企业官网建设流程全解析

担保网站建设,wordpress使用难不难,建设微信网站制作,wordpress 米拓今天是智谱生命中激动人心的一天#xff0c;是智谱历史上一个重要的里程碑#xff0c;更是智谱一个全新时代的开启。我很喜欢Z.ai这个品牌#xff0c;Z是字母表中的最后一个#xff0c;代表终极境地#xff0c;我们希望在AGI的探索历程上能走到智能的终极境地#xff0c;…今天是智谱生命中激动人心的一天是智谱历史上一个重要的里程碑更是智谱一个全新时代的开启。我很喜欢Z.ai这个品牌Z是字母表中的最后一个代表终极境地我们希望在AGI的探索历程上能走到智能的终极境地这是我们努力的目标。1月8日大模型六小龙第一股智谱上市了市值直超551亿港元而且一路涨幅超已逾7%。而就在上市前一天小编注意到智谱创立发起人兼首席科学家唐杰在微博上发布了一条充满预告意味的帖子称“AAartificialanalysis换了几个benchmark基本是把原来刷爆的都换了现在评估越来越难新增加的Physical Reasoning貌似还很难。。。。”小编当时心想莫不是智谱在测新模型所以才会感叹现在大模型的Benchmark已经被刷爆的不够用了。事实证明小编的直觉又准了一次。就在刚刚唐杰教授发布了一封内部信信中宣布新一代模型 GLM-5很快就要和大家见面而从内部信的标题用“咖啡”的精神做 AGI就能嗅到持续实现AGI的创业气息。智谱是六小龙中最早创业的也是技术积累时间最长、底蕴最为丰厚的公司。而唐杰教授也是很早在大模型领域做出探索的坚定信仰者和践行者。早在2018年底智谱就在“人脑认知双系统理论”的启发下设计了一个包含快思考 慢思考的机器认知系统。2019 年公司正式成立开始尝试从工程和算法层面探索 AGI。2020年智谱推出了自己的大模型算法架构GLM。随后大模型在接下来的两年里陷入低谷。但出于对AGI的信仰智谱依旧决定训练出一个具有千亿规模参数的大模型。尔后就是ChatGPT爆发之后的叙事了。而这个叙事同样充满着惊心动魄的剧情。唐杰坦承在过去一段时间智谱也存在商业和技术上的失误。但经历了过去一年的比较系统的“强化”之后再次保持住定力、戒骄戒躁锚定Coding方向直到GLM4.5这场决战成功杀出一条血路。信中唐杰总结了自己关于AGI的历史观察认为目前业界依旧一个准确的AGI定义以及如何实现AGI的技术路径但这恰恰是AGI的魅力所在。而接下来的智谱唐杰表示将依旧“选择对AGI技术的执着追求不断探索AGI的上界同时精准的未来预判成为下一步智谱需要不断改进和升华的地方。”下面是小编为大家梳理的全员信的内容enjoy用“咖啡上瘾”的精神去做一件极难但值得的事在香港科技大学做短期访问时和杨强教授在实验室一楼的咖啡厅偶然碰到。我说这几天咖啡喝的太多感觉有点上瘾需要戒一戒了。杨老师说“为什么要戒呢上瘾也不一定是坏事呀如果我们做研究能像喝咖啡一样上瘾又何愁研究做不好呢”。是啊“上瘾”便是人生的精彩所在无论是研究还是其它事只要专注、努力就一定能做好。“让机器像人一样思考”是智谱自始至终的愿景和理想也是智谱人持之以恒奋斗的唯一目标。2018年底在人脑认知的双系统理论的启发下我们设计了一个拥有快思考慢思考的机器“认知”系统。2019年我们正式成立智谱开始尝试探索AGI实现“让机器像人一样思考”的宏伟愿景。这里的最大挑战可能是直到今天也没有人包括我们自己能够给出一个准确的AGI定义以及如何实现AGI的技术路径也许这正是探索AGI的魅力所在。我们处在历史上一个从未有过的非凡时刻一个技术再一次颠覆式地改变世界的时刻。大模型不仅是通用人工智能的关键底座更有望成为驱动生产力变革的核心引擎。智谱来时路哪怕行业遇冷也坚定训练千亿大模型回顾一路走来的历程我们能走到今天的一个重要原因是我们始终坚持做让用户真正用得上的AI技术。只有真正有人用的理论、技术或产品才能最终成为AGI之路上的重要成就。当然不是所有的创新都能成功我们也有很多有风险的项目都以败告终但这也往往教会了我们从失败中汲取力量这让智谱变得更强大对AGI的理解也更深刻。更重要的是这让我们注重实用的同时不再只盯着短期收益帮助用户、帮助国家、帮助全球科技进步成为智谱的长期目标。