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“超级智能体生命力觉醒！AI革命如何改变未来？” “妈妈再也不用担心数据瓶颈难题！探索自我更新AI的无限可能性”
哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。
一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。
而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。
模型是啥?
中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。
团队是谁?
智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高瓴人工智能学院卢志武教授担任顾问。公司成立时还是2021年，就早早打入多模态这条“无人区”赛道。
MOE架构，解决多模态多任务训练冲突问题
这不是智子引擎第一次发布模型。
去年3月8日，潜心研发两年的团队对外发布了自研的第一个多模态模型，百亿级别参数的ChatImg序列模型，并基于此推出世界首个公开评测多模态对话应用ChatImg（元乘象）。
后来，ChatImg不断迭代，新模型Awaker的研发也在并行推进。后者还继承了前代模型的基础能力。
相较于前代的ChatImg序列模型，Awaker1.0采用了MoE模型架构。
要说原因嘛，是想要解决解决多模态多任务训练存在严重冲突的问题。
采用MoE模型架构，可以更好地学习多模态通用能力以及各个任务所需的独特能力，从而让整个Awaker1.0的能力在多个任务上有进一步提升。
数据胜千言:
鉴于主流多模态评测榜单存在评测数据泄露问题，智子团队从严构建了自有评测集，大部分测试图片来自个人手机相册。
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