12月12日，第八屆 GAIR 全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)于深圳正式拉開帷幕。

本次大會(huì)為期兩天，由GAIR研究院與雷峰網(wǎng)聯(lián)合主辦，高文院士任指導(dǎo)委員會(huì)主席，楊強(qiáng)院士與朱曉蕊教授任大會(huì)主席。

作為 AI 產(chǎn)學(xué)研投界標(biāo)桿盛會(huì)，GAIR自2016年創(chuàng)辦以來，始終堅(jiān)守 “傳承+創(chuàng)新” 內(nèi)核，是 AI 學(xué)界思想接力的陣地、技術(shù)交流的平臺(tái)，更是中國 AI 四十年發(fā)展的精神家園。過去四年大模型驅(qū)動(dòng) AI 產(chǎn)業(yè)加速變革，歲末年初 GAIR 如約而至，以高質(zhì)量觀點(diǎn)碰撞，為行業(yè)與大眾呈現(xiàn)AI時(shí)代的前沿洞見。

本次峰會(huì)之上，香港科技大學(xué)講座教授、馮諾依曼研究院院長，IEEE Fellow賈佳亞教授親臨現(xiàn)場，為與會(huì)者們帶來了一場精彩紛呈的開場報(bào)告。

賈佳亞教授在會(huì)上先是回顧了馮諾依曼研究院成立前后，其帶領(lǐng)相關(guān)團(tuán)隊(duì)從事的一些AI研究以及取得的成果。其中今年的一些最新技術(shù)成果，此前均未在公開場合正式披露：

1、2023年，發(fā)布了LongLoRA技術(shù)，成為全球第一個(gè)32K長文本上下文理解大模型技術(shù)；

2、2024年，推出 Mini-Gemini—— 該平臺(tái)在 GitHub 上收獲超 3000 個(gè) Star，且為當(dāng)時(shí)開源社區(qū)中性能最強(qiáng)的模型。其以文字系統(tǒng)為基礎(chǔ)，融入多模態(tài)理解能力，可實(shí)現(xiàn)高性能圖像理解與推理式圖片生成；

3、今年，推出 Mini-Gemini 新版本，該版本新增完整中文語音系統(tǒng)，支持長視頻理解、無樣本音色克隆及跨語言生成，解決中文語音系統(tǒng)混亂的痛點(diǎn)。

此外，智能圖像生成編輯技術(shù)成果豐碩：ControlNeXt輕量化操作可實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、動(dòng)效生成等。

同時(shí)，研究院新推出了全球領(lǐng)先的智能圖像生成編輯統(tǒng)一系統(tǒng)DreamOmni2，有望成為在開源系統(tǒng)里唯一能跟Nano Banana對(duì)齊的系統(tǒng)。據(jù)了解，Nano Banana的研發(fā)投入了10萬張卡，投資規(guī)模超50億美金，而DreamOmni2僅由2名學(xué)生主導(dǎo)，用500張卡、耗時(shí)半年便完成開發(fā)。

回顧過去三年的研究探索，賈佳亞提出關(guān)鍵思考：

1、大模型智力是綜合多因素結(jié)果：神經(jīng)元數(shù)量不代表更聰明，更重要的是神經(jīng)之間的連接方式，包括大腦皮層的復(fù)雜度，以及大腦與其他器官的配合程度等。

2、因此未來大模型發(fā)展有兩個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)：當(dāng)前Sacling Law是基本發(fā)展方向，但大模型發(fā)展需聚焦“改善神經(jīng)元連接方式”，讓其在同等數(shù)量的神經(jīng)上變得更聰明。從早期的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到后來的Transformer，都是在改變神經(jīng)元的連接方式。

3、未來人工智能發(fā)展的兩大重心：一是訓(xùn)練方法要從一次性學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)為像人一樣的連續(xù)學(xué)習(xí)，二是要結(jié)合機(jī)器人、機(jī)械臂等作為人工智能的感知載體，彌補(bǔ)當(dāng)前AI無實(shí)體的短板。

