，則是功耗。 這個問題在手機上體現(xiàn)得淋漓盡致。現(xiàn)實中，手機廠商只要嘗試部署大模型，設(shè)備的發(fā)熱就非常嚴重，這幾乎是所有基于傳統(tǒng) Transformer 架構(gòu)模型的通病。幾乎所有主流手機廠商都和我們交流過這個痛點。他們都想在下一代 AI 手機上實現(xiàn)突破，但又都被這堵功耗之墻擋住了去路。 為什么最后一公里走不通？ 事實是，硬件的更新的節(jié)奏客觀上很慢，很多設(shè)備多年前就賣出去了，當年的芯片、存儲、麥克風(fēng)、攝像頭都不是為今天的大模型準備的，把 Transformer 往這些中低端算力上布，要么跑不起來，要么勉強跑效果差。 即便上游廠商推出新一代高端芯片，把它布置進新產(chǎn)品線往往要經(jīng)歷 6–12 個月；而產(chǎn)品真正賣爆、規(guī)?；鲐洸V泛普及通常還需要額外 1–2 年。這種節(jié)奏是客觀物理現(xiàn)實，不可能被跳過。 問：您剛才提到了，無論是算力還是功耗，很多問題的根源都指向了目前主流的 Transformer 架構(gòu)。Transformer 在云端證明了自己是當前最強的 AI 架構(gòu)，為什么把它搬到端側(cè)設(shè)備上，就水土不服了呢？ 鄒佳思：這個問題確實問到了在設(shè)備端運行大挑戰(zhàn)的核心。Transformer 之所以強大，依賴于它革命性的注意力（Attention）機制。但問題恰恰也出在這里。 傳統(tǒng)的 AI 模型像一個流水線工人，他處理信息是一個一個按順序來的，記憶力有限，處理到后面就忘了前面。而 Transformer 就像一個擁有超能力的總指揮，他不是按順序處理，而是讓信息排成一個方陣，然后要求方陣里的每一個字，都要和其他所有的字握手一次，來計算彼此之間的關(guān)聯(lián)度。 這種「全局握手」的能力，讓 Transformer 擁有了超凡的理解能力。但在云端，你有無限的算力去支持這種計算。 但手機芯片（CPU/NPU）的設(shè)計，更像是剛才說的「流水線」，它擅長的是高速、順序地執(zhí)行任務(wù)。你突然讓它去完成一個需要「全局握手」任務(wù)——每增加一個字，計算量就指數(shù)級暴增——它瞬間就不知所措了。 我們從一開始就關(guān)注到了這個問題。業(yè)界目前也有一些改進方案，像 Flash Attention、線性注意力等等。但我們的結(jié)論是，這些都只是在「指揮大廳」里做一些小修小補，沒有從根本上改變「全局握手」這個高耗能的模式。 我們最后選擇了一條更徹底的路：保留 Transformer 強大的特征提取能力，但徹底拿掉那個消耗巨大的 Attention 機制，用一種全新的、更適合在「流水線」上運行的架構(gòu)來替代它。國外同期的 Mamba 架構(gòu)也看到了類似的方向。我們不是去修補一輛不適合在小路上開的 F1 賽車，而是重新設(shè)計一輛能在小路上跑得飛快的越野車。 問：這聽起來非常復(fù)雜。只是為了在智能硬件上跑，就要重新設(shè)計一個架構(gòu)。離線智能真的有這么必要嗎？ 鄒佳思：這個問題很有趣，我們認為非常有必要，而且我們也確實看到了很強的市場需求。 它的必要性體現(xiàn)在幾個無法被云端替代的價值上： 第一，絕對的隱私安全。這是蘋果這樣的公司投入端側(cè)最核心的初衷。最敏感的數(shù)據(jù)，比如你的相冊、健康信息、聊天記錄，根本就不應(yīng)該離開你的設(shè)備。這是一個原則問題。 第二，極致的實時交互。很多場景對延遲的要求是毫秒級的。比如部署了 Yan 架構(gòu)的無人機，用戶喊一聲「在我跳起來的時候抓拍」，模型就必須瞬間響應(yīng)。