AGI時代的未來：探索分布式大模型智能體系統(tǒng)的無限可能

生成式智能與任務執(zhí)行智能，是兩種路線目標。

原標題：思必馳俞凱：分布式大模型智能體系統(tǒng)是 AGI 時代一道別樣的風景
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字數(shù)：11437字

2024全球人工智能產(chǎn)品應用博覽會回顧

在2024全球人工智能產(chǎn)品應用博覽會中，思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人俞凱分享了其對分布式大模型智能體系統(tǒng)的深刻見解，指出這一技術路線與當前主流集中式超級智能的區(qū)別，強調(diào)了可靠的任務執(zhí)行是其核心目標。

1. 分布式大模型智能體系統(tǒng)的構建

俞凱介紹，思必馳的大模型技術路線主要由一個中樞大模型和多個垂域模型組成，類似于公司內(nèi)部的組織架構，強調(diào)各自職能的協(xié)作。相較于OpenAI的集中式大模型，思必馳的分布式系統(tǒng)更注重實際場景中的可靠性和任務執(zhí)行能力。

2. 可靠的任務執(zhí)行為核心優(yōu)勢

思必馳的重點在于工具使用能力的執(zhí)行智能，而非單純的內(nèi)容創(chuàng)作。俞凱指出，當前許多大模型存在“幻覺”問題，不懂得拒絕錯誤回答，思必馳則強調(diào)通過分布式智能體系統(tǒng)提高任務執(zhí)行的可靠性。

3. AI創(chuàng)業(yè)過程中的堅持與轉折

俞凱回顧了思必馳成立以來的關鍵轉折點，包括從語音識別到對話系統(tǒng)的轉型、智能硬件交互的探索及大規(guī)模定制化的實現(xiàn)，表明在技術演進中不斷適應市場需求是成功的關鍵。

4. 當前市場挑戰(zhàn)與未來方向

面對市場上大模型廠商的商業(yè)化困境，俞凱認為思必馳的優(yōu)勢在于其系統(tǒng)解決方案的可靠性和可定制化能力。未來將繼續(xù)探索端側模型的發(fā)展，推動技術與市場的緊密結合。

總之，思必馳以其獨特的分布式大模型智能體系統(tǒng)和堅實的技術積累，正致力于在智能硬件和AI應用領域?qū)崿F(xiàn)更高的可靠性與效率。

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。