4、AI與大模型的未來發(fā)展模式：會(huì)走向感知機(jī)器與終身學(xué)習(xí)結(jié)合的訓(xùn)練模式，該發(fā)展將在未來五到十年持續(xù)性發(fā)生，并會(huì)帶來巨大進(jìn)步。

以下是賈佳亞院長演講的精彩內(nèi)容，雷峰網(wǎng)作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

大家中午好，我從事計(jì)算機(jī)視覺研究超過20多年，2000年進(jìn)入香港，到現(xiàn)在20多年的時(shí)間。去年我從港中文轉(zhuǎn)到了港科大，我們建立了馮諾依曼研究院，研究院是今年5月份揭牌，成為了香港里程碑式的AI發(fā)展事件，包括香港特區(qū)政府財(cái)政司司長，見證了我們的開幕。

在短短半年的時(shí)間中，我們邀請(qǐng)了很多專家和領(lǐng)導(dǎo)對(duì)馮諾依曼研究院進(jìn)行了訪問，看了我們很多的研究和進(jìn)展，大家覺得很興奮，覺得這應(yīng)該是香港未來發(fā)展得最快、最領(lǐng)先的AI團(tuán)隊(duì)。

在這個(gè)團(tuán)隊(duì)中，我們有大概超過30位的年輕教授在從事AI的各項(xiàng)研究。今天我就花點(diǎn)時(shí)間給大家介紹一下我基本沒有在公開場合講過的一些大型技術(shù)。

2023年，我們自己發(fā)布了LongLoRA技術(shù)，這是全球第一個(gè)32K長文本上下文理解大模型技術(shù)。

可以想象一下，2023年，雖然ChatGPT3.5已經(jīng)有了很多大模型的能力，但很多大模型不具備長問答的能力，你只能問它一個(gè)很簡短的問題，它回答你的問題長度沒辦法超過50字或100字，這是2023年的狀態(tài)。當(dāng)時(shí)我的學(xué)生以敏銳的嗅覺，察覺到了這個(gè)問題。

我們發(fā)布這個(gè)模型之后，在全世界得到了很多的關(guān)注和影響力，后來在整個(gè)領(lǐng)域中，所有的大模型開始推動(dòng)長文本上下文理解。我們終于可以讓大模型在人類歷史上第一次開始讀一本書，并對(duì)這本書的內(nèi)容進(jìn)行分析，在此之前，沒有任何的大模型能夠真正讀一部非常長的文本并進(jìn)行總結(jié)和歸納的，大概有四萬多個(gè)Token、兩到三萬字，它進(jìn)行了回答。

但我們并不滿足，我們又提出了Mini-Gemini，這是GitHub上超過3000個(gè)Star的一個(gè)大產(chǎn)品。當(dāng)時(shí)我們基于了文字系統(tǒng)，加入了我們的多模態(tài)理解能力，我們希望能夠做到非常強(qiáng)悍的圖像理解能力和推理式圖片生成。Mini-Gemini是去年發(fā)布的，當(dāng)時(shí)應(yīng)該是整個(gè)開源社區(qū)當(dāng)中最強(qiáng)悍的模型。

它可以做很多事情，給大家舉幾個(gè)例子。今年，我們不滿足于去年的版本，我們做了一個(gè)新的版本。如果對(duì)人工智能或多模態(tài)系統(tǒng)感興趣的可以應(yīng)用一下這個(gè)模型，它加入了音色克隆技術(shù)，在現(xiàn)有的開源大模型當(dāng)中，不具備完整的中文語音系統(tǒng)，而這個(gè)模型具備完整的中文語音系統(tǒng)。

給大家舉幾個(gè)例子。它可以干什么事？它可以讀一個(gè)超長的音頻和個(gè)性化的音色，比如它可以看30分鐘長的TVB News或新聞聯(lián)播，然后它可以把新聞聯(lián)播里所有的內(nèi)容進(jìn)行歸納總結(jié)，用戶可以提問任何有關(guān)長視頻的問題，它的回答是可以基于語音的。