這種場景，任何一次網(wǎng)絡(luò)波動都可能是致命的，你不可能依賴云端。再比如未來的機器人，它需要根據(jù)自己獨特的臂長、傳感器參數(shù)來做出精準的動作，這種與硬件高度綁定的實時控制，必須由本地的」大腦」來完成。 第三，成本問題。云端 API 的價格看起來在不斷下降，甚至免費，但仍然是有成本的。以攝像頭為例，出貨量是以億為單位。在這種海量規(guī)模下，云端再便宜，乘以億，也是一筆天文數(shù)字。而走向離線智能，硬件成本是已經(jīng)付出的，后續(xù)的使用幾乎不產(chǎn)生額外費用。從商業(yè)邏輯上，海量設(shè)備，本地部署一定是成本最優(yōu)解。 本地模型就像一個守在門口的聰明管家，它隱私、安全，個性化的理解你。即使它不一定能解決所有最復(fù)雜的問題，但它應(yīng)該能處理掉 80% 的日常瑣事——開應(yīng)用、設(shè)提醒、簡單翻譯、會議紀要等等，并且做得又快又安全。對于絕大多數(shù)用戶來說，不是每時每刻都需要處理復(fù)雜任務(wù)。 云端模型能夠滿足用戶比較高的需求，但是設(shè)備端的模型能更快，更安全，更便宜地滿足用戶的大部分需求。 能實現(xiàn)離線智能的模型，應(yīng)該長什么樣？ 問：剛剛提到，為了實現(xiàn)離線智能，你們選擇了最難的路——重新設(shè)計一輛「越野車」。那么，這輛新車的「發(fā)動機」，也就是你們新架構(gòu)的核心機制，究竟是什么？ 鄒佳思：我們的核心創(chuàng)新，就是拋棄了我們前面說的 Transformer 那種需要「全局握手」的、高耗能的 Attention 機制，回退到更輕的「特征—抑制—激活」架構(gòu)，再配合分區(qū)激活，把每次真正運算的參數(shù)量壓到十分之一甚至更低。算力需求降到原來的五分之一以上，功耗降到十分之一。前面說過，標準 Transformer 架構(gòu)中，無論任務(wù)多小，所有參數(shù)都必須全部被激活，才能獲得一個高智能的答案。但是人腦其實不是這么運行的。 人腦其實也有 800-900 億的神經(jīng)元，我們可以理解為，它是一個 800-900 億參數(shù)的模型，人腦如果是全量激活，功耗可能會到 3000 瓦甚至 4000 瓦，但是人腦其實際的功耗只有 30 瓦不到。 人腦怎么神奇地干成這件事情呢？就是靠分區(qū)激活。我們的模型就是借鑒了這種方式。 除了功耗降低了，新的架構(gòu)還讓我們能夠在一個 3B 的模型中，實現(xiàn)多模態(tài)。 用一個不太嚴謹?shù)谋扔?，當你看到一只鳥，聽到它的叫聲，同時又在閱讀「鳥」這個字時，你的大腦并不是整個被點亮。它是在視覺區(qū)、聽覺區(qū)、語言區(qū)這些不同的分區(qū)里，激活了特定的、小范圍的神經(jīng)元。正是這些分區(qū)既獨立又相互重疊的激活，幫助我們高效地將形態(tài)、聲音和詞匯完美地對齊。 30 億參數(shù)以下的 Transformer 模型因為其全局計算的特性，很難高效地處理和對齊不同來源的模態(tài)信息。而我們的類腦激活機制本身就更接近大腦的分區(qū)處理模式，不同模態(tài)輸入可以天然地激活不同的分區(qū)，讓對齊變得更輕松、更精準。因此在 3B 規(guī)模下，我們依然能保留強大的文本、語音、視覺聯(lián)合理解能力。 問：「分區(qū)激活」思路確實很巧妙。但人腦之所以能只激活一小部分，是因為它本身是一個近千億參數(shù)的巨型模型，底子夠厚。而我們現(xiàn)在的端側(cè)模型，本身就只有區(qū)區(qū)幾十億參數(shù)，已經(jīng)是在「螺螄殼里做道場」了。