文 | 智能相对论
作者 | 叶远风
几乎每天，互联网上都会各种热点爆出来。
追随着每件事、每个热点，人们乐此不疲地评论、互动，构成了互联网信息交互的基本盘。
这其中，愤怒、怨恨、同情、焦虑……情绪贯穿着全程，甚至，某种程度上引导着舆论的方向。
一件事情发生，能够引爆其舆论的，往往不是事实本身，而是它能够带来的情绪。
在娱乐等本身就属于“文化消遣”的领域，这无可厚非。
那些吃瓜“反转”的不断出现，本身就是事实被发现，人们发现自己当初的“情绪”错了罢了。
错了就错了，能怎么样呢？
问题在于，这种情绪大于事实的舆论怪象，不分场景。
在严肃的技术领域，同样存在一味追求情绪释放，而不是探究技术事实的情况。
而对事实的尊重，恰恰是面对技术创新最应该有的舆论态度。
一场“人为控制”大模型输出的舆论风波，背后是事实的缺位
5月10日，以“一起昇腾，逐梦未来”为主题的昇腾AI开发者峰会在北京举行。
会上，华为昇腾计算业务总裁张迪煊发表《一起昇腾，逐梦未来》主题演讲。
这本来是一场相对常规的峰会，是大模型时代，昇腾AI生态发展过程中必要的开发者生态构建的动作，自然也要向开发者展示一些新能力、新价值。
会上，昇腾社区面向开发者，演示了其mxRAG SDK功能，其中最亮眼的，是通过十几行代码就可以完成RAG应用开发。
面向开源社区的开发者（而不是不太涉及具体技术的客户、伙伴等），这样的展示，自然而然要采用真实代码，而非某些人说的“不小心露了出来”。
然而，就这个展示，捅了马蜂窝。
大会过去数天，一张现场展示源代码的照片突然流出，针对其中出现的time.sleep(6)，一些网友得出了“人为控制从输入到输出，过程6秒钟”的结论，认为图文结果并非大模型生产，而是预先准备好的素材。
各种嘲讽如潮水般涌来，在寂寞无聊的上班摸鱼时光，网友们又找到一个好的发泄对象。
的确，在Python语言中，time.sleep作为典型的“延迟函数”，是控制结果输出时间的重要手段。
但其价值，往往在于让应用的输出更有节奏，让线程的执行过程更合理，就好比厨房做饭各种工序有序安排，有些在执行，有些菜切好了需要放着等待。
在昇腾社区的回复中，其表示该命令“等待读取外部开源大模型实时生成的图片，并非调取预置图片”。
这其中，有两点值得事实关注：
1、等待读取大模型图片，本来就是需要设置time.sleep函数的，因为是外接大模型而非直接执行，需要有线程安排；
2、调取的是“外部开源大模型”的结果，而不是昇腾社区自己做了个什么大模型的结果。
为什么网友的情绪一下子起来了？
究其根本，过去中国大模型发展存在很多槽点，在国外大模型飞速发展时，这些结果不太令人满意，甚至一些厂商的骚操作令人愤怒。
在这样的情绪下，很多人对“大模型搞猫腻”深恶痛绝，只要与“大模型质量不行但强行要装”沾点边，怒火就会被点燃。
这次事件，就成为那个火星子。
然而，情绪之下，很多人忽视了，昇腾社区这次展示的，只是一个“调用外部开源大模型”的开发能力，而非昇腾自己做了一个什么大模型然后非要强调这个大模型多么厉害。
情绪的枪口打错了靶子。
从事实而言，作为一种“调用”的开发能力，与Python强大的函数调用能力一样，调用外部大模型和调用一张准备好的图片，在开发上没有本质的逻辑区别，昇腾社区犯不着提前准备好内容素材去调用。
就算最终呈现的效果不好，那也是“外部大模型”本身的能力不行，与昇腾想要展示的“开发能力”是不相关的。
昇腾完全没有必要去这么做，没有动机，更没有事实。
关键要素点燃情绪，技术领域无法例外甚至更为严重
每天技术口发生这么多事，为什么是这次事件就燃了？
这恰恰说明，情绪大于事实，与领域无关。
严肃技术领域，与娱乐八卦、明星家事地位对等，甚至，更可能成为情绪的重灾区。
来看看这次事件的主体。
昇腾，是华为旗下的人工智能计算芯片；
包括昇腾社区在内的昇腾AI，是当下重要的AI计算产业生态，其中华为在着力参与、推进，并做出了很多贡献；
大模型，破圈的当红炸子鸡概念。
尽管处在严肃的技术领域，但这里，有撩起情绪的几个关键要素：
有巨大的靶子：华为，一个深耕技术创新确常常被各种怀着不同目的的人长期攻击，甚至是有组织地攻击。在大众习惯性“否定权威”的思潮下，批判华为以及与华为相关的一切，成了很多人的政治正确。换作别的企业，可能这件事一点水花都没有——尽管，“出事”的是昇腾社区，华为只是重要贡献者，但关联上了，就是“原罪”，就容易撩拨情绪。
有自带“高温”的概念：大模型，人人都知道，街边老头都能讲出个一二三，关注度是空前的。
有满足情绪价值的事件：与造假有关的事件点，就是火药桶。这背后，是很多在网络发表评论的人，常常陷入“我就知道是这样”、“你看，我说的对吧，X是垃圾”的自我智商优越感中，这是一种对工作、生活压力的弥补，总要有对象，这次代码展示的事件，简直太合适不过。