這是一個(gè)清華的公開課，90分鐘的時(shí)長，每一個(gè)想學(xué)大模型的學(xué)生想看這個(gè)視頻，是非常難受的事情，因?yàn)閮?nèi)容很長，需要大家專注的時(shí)間也很長。我們做了一個(gè)視頻的理解，希望用一個(gè)Attention機(jī)制，用戶看完這個(gè)視頻之后，你可以問它任何問題，然后大模型可以通過這個(gè)問題去回答所有的內(nèi)容。比如，它可以用馬斯克、周杰倫、川普的聲音給你進(jìn)行回答。這是一個(gè)完整的中英文音色，在當(dāng)前階段非常具體、有用的中文語音庫存。

我們還可以做音色克隆，這是無樣本學(xué)習(xí)，你不需要在輸入的時(shí)候加入，我只輸入了大概2秒鐘的周杰倫的音色，它就可以復(fù)制出來。再比如鄧紫棋、太乙真人的音色，它是自動(dòng)的，文字輸入進(jìn)去，語音就輸出出來了，音色可以自己調(diào)節(jié)和生成。這就是大模型的當(dāng)前階段，一方面它可以塑造出非常多創(chuàng)造性的事情，另一方面也可以用它做很多不同的事情。

另外，可以用它做跨音色、跨語言的東西，比如有一個(gè)講座，要求你用英文來進(jìn)行講座，但你的英文并不好，或者需要你用法文，怎么辦？就用它來生成就可以了。

在這個(gè)過程中，我們也可以輸入一些非常有意思的其他音色，這里我們輸入了網(wǎng)紅馬寶國的音色，然后讓他讀了一段非常正經(jīng)的文章。這一段的話非常難念，大家可以嘗試，中國很多開源模型是讀不好這段話的。現(xiàn)在它已經(jīng)全部開源了，大家可以在網(wǎng)上做嘗試。

我們之前為什么做這件事情？因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)在整個(gè)市場中，英文系統(tǒng)做得非常強(qiáng)大，而中文系統(tǒng)一直做得非常混亂，我們希望成為第一個(gè)把中文語音系統(tǒng)做得比較完整和完備的團(tuán)隊(duì)，這是我們做這個(gè)事情的初衷之一。

再給大家看看我們做得非常有意思的創(chuàng)造性工作，非常直接，可以拿來做非常有意思的創(chuàng)造性效果。

比如大家可以輸入圖像，這個(gè)叫ControlNeXt，它可以生成完整的、真實(shí)的、自然圖像的表達(dá)，包括卡通圖像，或者是任何形式的圖像表達(dá)。我們可以把一張圖像變成任何的風(fēng)格，比如版畫風(fēng)格或中式風(fēng)格。

我的一個(gè)學(xué)生非常希望看到靜態(tài)圖片能夠跳舞，讓它能夠動(dòng)起來，我們用了一個(gè)簡單的模型就做了這個(gè)事情，ControlNeXt是非常輕量化的操作，不需要預(yù)訓(xùn)練，也不需要你有5張卡或10張卡，你只需要有一個(gè)系統(tǒng)，就可以實(shí)現(xiàn)以上所有功能。

另外它還可以做超級(jí)分辨率，以前拍攝得非常模糊的圖片，都可以用它變清晰。這不是我們做出來的，是我們放出來這個(gè)系統(tǒng)之后，其他國內(nèi)高校團(tuán)隊(duì)用這個(gè)系統(tǒng)做的嘗試，發(fā)現(xiàn)它在超分方面的能力非常強(qiáng)悍，所以我們也把這個(gè)結(jié)果借鑒過來了。

這是我們最新出的全球領(lǐng)先智能圖像生成編輯統(tǒng)一系統(tǒng)（DreamOmni2），它強(qiáng)大到，我覺得是在開源系統(tǒng)里唯一能跟Nano Banana對(duì)齊的系統(tǒng)。大家知道，Nano Banana用了10萬張卡，投資規(guī)模在50億美金以上。我們這個(gè)系統(tǒng)大概就是2名學(xué)生，用了500張卡，在半年之內(nèi)就做出來了。