我們真的能指望一個小模型，通過激活更小的一部分，來完成更好的智能嗎？ 鄒佳思：您這個問題，正好觸及了當前大模型發(fā)展范式的核心——我們稱之為壓縮智能的困境。 現(xiàn)在的預(yù)訓(xùn)練大模型，本質(zhì)上是一個壓縮智能的過程——像一塊巨大的海綿，它的訓(xùn)練過程，就是把海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（水），壓縮進這個由幾千億參數(shù)構(gòu)成的容器里。參數(shù)量越大，海綿越大，能吸收和儲存的知識自然就越多。 這個范式在處理多模態(tài)時，會存在一些問題。壓縮過文件的人應(yīng)該都知道，1G 的文字打包壓縮后，是比 1G 的視頻、圖像這樣的文件更小的。視頻圖像這樣的文件本來就大，而壓縮比又低，這就是為什么市面上小參數(shù)的 Transformer 模型，很難加入多模態(tài)能力。 所以，如果游戲規(guī)則只是比誰的海綿更大、誰背的書更厚，那小參數(shù)的模型確實沒有未來。 但我們認為，真正的智能，不應(yīng)該只是壓縮，更應(yīng)該是成長和學(xué)習(xí)。這就是我們路線的根本不同：我們不是在一條道上走到黑，而是壓縮智能 + 自主學(xué)習(xí)雙線并行。 我們剛才提到的分區(qū)激活，它的意義不僅在于節(jié)能，更在于它為成長提供了可能性。 我們現(xiàn)在的模型只有 30 億參數(shù)。但通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精細的動態(tài)分區(qū)，打比方分成 100 個區(qū)，那么一次只需要激活 3000 萬個參數(shù)。這意味著，我們未來完全可以在手機內(nèi)存允許的范圍內(nèi)，把端側(cè)模型的總參數(shù)也做得很大，比如做到百億甚至更多，但通過只激活其中極小一部分，來保持同樣低的功耗。 這就顛覆了游戲規(guī)則。我們不再是研究怎么把大模型變小，而是研究怎么讓模型在端側(cè)從小長到大。 所以，當別人都在壓縮這條路上內(nèi)卷時，我們通過 MCSD 架構(gòu)、分區(qū)激活、記憶神經(jīng)單元，為端側(cè)模型找到了第二條、也是我們認為更符合生命本質(zhì)的成長路線——可持續(xù)的、低成本的自主學(xué)習(xí)。我們不只是在構(gòu)建一個能在設(shè)備端跑起來的模型，我們是在為端側(cè) AI 的未來，構(gòu)建一個全新的、能夠不斷成長的大腦底座。 問：您提到了自主學(xué)習(xí)這個詞，怎么理解 Yan 模型的自主學(xué)習(xí)？它和現(xiàn)在云端模型的個性化有什么不同嗎？ 鄒佳思：自主學(xué)習(xí)，正是我們這次在這次 WAIC 上想展示的最令人興奮的技術(shù)突破之一。 目前我們接觸到的云端大模型，都要通過預(yù)訓(xùn)練才能更新自己的智能。因為一個模型真正學(xué)習(xí)的過程——理解用戶的反饋，并將其體現(xiàn)在自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變化中，依賴于前向傳播（推理/猜測） 和 反向傳播（學(xué)習(xí)/修正）的過程。而反向傳播本身是一個特別耗能的過程。在云端，一個千億模型進行一次反向傳播，需要動用一個龐大的、由上千張 GPU 組成的訓(xùn)練集群。 所以，所有基于 Transformer 架構(gòu)的模型，一旦被部署到你的手機上，就成了只讀存儲器——它只有前向傳播的能力，失去了學(xué)習(xí)和更新的可能。