百度在520居然還領(lǐng)了個(gè)證？是它，信通院當(dāng)前大模型最高評(píng)級(jí)證書！

在5月20日的百度AI Day 上，中國信通院公布了大模型推理能力評(píng)估結(jié)果——

百度文心大模型X1 Turbo在24項(xiàng)能力評(píng)估中，16項(xiàng)達(dá)5分，綜合評(píng)級(jí)獲當(dāng)前最高級(jí)“4+級(jí)”，成為國內(nèi)首款通過該測評(píng)的大模型。文心X1 Turbo邏輯推理、代碼推理、推理效果優(yōu)化等技術(shù)能力及工具支持度、安全可靠度等應(yīng)用能力均獲得滿分。

AI Day現(xiàn)場，百度吳甜系統(tǒng)性講解了文心大模型最新版的技術(shù)創(chuàng)新。她介紹，文心大模型4.5是多模態(tài)基礎(chǔ)大模型，文心4.5 Turbo源自文心4.5，效果更好、成本更低；基于文心4.5 Turbo，文心X1升級(jí)到X1 Turbo，性能提升的同時(shí)，具備更先進(jìn)的思維鏈，問答、創(chuàng)作、邏輯推理、工具調(diào)用和多模態(tài)能力進(jìn)一步增強(qiáng)。

中國信息通信研究院人工智能研究所平臺(tái)與工程化部主任曹峰表示：

評(píng)估結(jié)果表明，文心X1 Turbo擅長結(jié)構(gòu)化的邏輯思考，并具備平衡模型能力與效率的優(yōu)化技術(shù)，其有效的數(shù)據(jù)機(jī)制保障了模型的可信及可用程度，其推理服務(wù)能廣泛支持各類應(yīng)用。文心X1 Turbo強(qiáng)化推理泛化能力，拓寬工具鏈應(yīng)用生態(tài)，加強(qiáng)安全機(jī)制建設(shè)，構(gòu)筑可信應(yīng)用保障壁壘。

舉兩個(gè)例子——

當(dāng)你把一張外文的藥品說明書拍照上傳到文心大模型4.5 Turbo，它可以：

◎ 看懂圖片：不僅能識(shí)別圖片中的文字，還能根據(jù)圖片內(nèi)容判斷這是“用于緩解肌肉或關(guān)節(jié)疼痛的藥品”；

◎ 多語種翻譯：把識(shí)別出的日文翻譯成中文，并根據(jù)圖示中的紅色字標(biāo)記重點(diǎn)，比如注意事項(xiàng)等。

這樣一來，即使你完全不懂日語，也能快速搞明白這藥是干什么的、怎么用才安全。

你還可以拍照上傳作業(yè)題目，讓文心X1 Turbo解答：

◎它會(huì)先思考解答這個(gè)題目的思路；

◎ 自主規(guī)劃，識(shí)別圖片中的明面信息和隱藏含義；

◎ 再思考分析，反思每個(gè)答案的準(zhǔn)確性；

◎ 最后，給出詳細(xì)步驟和答案。

思維與行動(dòng)融合的指導(dǎo)模式，絕對(duì)比家長輔導(dǎo)有耐心！

//多模態(tài)大模型：提升學(xué)習(xí)效率和效果

文心4.5和4.5 Turbo實(shí)現(xiàn)了文本、圖像和視頻的混合訓(xùn)練。

針對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、規(guī)模、知識(shí)密度上的差異，通過多模態(tài)異構(gòu)專家建模、自適應(yīng)分辨率視覺編碼、時(shí)空重排列的三維旋轉(zhuǎn)位置編碼、自適應(yīng)模態(tài)感知損失計(jì)算等技術(shù)，大幅提升跨模態(tài)學(xué)習(xí)效率和多模態(tài)融合效果，學(xué)習(xí)效率提高近2倍，多模態(tài)理解效果提升超過30%。

//自反饋增強(qiáng)框架：讓模型學(xué)會(huì)“自我迭代”

后訓(xùn)練方面，百度研制了自反饋增強(qiáng)的技術(shù)框架，基于大模型自身的生成和評(píng)估反饋能力，實(shí)現(xiàn)了“訓(xùn)練-生成-反饋-增強(qiáng)”的模型迭代閉環(huán)，不僅解決了大模型對(duì)齊過程中，數(shù)據(jù)生產(chǎn)難度大、成本高、速度慢等問題，而且顯著降低了模型幻覺，模型理解和處理復(fù)雜任務(wù)的能力大幅提升。

在訓(xùn)練階段，通過融合偏好學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)一獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，提升了對(duì)結(jié)果質(zhì)量判別的準(zhǔn)確率，通過離線偏好學(xué)習(xí)和在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)統(tǒng)一優(yōu)化，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)利用效率和訓(xùn)練穩(wěn)定性，并增強(qiáng)了模型對(duì)高質(zhì)量結(jié)果的感知。此外，因?yàn)橥ㄟ^偏好信號(hào)與獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的融合運(yùn)用，模型的理解、生成、邏輯和記憶等能力全面提升。