這個(gè)系統(tǒng)的能力之強(qiáng)悍，證明了這個(gè)世界上在現(xiàn)有的AI研究中是絕對(duì)的聰明制勝。如果你的團(tuán)隊(duì)有一個(gè)聰明的人，可能一個(gè)人能干一百個(gè)人的活。它的功能非常強(qiáng)悍，這個(gè)系統(tǒng)叫DreamOmni2，它可以做廣告設(shè)計(jì)、圖像編輯、虛擬試衣、一鍵美容、改變光照、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，它的很多功能甚至比Nano Banana還強(qiáng)悍。

這是外部媒體對(duì)這個(gè)工作的報(bào)道，大家都覺得很震撼。一個(gè)很難的工作，就是把圖里的這盞油燈換成下面的這只狗。以前用photoshop，需要很長的時(shí)間。現(xiàn)在只需要說一句話，請(qǐng)將第一張圖里油燈換成第二張圖的狗，很快就可以完成，它可以做局部替換、局部光照姿態(tài)的融合。

這也是同一個(gè)例子，“請(qǐng)將第一張圖里的男人替換成第二張圖的女士。”，實(shí)際是非常難的，它涉及到每一個(gè)像素級(jí)的編輯和修改。右邊就是我們做出來的結(jié)果，可以看到它在效果上達(dá)到了專業(yè)美工三天才能干的事情，我們只花了大概10秒鐘，就實(shí)現(xiàn)了這個(gè)功能。

再比如這張圖上面小孩子哭的表情很有意思，我只是想把這個(gè)小孩子的表情轉(zhuǎn)移到上一張圖里，這是一個(gè)非常抽象的動(dòng)作，但它也可以完成，這是非常抽象概念的轉(zhuǎn)移，大模型中的文本理解、圖像理解、像素編輯等領(lǐng)域，都具有極大的挑戰(zhàn)性。這是一個(gè)很難的問題，我們找到了辦法把這個(gè)問題解決了，也發(fā)表了論文，這也是開源的系統(tǒng)，大家可以嘗試修改，可以嘗試去玩。

再比如這張圖，我想把這個(gè)女士的發(fā)型改變一下，也是可以的，甚至連耳環(huán)的樣式都很相似，說明大模型對(duì)像素級(jí)的精準(zhǔn)理解到了極致的狀態(tài)，這是非常難做的商業(yè)化水準(zhǔn)的工作。

它還可以換衣服，比如你拍了張照片，你想知道這個(gè)衣服你穿著合不合適，現(xiàn)在大家都會(huì)進(jìn)行網(wǎng)購，試衣服是很難的，不可能網(wǎng)上試衣服。以前試衣服，要人為編輯，現(xiàn)在我們可以“一鍵試衣”，也就一句話：把第一張圖里的衣服替換成第二張圖里的樣子，就完成了，是一張非常自然的圖像，質(zhì)量達(dá)到了非常高的地步。

還有一些非常抽象概念的融合，比如上面這張貓的圖片，你非常喜歡，但是你只想改變這張圖的光線、色彩分布，這件事情是非常難做的，對(duì)人而言，這都是非常抽象的概念，但是我們這個(gè)系統(tǒng)，可以一鍵把光線這件事情進(jìn)行理解，能夠把貓的照片，從一個(gè)明媚的早晨搬到一個(gè)歌廳里。

再比如你喜歡這張衣服，但不喜歡它的紋路，這又是非常難做的一件事情，因?yàn)槟愀淖兊牟粌H僅是換衣服，而是不換衣服，僅改變材質(zhì)，這件事情可不可以做？也是可以的。如果達(dá)到如此精準(zhǔn)的編輯狀態(tài)，你可以想象，這在全世界將有無限的可能性，不管是中國還是美國，我想絕大部分的設(shè)計(jì)師都面臨著失業(yè)，因?yàn)樗械氖虑槎紩?huì)被電腦替代掉。

再比如你有一輛非常好的跑車，但你覺得跑車的顏色不好看，你直接對(duì)它說：把第一張圖里的車換成第二張圖里的鼠標(biāo)外觀，如果你感覺這個(gè)效果滿意，你再去4S店換你的車衣就好了。