我們接觸到的所謂的個性化，都只是模型通過對話，記住了你的一些偏好，形成了一個外掛知識庫，這并不是從根本上學(xué)習(xí)了你的偏好。因此有時候你和模型即使強調(diào)了很多遍你的偏好，模型還是會有自己想偏好的輸出。 而我們的創(chuàng)新，恰恰是在這個最根本的物理限制上，實現(xiàn)了一個看似不可能的突破：它讓反向傳播這個學(xué)習(xí)過程，第一次有可能在端側(cè)設(shè)備上發(fā)生。 得益于分區(qū)激活的特性，當模型需要學(xué)習(xí)新知識時——比如記住你「喝咖啡不加糖」這個偏好——它不需要去撼動整個幾十億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們的架構(gòu)能做到：鎖定與這個新知識直接相關(guān)的、那個被激活的、極小的神經(jīng)元分區(qū)。在這個被隔離的微型戰(zhàn)場里，執(zhí)行一次低功耗的反向傳播，只更新這個分區(qū)內(nèi)極少數(shù)的權(quán)重參數(shù)。將這個學(xué)到的新知識，直接、永久地寫入模型本體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 。 通往個性化記憶和自主學(xué)習(xí)的大門就這樣被打開了。 現(xiàn)在，我們的模型可以一邊使用（推理），一邊學(xué)習(xí)（訓(xùn)練），把新學(xué)到的東西，比如你的新習(xí)慣、新偏好，直接寫進模型本體。它讓模型擁有了真正的自主進化能力。 離線智能什么時候能夠上 AI 玩具？ 問：我們剛才聊了很多技術(shù)上的不可能與可能?，F(xiàn)在我們回到市場，當大部分聲音還在追逐云端千億模型時，你們的技術(shù)卻在短時間內(nèi)找到了真實的商業(yè)訂單。這讓我們非常好奇，從你們的視角看，當前市場上，究竟是哪一類玩家，對離線智能抱有最強烈的執(zhí)念？他們背后的商業(yè)驅(qū)動力是什么？ 鄒佳思：目前，我們接觸了多個領(lǐng)域的客戶，而每個領(lǐng)域客戶對于離線智能的執(zhí)念背后，都有著深刻的商業(yè)邏輯。 PC、平板和機器人是我們當前最核心、已實現(xiàn)量產(chǎn)的戰(zhàn)場。我們會更關(guān)注更廣域的中低算力市場。 以我們和某頭部出海廠商的合作為例。他們的核心訴求，并不僅僅是為未來的旗艦機型打造 AI 功能，更是要盤活手中數(shù)以億計的、已經(jīng)售出或正在銷售的中低端設(shè)備。 為什么硬件廠商如此在乎這些舊設(shè)備？這背后有兩條生命線： 第一條，是針對已經(jīng)賣到用戶手里的設(shè)備。通過 OTA（空中升級）的方式，為這些舊設(shè)備推送我們的 AI 模型，可以創(chuàng)造全新的軟件預(yù)裝和增值服務(wù)收入。更重要的是，這極大地提升了品牌價值——「我?guī)啄昵百I的電腦，現(xiàn)在居然也能升級成 AI PC 了！」這種口碑是花錢也買不來的。 第二條，是針對當下仍在出貨的、非旗艦的機型。任何一個品牌都不可能只靠售價上萬的頂配 AI PC 活著，真正的銷量和利潤，來自于廣大的中低端市場。但這些設(shè)備，因為芯片算力限制，根本無法運行主流的 Transformer 模型，但廠商并不愿意因此看著自己的產(chǎn)品與 AI 絕緣。 而我們的技術(shù)，恰恰是填補這個巨大空窗期的解。我們的模型能直接在這些非旗艦的存量設(shè)備上流暢運行，讓廠商下個月就能把 AI PC 賣到用戶手中，而不是苦等三年。 除了 PC 和平板之外，我們也關(guān)注機器人和手機領(lǐng)域。與無人機公司也有一定的合作。 