有隔绝事实的“认知差”：代码是个有门槛的事，普通人不懂的背后，其实是事实变得更遥远，“思考”、“求证”变得更难，情绪更容易占据主要位置。
如此种种，此次事件能否一定程度掀起舆论风波，在当下情绪大于事实的环境下，是一种必然，而非偶然。
在流量为王的舆论时代，这种风气只会越发严重，越来越多的事实被情绪所掩盖，本应该充满严谨的技术领域，因为对上述情绪迸发要素的“亲和”，可能更加成为重灾区。
狂欢过后，不管有没有“反转”，都不会有人再为曾经的“误会”负责，因为他们的目光，已经转移到下一个情绪点上了。
只是，对中国本就充满艰辛的新技术发展而言，这样的舆论环境时不时要“点个炮”，毫无疑问将影响产业、生态的发展，造成我们不想看到的后果。
那些真的“搞了猫腻”的厂商有负时代、有负期待，而这样的情绪大于事实的舆论怪象，带来的伤害同样不小。
尊重事实，不要为情绪所控制，“怒喷”前先思考事实是什么，也许是很多普通人为这个国家的技术发展应该要做的、能够做到的。
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11月1日，vivo在开发者大会上发布了自研的AI“蓝心”大模型。同时，vivo还发布了包含不同参数规模的大模型矩阵，包括1750亿、1300亿、700亿、70亿和10亿五款大模型。其宣布130亿参数的蓝心大模型已经实现端侧跑通，并开源了7B大模型。11月16日，OPPO在开发者大会上，正式发布了自主训练的个性专属大模型与智能体——安第斯大模型（AndesGPT）。AndesGPT以“端云协同”为基础架构设计思路，推出从十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格。 除了以上几位之外，包括华为、荣耀等厂商也都在纷纷布局，将大模型装进手机。那么，大模型为何能够成为众多手机厂商的必争之地？ 首先，当下AI大模型已经成为众多终端的生态底座，手机厂商入局做AI大模型势在必行。业内人士认为，目前手机厂商都在打造涵盖设备、汽车和联网终端的新一代智能生态环境，而大模型是生态底座，可以提升人机交互的智能化等。同时，其多模态和跨模态及轻量级应用技术的发展，极大地促进了智慧应用及智能生态的繁荣。 其次，手机行业困局待解，AI大模型或为最佳突破方向。过去几年，以手机为代表的消费电子行业整体表现低迷，各路手机厂商都在极力搞创新。从芯片到外观再到续航，很多手机厂商均有涉足。不过，相较于几年前围绕NPU的“小打小闹”，生成式AI无疑让整个消费电子产业看到了曙光：在全民都在讨论大模型的环境下，AI和终端的融合被视为新的创新锚点，将带动产业链共振。 尽管不同调研机构的口径有所不同，但普遍认为出货量巅峰在2017年前后，之后市场开始进入下行周期。因为5G等新技术的出现，全球智能手机出货量在2021年短暂复苏，却未能持续太长时间。消费电子市场的低迷，所影响的不只是终端公司，还对消费电子产业链中下游产生了广泛影响。 从这个角度来看，当下消费电子产业上下游对生成式AI的追捧并不单纯，本质上还是靠大模型的卖点刺激新的增长。 各家目的各有不同 事实上，手机虽然并不等于大模型的下一个爆发性入口，但手机使用频率和时间非常高，且手机是个人信息的集中地。通过手机，互联网厂商可以更方便地接触到用户，并获取用户数据，从而更好地了解到用户的需求，优化产品和服务。 一方面，大模型通过与手机结合，可以通过手机这个互联网入口，更好地理解用户需求，通过深度学习和自然语言处理技术，让大模型应用不断优化；另一方面，大模型与手机结合，还可以使得大模型应用更好地了解市场需求和产品缺陷，从而做出更明智的决策，为每个用户提供个性化的服务。不过，从各家手机厂商的表现来看，各家与大模型结合的目的各有不同。 比如，OPPO布局大模型的目的，重点在于打造智能终端交互体验。业内人士表示，随着大模型技术的引入，用户跟语音助手交互知识问答类的问题，占比会有更显著的增长。目前OPPO语音助手小布的整个月活是1.5亿+，每天产生的交互数据大几千万次。在部署方面，主要是云端+本地部署，即涉及高度敏感的隐私数据，可以在端侧做本地化处理。但是面对复杂的一些任务，还是需要依赖云端大模型。 与OPPO有所区别，小米布局大模型时，重点在于轻量化和本地部署。相比前者，小米的部署方式可以更好地保护用户隐私，同时实现在本地千人千面的个性化定制。为此，小米将一部分大模型能力下放到端侧，致力于达到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。