2020年我们推出了自己的大模型算法架构GLM并开始尝试训练100亿参数的基座模型模型很成功得到包括美团在内的很多企业试用这是一个很大胆的尝试因为当年还是BERT模型横行的小模型时代。但当时的成功距离我们梦想中的AGI还遥不可及。部分原因是模型的知识量还不够大而另一部分原因则是模型还不会像人一样推理思考。2021到2022年大模型发展并不顺利大多数人并不接受“让机器像人一样思考”这种类似登月一样的疯狂计划也不认为这可能是个非常大的技术变革机会或者害怕失败。我们还是决定赌一把用更多数据训练一个1300亿参数的大模型。这个决策很难因为还不能影响公司总体发展节奏。为此我们成立了两个专门的小型创新团队一个负责模型训练这就是后来公司的GLM三剑客另一个则独立负责MaaS平台建设当时这两个小团队可能互相都不知道对方的存在。2022年中GLM-130B训出来了其中很多精细的设计引起了全球关注同时MaaS平台上线也就是现在的bigmodel.cn有了第一批真正的API用户。随后我们正式在公司成立了AI院专注下一代大模型研发成立MaaS平台部负责对外提供大模型API服务。有时候我们需要找到有足够大胆梦想的人甚至专门投入更多精力去找这样的人一个大胆宏伟的目标也许决定了一半的成功。有一段时间智谱也有失误不够All-in2023年我和国内一个顶尖的创业前辈其实他比我小不少聊AI可能对未来的改变我们一致认为AI会颠覆搜索、颠覆浏览器会给每个人带来一个全新的AI助手甚至有了这个AI助手后我们也不再需要应用商店反之我们可能需要为AI打造一个“API商店”可能这个API商店的底层逻辑就是颠覆现有的操作系统随后也许更重大的颠覆是计算机本身因为届时我们可能不是需要一个给人用的计算机了而是适合AI的计算机。这个变革发生的意义将是无穷的因为它将彻底重塑计算机底层逻辑挑战计算机界用了80年的奠基石——冯诺伊曼体系。聊到这里的时候我们不约而同觉得我们对AI的投入还太少了还不够All-in。现实也是残酷的All-in不仅需要坚定的信念也需要极其强大的资金、团队支持更需要精准的预判。2023到2024年是全球大模型的爆发年大厂纷纷“All-in”大模型国内也掀起创业高潮百模大战、各种AI助手层出不穷。我们那时候可能也有失误有技术的也有商业的。现在复盘可能原因是我们自己在追逐AGI的路上有迷失的时候会被眼前的短期收益、短期热闹所迷惑。AGI是个技术变革技术是平权的是公开透明的是要让所有人都能用的上并从中获益。随后DeepSeek的出现警醒了我们文锋2023年创业的时候和我聊过当时我并没有意识到他对AGI如此执着感谢他带给我很多不一样的思考。选择对AGI技术的执着追求不断探索AGI的上界同时精准的未来预判成为下一步智谱需要不断改进和升华的地方。这两年让我们经历很多更重要的是“强化学习”了我们对AGI、对公司治理和商业竞争的认知。系统“强化”后智谱GLM4.5是一场决战过去一年我们其实做了一次比较系统的强化。我们喊出了“定力”与“成就”的口号要求大家保持定力不骄不躁不妄自菲薄成就智谱每个人手上的事成就自己。年初的时候一切都那么难模型效果达不到预期全国上下价格战杀出重围需要找到一个精准的突破口。我们坚守了阵地终于找到Coding作为突破口。如果说4月份GLM-4.1的发布像是象征性的试探那7月底的GLM-4.5的发布几乎更是一场决战所有技术、平台、业务团队捏一把汗日日夜夜加班我们终于迎来一场久逢的胜利接着GLM-4.6和GLM-4.7让我们模型能力方面和那些国际顶尖模型并驾齐驱。我们的GLM-4.7 在包括AA、竞技场等多项评测中获得开源模型、国产模型的SOTA来自用户侧的模型Coding和Agent真实体感也非常好全球184个国家的15万开发者朋友使用GLM Coding PlanGLM-4.7发布后MaaS平台ARR年化收入超过5亿其中海外收入超过2亿从2000万到5亿25倍仅用了10个月总体来说在模型侧我们如期完成了年初定下的4月发一个“稳住阵脚”的模型、年中发一个“上牌桌”的模型即成为 one of the best、年底发一个Top 1的模型的整体战略。这为我们后续继续冲刺AGI技术高地打下重要根基。