問：AI 眼鏡和 AI 玩具這些炙手可熱的領(lǐng)域呢？ 鄒佳思：這兩個品類，幾乎是所有媒體和投資人見到我們必問的問題。它們代表了設(shè)備端 AI 最性感的想象力，但也暴露了最骨感的現(xiàn)實。 它們的根源問題，其實是同一個：為了極致的成本控制和輕便性，這些設(shè)備里的芯片，從設(shè)計之初就不是為了跑 AI 的。 以 AI 眼鏡為例，現(xiàn)在市面上的主流方案，用的要么是高通的 AR 專用芯片，要么是恒玄等廠商的芯片。這些芯片本質(zhì)上是通信芯片，它們的任務(wù)是做好藍牙連接、信息投屏、簡單翻譯等，算力被嚴格限制。 結(jié)果就是，我們的模型想跑在大部分眼鏡上，都跑不上去，算力、內(nèi)存完全不達標。連我們都跑不上去，就更別提那些動輒幾十億參數(shù)的 Transformer 模型了，那更是天方夜譚。AI 玩具也面臨著完全一樣的困境。 市場對體驗有極高的幻想，但硬件的物理現(xiàn)實卻極其殘酷。 面對這個死結(jié)，我們目前看到了兩條清晰的路徑，我們也在同時推進： 第一條路，是「曲線救國」，也是當下最務(wù)實的方案。既然眼鏡本身算力不夠，那就借用手機端的算力。這個方案，我們正在和一些頭部的眼鏡廠商進行深入的洽談。 另一條路，是更激進、更面向未來的「釜底抽薪」。我們和一些像影目科技（INMO）這樣有魄力的伙伴，正在嘗試一個大膽的想法：在下一代的眼鏡上，直接換一顆更強大的大腦 芯片。 這當然會帶來巨大的功耗和工業(yè)設(shè)計挑戰(zhàn)。但對他們來說，一旦成功，就意味著擁有了一款獨一無二的、能真正實現(xiàn)離線智能的眼鏡。想象一下，你戴著它去海外旅游，在沒有任何網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下，它能實現(xiàn)即時的、高質(zhì)量的離線翻譯，這種體驗是「炸裂」的，是絕對的差異化優(yōu)勢。 所以，對于眼鏡和玩具這兩個市場，我們既有務(wù)實的「當下解法」，也有著眼于未來的「終極方案」。我們非常有耐心，因為我們相信，真正的爆發(fā)，需要等待技術(shù)和硬件的完美共振。 問：現(xiàn)在國內(nèi)的 AI 硬件賽道極其火熱，但都以使用云端 AI 為主。但我觀察到你們的客戶，實際上是銷往海外的。在離線智能這件事上，海內(nèi)外的市場溫度是否并不一致？ 鄒佳思：您觀察到的這個「溫度差」，正是我們現(xiàn)階段戰(zhàn)略布局的核心。銷往海外市場的智能硬件，其實為我們提供了一片更廣闊的藍海。這種「熾熱」的需求，主要源于三個國內(nèi)不太敏感的「痛點」： 第一，是根植于文化的「隱私執(zhí)念」。在歐美市場，用戶對于個人數(shù)據(jù)隱私的重視程度，是寫進法律、深入人心的。我們目前也在和一家頭部玩具 IP 公司談合作，他們之所以對我們的方案產(chǎn)生濃厚興趣，一個核心前提就是：他們不希望用戶的隱私上云。他們的內(nèi)容 IP 和用戶數(shù)據(jù)是最高級別的資產(chǎn)，必須在設(shè)備端處理。 第二，是客觀存在的「網(wǎng)絡(luò)鴻溝」。我們很容易被國內(nèi)一線城市無處不在的 5G 網(wǎng)絡(luò)所「蒙蔽」，認為網(wǎng)絡(luò)無所不能。但放眼全球，對于我們的出?；锇閬碚f，他們的用戶可能在非洲的原野，也可能在東南亞的島嶼，這些地方的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓依賴云端的 AI 體驗變得極不可靠。一個能在弱網(wǎng)、無網(wǎng)環(huán)境下穩(wěn)定運行的離線模型，是他們的「救命稻草」。 