另外，其还自研了13亿参数的端侧模型，部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。 相比之下，vivo则更注重解决用户个性化需求，vivo认为大模型将全面革新智能终端交互体验，并朝这个方向不断为用户带来优质的体验。在部署方面，130亿参数的蓝心大模型可实现端侧跑通，1750亿参数的蓝心大模型已达到GPT-3参数水平。 而华为与大模型的结合，则有着更深的图谋，其意在将大模型打造成系统的“大脑”。据了解，华为语音助手小艺和大模型的融合，不是简单对聊天、AIGC、回复等任务进行增强，而是以大模型为核心，进行了系统级增强。其底层逻辑是为了将用户的任务分配给合适的系统，各个系统各司其职，同时在复杂场景上增强体验。 总体来看，“重塑”语音助手无疑是各大手机厂商布局大模型的第一步，也是必走的一步。不同点在于各个手机厂商的优势不同，与大模型结合的重心也有所不同。比如，小米常年深耕智能家居领域，因而沉淀了大量的AI软硬件基础；OPPO则始终注重攻克技术和创新，为追求高质量拍摄和设计的用户提供产品，这在大模型上得到了延续；vivo以年轻时尚为主要定位，注重自拍和音乐等个性化功能，这使其在大模型个性化发展方面聚集了不容小觑的实力。 挑战仍然不小 不过，目前来看手机厂商想要利用AI大模型，来提升产品的性能和竞争力，仍面临一些难题。 首先，是把大模型装进手机里面存在现实挑战。根据公开的资料显示，目前手机厂商布局大模型，主要有两种路径：一是以荣耀、小米等为代表的端侧计算模式；二是以vivo为代表的端侧和云端两条路径并行的模式。目前来看，两种模式殊途同归，最终都是希望智能手机端侧AI模型支持本地问答、语音互动等功能，而其能否跑通则要看，各厂商能否联合上游实现算力、算法的演变。随着更多企业的深入布局，其也将展开技术竞技和资源争夺战。 同时，将参数动辄百亿、千亿级的大模型放进手机端，也面临成本高、自研难、算力消耗大等现实难题。 其次，从应用层面来看，AI大模型需要大量的数据进行训练才能达到理想的效果。但是，由于隐私保护等方面的原因，获取并使用大量用户数据可能存在困难。同时，手机厂商还需要解决模型泛化不足的问题，以确保模型在不同场景下的表现都能够满足需求。 最后，从竞争层面来说，各大手机厂商都在加大投入布局AI大模型领域，竞争压力很大。对于参与其中的厂商而言，如何另辟蹊径，打造出差异化强的产品，避免同质化，就成了各家厂商参与大模型竞争的题中之义。 谁能抢先杀出重围？ 那么，在这场手机厂商参与的大模型竞争之中，哪家手机厂商更有机会赢得先机，并最终杀出重围呢？要回答这个问题，还需要结合多方面的情况来回答。 首先，从技术实力方面来看，目前华为的大模型实力最强，这对于其推进手机端侧大模型的发展或有很大帮助。根据公开资料显示，目前华为的盘古大模型体量较大，可能在千亿甚至万亿参数级别，其已经接入了华为的鸿蒙OS和小艺智慧助手，未来可能会实现从手机、电脑再到汽车的大模型驱动以及智能互联。 相比之下，目前小米、OPPO、vivo、荣耀等手机厂商，公布的端侧大模型大多在几十亿到上百亿不等，从量级上来看与华为仍相差较大。虽然站在实际应用层面来看，不同量级的大模型，所对应的应用不同，并不能一概而论。但就底层实力来说，无论是云端还是操作系统还是大模型训练能力和水平，华为在国产手机厂商中都是独一份儿。 其次，从供应链层面来看，小米、OV、荣耀等厂商，或许能够在芯片层面获得更多的支持。当前，随着AI大模型走进手机领域，现有手机算力、存储的瓶颈就会逐渐凸显出来，推动大算力芯片，已经成为破解手机端侧大模型落地的关键一步。 据了解，目前高通、联发科等手机芯片企业都已经开始布局了。10月24日，高通发布第三代骁龙8，在端侧可运行超100亿参数的大模型，面向70亿参数的大预言模型每秒可生成20个token，在终端侧只需0.5秒就能利用Stable Diffusion完成文生图。联发科自然也不甘示弱，11月6日晚间，联发科发布专为生成式AI设计的第七代AI处理器APU790，内置硬件级生成式AI引擎，处理速度是上一代的8倍，能实现更加高速且安全的边缘AI计算。 作为下游厂商，这意味着小米、ov、荣耀等厂商，将有机会借助上游芯片厂商的力量，在高性能芯片定制方面走到前面。毕竟，限于美国的制裁，华为想要做高性能芯片，只能同国内厂商合作，目前是否能够顺利产出尚不可知。 从这个角度来说，国产手机厂商在较长的时间之内，都还有短板待补。华为需要与国内厂商合力攻坚，打造高性能算力芯片，并保证其顺利产出；而对于其他厂商而言，则需要加快算力和算法的提升，以保证自己的技术和用户体验足够领先。
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