再比如這個(gè)杯子，不改變樣式，只改變成下圖霓虹燈的樣子，這也是非常難的事情，系統(tǒng)對(duì)文字的理解已經(jīng)到了極致的狀態(tài)，它可以區(qū)分出來什么是文字，什么是紋路，電腦的理解已經(jīng)比人更深刻了。

我們也可以做女式的包包，以前需要設(shè)計(jì)師去設(shè)計(jì)圖像的外觀，現(xiàn)在你只需要把圖像輸入進(jìn)去，就可以把紋路換成你想要的設(shè)計(jì)。這都是以前完全做不到的事情，不管你用什么大模型，不管用開源的、閉源的，不管一個(gè)月花一萬美刀還是一千萬美刀，你都是做不到的，我們這個(gè)月才完成這個(gè)事情。

再比如，你可以讓一匹站著的匹馬坐下，你也可以把一個(gè)雕像從玉的材質(zhì)變成大理石的材質(zhì)。

再比如把這只狐貍從最右邊的質(zhì)感，變成最左邊水的樣子，也是可以完成的（中間圖效果），它可以變成非常真實(shí)、透明的、水材質(zhì)的狐貍。

當(dāng)你想把這個(gè)老人的姿勢從左邊的捂臉姿勢，變成右邊的握手姿勢，可不可以？也是可以做的，中間圖片就是呈現(xiàn)的效果，可以看到他的其他部分都不會(huì)發(fā)生改變。

這是我們這個(gè)月跟千問、GPT-4o、Nano Banana做的比較，在很多評(píng)測上我們超越了Nano Banana，這是難以想象的事情，因?yàn)槲覀冎挥昧怂娜f分之一的資源，達(dá)到了這個(gè)效果。人類的未來，很多時(shí)候不見得要拼資源或者拼誰有錢，有很多聰明人能力在這個(gè)過程中殺出來，用最少的資源實(shí)現(xiàn)最漂亮的效果。

不僅如此，我們還可以把有兩只在打拳的貓換成哈士奇在打拳。經(jīng)常被很多人二創(chuàng)的《甄嬛傳》，我們可以對(duì)這類視頻再次進(jìn)行二次創(chuàng)作，比如變成機(jī)器人給皇后捏肩。

我們還可以對(duì)圖像、視頻的生成做6~20倍的加速。你可以想象，這可以幫全世界節(jié)省多少資源。這個(gè)技術(shù)上了之后，對(duì)于每一個(gè)系統(tǒng)而言，可以節(jié)省95%的能源。

我們得到了非常多的榮譽(yù)和認(rèn)可，得到了很多國內(nèi)外媒體對(duì)我們的報(bào)道和認(rèn)可。

在Hugging face上，我們有非常多的引用量。這是黃仁勛當(dāng)時(shí)來我們實(shí)驗(yàn)室參觀時(shí)拍的圖片，它可以識(shí)別出來誰是黃仁勛，下面這張圖可以識(shí)別出來哪些是人、哪些是機(jī)器。

最后跟大家做個(gè)總結(jié)。現(xiàn)在大模型的路徑對(duì)不對(duì)？這是我在這三年時(shí)間內(nèi)非常深度的思考。

一方面，我們覺得大模型有非常強(qiáng)的創(chuàng)造力。另一方面，我們覺得大模型會(huì)產(chǎn)生很多幻覺。一方面，我們覺得大模型是非常高智商的。但是他又會(huì)犯很多錯(cuò)誤。在早期的時(shí)候，他不會(huì)數(shù)數(shù)，可能會(huì)給人類生成 6 個(gè)手指頭，一些很簡單的操作他會(huì)犯錯(cuò)，但一些很難的操作他也可以做到，這是為什么？