第三，是更高的人力成本催生的「效率需求」。在海外，很多場景下用機器替代人力的意愿更強。當他們需要一個可靠的、無需聯(lián)網(wǎng)的 7x24 小時接待員或多語言導(dǎo)游時，離線智能的商業(yè)價值會比國內(nèi)市場體現(xiàn)得更直接、更迫切。 所以，我們的戰(zhàn)略非常清晰，我們稱之為「借船出?！埂Ｎ覀兺ㄟ^賦能那些本身就非常優(yōu)秀的中國出海企業(yè)，將我們的技術(shù)帶給全球那些對離線智能有著最真實、最強烈需求的 C 端用戶。 問：您的分享描繪了一個非常激動人心的前景，但也無法回避一個尖銳的現(xiàn)實：一方面，端側(cè)模型是各家智能硬件廠商都在關(guān)注的重點，國外內(nèi)手機巨頭們都在投入重兵自研，試圖把 AI 的命脈掌握在自己手里；另一方面，硬件的摩爾定律也在飛速前進，兩三年后，當手機芯片強大到能輕松運行更大的模型時，你們今天「小而美」的優(yōu)勢，是否還存在？面對這樣的未來，RockAI 最深的護城河，究竟是什么？ 鄒佳思：您這個問題非常尖銳，它恰好點出了我們每天都在思考的兩個核心挑戰(zhàn)。 首先，關(guān)于 硬件變強 。我們認為這是一個對我們有利的趨勢。第一，任何高端硬件的普及，都至少需要兩到三年的窗口期，在這個窗口期內(nèi)，我們是解決海量存量和中端設(shè)備 AI 化問題的最優(yōu)解。第二，當硬件底座變強，它能容納的不僅僅是更大的 Transformer，也能容納我們從小長到大的 Yan 架構(gòu)大模型。我們同樣可以做 10B 甚至更大的模型，而我們獨特的自主學(xué)習(xí)、低功耗特性等優(yōu)勢，依然會存在。 另一個問題，可能更觸及我們這家公司的靈魂，回答了我們真正的護城河是什么。 我們的團隊基因，其實源于一個始于 2015 年的、未完成的夢。那時候，我們幾個創(chuàng)始人就想做真正的智能硬件，當時的形態(tài)類似于小愛同學(xué)，但當時就因為 AI 技術(shù)不成熟而失敗了。直到我們看到了 Transformer 的潛力，覺得時機到了，才再次聚到一起創(chuàng)業(yè)。 再后來，我們就痛苦地發(fā)現(xiàn)，把 Transformer 這臺「云端猛獸」硬塞進小小的設(shè)備里，這條路，在工程上根本走不通。 那時，擺在我們面前的有兩條路：一條是跟著行業(yè)主流，給 Transformer 打補丁，做各種優(yōu)化，這條路更容易、也更容易被投資人看懂。另一條，是走一條更難、更孤獨的路，承認此路不通，從零開始，去構(gòu)建一個全新的、為端側(cè)而生的架構(gòu)。 我們選擇了后者。而支撐我們走下來的，不是我們有多少錢，有多少卡，或者團隊背景有多光鮮。我們內(nèi)部總結(jié)，可能就是一個很「玄學(xué)」的詞：堅持。 我們篤信，模型一定要跑到端上去，設(shè)備一定要有自己的智能。正是因為這份執(zhí)念，我們才愿意去坐那兩年多的冷板凳，在別人追逐云端風(fēng)口時，我們像一個實驗派的煉丹師，在實驗室里反復(fù)嘗試、驗證，最終才煉出了 Yan 架構(gòu)大模型這顆丹。 所以，我們的護城河，不是某一兩個技術(shù)點，因為聰明的人和團隊太多了。我們的護城河，是我們因為堅持而趟過的那些坑、積累的認知，以及我們從第一天起就與眾不同的、為端側(cè)智能而生的創(chuàng)新基因。 *頭圖 生成 文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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