//深度思考：從“單線思維”到“復(fù)合思維”

深度思考方面，突破了僅基于思維鏈優(yōu)化的范式，在思考路徑中結(jié)合工具調(diào)用，構(gòu)建了融合思考和行動(dòng)的復(fù)合思維鏈，模型解決問題能力得到顯著提升。同時(shí)，結(jié)合多元統(tǒng)一的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了思考和行動(dòng)鏈的端到端優(yōu)化，大幅提升了跨領(lǐng)域的問題解決能力。

//數(shù)據(jù)建設(shè)閉環(huán)：實(shí)現(xiàn)快速、高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)

數(shù)據(jù)方面，打造了“數(shù)據(jù)挖掘與合成 - 數(shù)據(jù)分析與評(píng)估 - 模型能力反饋”的數(shù)據(jù)建設(shè)閉環(huán)，為模型訓(xùn)練源源不斷地生產(chǎn)知識(shí)密度高、類型多樣、領(lǐng)域覆蓋廣的大規(guī)模數(shù)據(jù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)建設(shè)流程具備良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松遷移到全新的數(shù)據(jù)類型，實(shí)現(xiàn)快速、高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)。

從多項(xiàng)基準(zhǔn)測試結(jié)果來看，文心大模型4.5 Turbo、X1 Turbo表現(xiàn)出色，效果領(lǐng)先。

//更前瞻、更具想象力的創(chuàng)新應(yīng)用

大模型的能力進(jìn)一步拓展、效率進(jìn)一步提升之后，可以探索更前瞻、更有想象力的創(chuàng)新應(yīng)用。

以數(shù)字人為例，超擬真數(shù)字人需要具備出色的表現(xiàn)力、吸引人的內(nèi)容、數(shù)字人與場景、物品的互動(dòng)等，需要綜合運(yùn)用多模態(tài)AI技術(shù)。百度研制了“劇本”驅(qū)動(dòng)多模協(xié)同的超擬真數(shù)字人技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了語言、聲音、形象的協(xié)調(diào)一致。目前這套技術(shù)已經(jīng)支持超過10萬數(shù)字人主播，直播轉(zhuǎn)化率達(dá)31%，降低80%直播開播成本。

而在代碼場景上，基于文心大模型的語言和代碼能力，百度研制了代碼智能體和智能代碼助手——文心快碼。百度每天新增的代碼中，文心快碼生成的代碼占比已超過40%。截至目前，文心快碼向全社會(huì)開放，累計(jì)服務(wù)760萬開發(fā)者。

文心大模型的能力拓展和效率提升，得益于飛槳文心的聯(lián)合優(yōu)化。公開數(shù)據(jù)顯示，飛槳文心開發(fā)者數(shù)量已超過2185萬，服務(wù)超過67萬家企業(yè)，創(chuàng)建的模型達(dá)到110萬。此外，基于飛槳文心，百度在全國范圍內(nèi)落地了7個(gè)產(chǎn)業(yè)賦能中心和7個(gè)教育創(chuàng)新中心，以及兩個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)中心，形成了繁榮的良性發(fā)展生態(tài)。

//16歲高中生：打開文心一言，就像打開新華字典一樣

本次AI Day ，我們還邀請(qǐng)到了一位16歲的高中生——陳君航。這位來自福建惠安第三中學(xué)的高一學(xué)生，從2023年就開始接觸文心一言，自那以后，文心一言幾乎陪伴了他整個(gè)中考備考過程。

初次接觸文心一言時(shí)，陳君航正為語文作文的修改發(fā)愁，于是就把作文和老師點(diǎn)評(píng)發(fā)給文心一言，讓它逐句分析給出修改建議。他說，“我打開文心一言，就像打開新華字典一樣頻繁。在它的陪伴下，我的寫作能力得到很大提升。”

陳君航還借助文心一言從零自學(xué)了Python，開發(fā)出“智能文案生成器”幫媽媽減輕繁重的教學(xué)任務(wù)，原本三天的工作，現(xiàn)在只需幾小時(shí)就可以完成。

當(dāng)大模型學(xué)會(huì)像人類一樣感知世界，像人類一樣思考和行動(dòng)并自我進(jìn)化，技術(shù)進(jìn)步便真正轉(zhuǎn)化為普惠的社會(huì)紅利。正如陳君航所說：“技術(shù)真正的魅力不是驚艷誰，而是真正解決一個(gè)又一個(gè)真實(shí)的問題”。

“領(lǐng)證”并不是終點(diǎn)，大模型能力的進(jìn)一步拓展，對(duì)創(chuàng)新應(yīng)用的探索仍在繼續(xù)！