主权AI新进展中国AI走出国门我们的「主权AI」也迎来全新进展马来西亚国家级MaaS平台基于Z.ai开源模型构建GLM成为马来的国民级模型。主权AI出海是我参加了座谈会后被“中国AI要走出国门”感召但说实话我也不知道应该怎么做我们的国际团队敢拼敢打敢成事完成中国大模型出海从无到有的一个里程碑。业务方面我们敢于竞争再次完成了年度超一倍的营收增长目标。守得云开Make impossible possible在种种困难和机遇并存的情况下今天我们以一种几乎不可能的姿势成为了全球大模型第一股这表明了市场对我们技术与商业价值的认可。“Make impossible possible”—— 还记得我们曾经说过的吗这一年来蜕变最大的可能是不是智谱而是一群一线的年轻人他们把很多看起来不可能的事真的做成了。2026两个发力点模型架构、学习范式2026年公司的目标是成为国际领跑的大模型企业。过去一年大家讨论大模型很多在聊应用、聊生态。真正决定下一阶段格局的还是更底层的两件事——模型架构与学习范式。同时应用侧可能会出现一个清晰的方向AI替代不同工种/任务的爆发年。基于这一判断我们在 2026 年将聚焦于GLM-5。很快GLM-5将跟大家见面通过进一步的Scaling和很多全新技术改进相信GLM-5会带给大家很多新奇体验让AI帮大家完成更多真实任务。全新的模型架构设计。已经广泛使用近10年的Transformer架构已经显露出一些不足包括超长上下文的计算开销、记忆机制、更新机制等。这些都需要探索全新的模型架构发现新的Scaling范式通过芯片-算法协同设计等技术提高计算效率。具有更强泛化能力的RL。当前主流的RLVR范式虽然在数学和代码领域取得了成功但其依赖人工构造可验证环境的局限性也日益凸显。今年需要探索更通用的RL范式支持AI不仅能在人类指令下完成特定任务更要能理解并执行跨越数小时甚至数天的长时程任务。最具挑战性的探索是开启通往持续学习与自主进化的道路。当前所有主流的AI模型其智能在部署后基本上是静态的。它们通过一次性的、耗资巨大的训练过程获得知识然后在应用中逐渐过时。这与人脑能够从与世界的持续交互中不断学习、进化的方式截然不同。我们需要对下一代学习范式——在线学习Online Learning或持续学习Continual Learning进行前瞻性布局。做全新的AI原生公司有点不舒服才能保持创新力我们不是一家传统公司我们也不打算成为其中之一。我们希望成为一家一切皆有可能发生的AI原生公司打造不断提升智能上界的下一代模型研发AI为核心的产品服务用户。我们要让AI成为每个人最得力的助手帮助我们完成任务。我们认为还需要利用AI参与治理公司降本增效、做到更公平。随着时间的推移一个公司往往会习惯于做同样的事情做渐进式的改进这会限制我们的创新力。但在AI时代一切都是变革式的我们需要有点“不舒服”才能保持创新力才能提出革命性的想法推动下一个大的增长领域。因此我们在智谱内部设立了一个全新部门X-Lab这个部门将致力于用开放的方式把更多年轻人聚集做前沿性探索包括全新的模型架构、新的认知范式、还将孵化新项目不局限于软件或是硬件。同时我们也会扩大对外投资不仅仅是战略联合已有的被投企业也要开辟新的版图让整个行业贯通起来让整个生态一起繁荣。在X-Lab每个人的使命就是做完全颠覆式的创新最终回归到AGI的主线。回归AGI主线探索智能终极今天是智谱生命中激动人心的一天是智谱历史上一个重要的里程碑更是智谱一个全新时代的开启。我很喜欢Z.ai这个品牌Z是字母表中的最后一个代表终极境地我们希望在AGI的探索历程上能走到智能的终极境地这是我们努力的目标。我们非常兴奋有一个雄心勃勃、改变世界的事业着眼长远利益、放眼未来更加专注探索 AGI 的本质用 AI 赋能伟大的企业家和公司的蓬勃发展用更精准的预判抓住企业发展机遇最终希望我们能够为人类社会带来不一样的 AI切实推动人类福祉的进步。这是一个无与伦比的开心时刻这种开心不是一时的多巴胺而是探索 AGI 之路上积累起来的内啡肽让我们更加专注脚踏实地持续前行如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量