Zeng Guoyang, CTO de Mianbi Intelligence, a souligné que les modèles embarqués sont la voie clé pour
la mise en œuvre de l’IA. Sa méthodologie originale, la « Soufflerie modèle », peut prédire la performance complète de l’entraînement dans des expériences à petite échelle et propose la « Loi du Mur Orienté » basée sur la « densité de connaissances » : la densité de connaissances double tous les 3,5 mois. La performance du MiniCPM des paramètres 2B surpasse les modèles concurrents 8B de la même période. FaceWall a déjà achevé l’adaptation de puces pour Qualcomm, MediaTek, Intel, Nvidia, AMD et d’autres. La nouvelle série de modèles BitCPM-CANN peut installer jusqu’à six fois plus de modèles sur la même mémoire sur des puces Huawei Ascend. Le modèle full-duplex et modal complet MiniCPM-o4.5 prend en charge les interruptions en temps réel et les ajustements d’humeur. L’équipe a développé le premier cadre d’entraînement de qualité production au monde, entièrement écrit par l’IA, ForgeTrain, et a introduit une bibliothèque de patrons comportementaux pour obtenir un « système de compréhension tacite » qui ne nécessite aucune ouverture de l’interface.
面壁智能CTO曾国洋指出,端侧模型是AI落地的关键路径。
其原创方法论"模型风洞"可在小规模实验中预测完整训练效果,并基于"知识密度"提出"面壁定律":知识密度每3.5个月翻一番。
2B参数的MiniCPM表现优于同期8B竞品。
面壁已完成高通、联发科、英特尔、英伟达、AMD等芯片适配,新发布的BitCPM-CANN模型系列可在华为昇腾芯片上让同一内存多装约6倍模型。
全双工全模态模型MiniCPM-o4.5支持实时打断与情绪调整。
团队开发了全球首个完全由AI编写的生产级训练框架ForgeTrain,并引入行为模式库实现无需开口的"默契系统"。
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