大家知道，人是很聰明的，人是世界上最聰明的動(dòng)物，但世界上比人的大腦神經(jīng)元更多的動(dòng)物是什么？像大象、鯨魚，他們腦神經(jīng)中的神經(jīng)元比人類要多，但它們沒有比人更聰明。大家看著大象的腦袋那么大，神經(jīng)元的總量肯定是比人類多的。但神經(jīng)元的數(shù)量并不代表著它更聰明，因?yàn)橹橇κ且粋€(gè)綜合、多因素的結(jié)果，所以不僅是數(shù)量，更重要的是神經(jīng)之間的連接方式，包括大腦皮層的復(fù)雜度，以及大腦與其他器官的配合程度等等。

現(xiàn)在的大模型，在一路高歌猛進(jìn)，沿著更大、更強(qiáng)的方向走的時(shí)候，我們需要從另一個(gè)角度思考，大模型做得更大這件事情，只是它其中的一個(gè)因素。另外一個(gè)因素是神經(jīng)元的連接方式。包括我的團(tuán)隊(duì)，我們所有學(xué)生以及所有年輕教授做的事情，我們考慮的就是如何改善神經(jīng)元的連接方式，讓同等神經(jīng)數(shù)量的大腦變得更聰明。

這兩個(gè)要點(diǎn)都非常重要，首先，Scaling Law 是基本方向，但是我們研究人員，或者說我們的業(yè)界和學(xué)術(shù)界現(xiàn)在做的事情是：考慮如何改變神經(jīng)元的連接方式，讓它在同等數(shù)量上變得更聰明，這兩者我們都在做。

之前 Transformer 或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都是在改變神經(jīng)元的連接方式。最早的計(jì)算機(jī)視覺我們叫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到后來的 Transformer，說到底，他們并沒有在改變神經(jīng)元的數(shù)量大小，他們改變的是連接方式，也就是改變每一個(gè)神經(jīng)元和另外一個(gè)神經(jīng)元之間的連接方式，這個(gè)改變是天翻地覆的，讓整個(gè)大模型的智能提升了大概1萬倍。

相信我們未來繼續(xù)探索，還會(huì)有比 Transformer 更好的架構(gòu)，能夠把智能再提升 1 萬倍。

未來，整個(gè)人工智能發(fā)展的重心是訓(xùn)練方法。訓(xùn)練方法是什么意思？現(xiàn)在大模型的訓(xùn)練是一次性的，一次性學(xué)完1萬億到10萬億參數(shù)，而它未來的學(xué)習(xí)方式應(yīng)該像人一樣，連續(xù)學(xué)習(xí)，像課程一樣，從小學(xué)一直學(xué)習(xí)到大學(xué)，這才是真正的學(xué)習(xí)方式，而不是像現(xiàn)在這樣讓它一次性學(xué)完，這是我們?cè)谘芯窟^程中得到驗(yàn)證的一個(gè)例子。

另外，今天我們看到很多教授講的機(jī)器人，我們?cè)谡麄€(gè)領(lǐng)域里，包括投資界比較熱門的機(jī)器人、機(jī)械臂，這是未來人工智能真正的載體。現(xiàn)在的人工智能是完全沒有載體的，它是一個(gè)虛擬的大腦，它沒有活動(dòng)裝置，它不能像人一樣通過手臂、通過四肢去理解這個(gè)世界。

但未來如果加入了機(jī)器人的控制，人工智能的發(fā)展會(huì)越來越像人。而現(xiàn)在大模型和人之間真正的差距還是相當(dāng)大的。我認(rèn)為人工智能的未來發(fā)展重心是：一個(gè)是改變訓(xùn)練方法，另一個(gè)是感知載體。

我覺得AI與大模型一定會(huì)走向感知機(jī)器與終身學(xué)習(xí)結(jié)合的訓(xùn)練模式，這也是未來我們所有的學(xué)生、年輕人以及企業(yè)界未來發(fā)展的重心。而這個(gè)發(fā)展不會(huì)那么快，在未來五到十年的過程中都會(huì)持續(xù)性發(fā)生，但它的發(fā)生一定是不可避免的，同時(shí)一定會(huì)帶來巨大的進(jìn)步。

這就是我今天帶來的分享，謝謝。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)