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发布日期:2025-07-31 10:22    点击次数:199

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AI 的新进展时时,东说念主才动态也更加剧磅。 新年第一则大牛东说念主事动向,激励业内矜恤。 许主洪,IEEE Fellow,新加坡不休大学毕生评释,被曝加盟阿里。 许主洪是谁?1998 级清华猜测机系本科,硕博毕业于港中语,谷歌学术五万引大佬。 多篇对于多模态预巡视论文,深刻影响了业内大模子研发,阿里 Qwen、谷歌 RT-2 都曾援用过其商榷恶果。 产业界,他曾担任众人最大企业软件厂商 Salesforce 集团副总裁、亚洲商榷院创始院长,从 0 到 1 搭建了 Salesforce 亚洲

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AI 的新进展时时,东说念主才动态也更加剧磅。

新年第一则大牛东说念主事动向,激励业内矜恤。

许主洪,IEEE Fellow,新加坡不休大学毕生评释,被曝加盟阿里。

许主洪是谁?1998 级清华猜测机系本科,硕博毕业于港中语,谷歌学术五万引大佬。

多篇对于多模态预巡视论文,深刻影响了业内大模子研发,阿里 Qwen、谷歌 RT-2 都曾援用过其商榷恶果。

产业界,他曾担任众人最大企业软件厂商 Salesforce 集团副总裁、亚洲商榷院创始院长,从 0 到 1 搭建了 Salesforce 亚洲东说念主工智能商榷体系。

当今,阿里方面还是说明。他将出任阿里集团副总裁,向阿里 AI To C 业务负责东说念主吴嘉文告,专注于 AI To C 业务的多模态基础模子及 Agents 研讨基础商榷与运用责罚决策。

谁是许主洪?

在加盟阿里之前,他曾在工业界和学术界均领有超 20 年劝诫,曾在新加坡南洋理工大学、新加坡不休大学担任评释。

商榷标的包括机器学习的基础商榷和东说念主工智能多个领域的运用商榷,包括多媒体信息检索、猜测机视觉、大数据分析、外交媒体、智能辘集安全、猜测金融和灵敏城市等。

谷歌学术自满,其发表 300 余篇东说念主工智能顶级学术论文,被引五万余次,2020 年于今被引近四万次。

2019 年当选为 IEEE Fellow,归并年当选的还有着名大佬、CMU 评释邢波。

时候回到 1998 年,他来到清华大学猜测机记念书,本科毕业赶赴港中语攻读硕博。

2007 年他来到了新加坡南洋理工大学。时间他负责开源了一个机器学习库 LIBOL,内部有一大都经典和先进的在线学习算法,用于责罚大范围机器学习任务,餍足各样新兴大数据挖掘运用的需求。

能够看到的是,从那时候运转,他就还是在深入想考团结工夫到运用之间这一桥梁。

随后他去到新加坡不休大学,2020 年获毕生教职。

鼎新点在2019 年,他负责遴荐踏入工业界,将本人工夫集中简直融入进产业运用当中去。

他的实战场是众人最大企业软件厂商 Salesforce,匡助他们补皆 AI 基础商榷与运用这一板块。

他主导首创了多个行业先河的东说念主工智能技俩和产物,包括不限于多模态系列模子 BLIP、代码生成神器 CodeGen、通用 CRM 助手 Einstein GPT。

(CRM 是客户联系不休软件系统。Einstein GPT 援手包括 Slack、销售、奇迹、营销、商务和运用要领构建器)

另一个实战场是 2023 年,乘着大模子的工夫上涨,他创办了 AI 初创公司 HyperGAI。

时间发布了多款多模态基础模子,性格是在不增多猜测资本的情况下,完毕刻下寰球顶尖模子的水平。

在 GPT-4V 和 Gemini Pro 等大言语模子都在专注于文本确当下,他们在多模态透露和生成上头赢得了不少突破,而况有很强的运用属性在内部。

比如像 HPT 1.5 端侧多模态模子,惟一 4B 大小,性能却优于那时微软新推出的 Phi-3-Vision(4B)多模态模子,并在多项基准测试中达到了 GPT-4V 的性能。

除了一些评测以外,模子还展示了出动端上的使用效果,能够识别图中的重要信息。

同期它也具备重大的推明智商,不错透露并解答几何题。

学术领域,他凭借深厚的专科修养和隆起的商榷智商,发表了宽绰顶级学术论文,商榷恶果备受行业凝视。

而在产业界,他将前沿工夫与本体运用紧密结合,告捷鞭策了 AI 多个领域的突破与落地,成为团结学术与产业之间的桥梁。

深刻影响多模态大模子研发

问题是有了这位顶尖 AI 科学家的加盟,对于阿里来说意味着什么?

在许主洪的专科擅长中,不难找到痕迹和谜底。

在他诸多论文中,有两篇 BLIP 系列论文最为凝视,累计援用过万,其中 BLIP-2 长期高居援用榜首。

更早之前还有工夫博主成心研读了他的恶果,默示 GPT-4V 当今还像个黑匣子,而 BLIP 系列商榷不仅在各样视觉任务中发扬出 SOTA 的性能,也可能是突破黑匣子的有用责罚决策。

2023 年,各样大言语模子刚刚兴起的时候,业内就还是在想考 LLM 深远的通用性和泛化智商,是否也能在视觉领域中完毕。

一个调和的视觉与言语的框架,以及一个能将它们与 LLM 结合起来的框架,成为当然则然的工夫需求。

在宽绰立异要领中,BLIP 脱颖而出,它调和了视觉言语任务的透露与生成智商,并通过引入 Captioner-Filter 机制减少了监督文本的噪声,从而培育模子的巡视质料。

模子中枢在于专有的编码器 - 解码器混杂架构(MED),该架构由视觉编码器、文本编码器和多模态编码器三部分构成。

每个模块都有研讨的预巡视观念,通盘三个模块都笔据这些预巡视观念进行蚁合巡视。

这系列论文所在的言语视觉智能一站式库 LAVIS,GitHub 逾越万颗星,足以见其在业内的影响力。在这个库里还有各样 BLIP 的孳生,比如 X-InstructBLIP、BLIP-Diffusion 等等。

而将时候拉回当今,跟着大模子发展的深入,多模态智商当作中枢属性,正在重塑着 AI 的运用范式。

回来来说,多模态让大模子从"单一功能器具"调治为"全知万能的 Agent ",其运用场景将接续地深入与拓宽。

中枢体当今两个方面:

其一,突破单模态局限,完毕更全面的明白与交互。多模态大模子通过交融文本、图像、音频、视频等异构数据,能够构建更接近东说念主类明白、近乎东说念主类水平的模子。

这种跨模态的语义对皆智商,使 AI 能透露复杂场景中的隐含关联,比如识别图像中的隐喻或豪情抒发。像夸克、通义 APP 这种软件,在其智能器具、ChatBot 属性之上,集成更多多模态功能之后,就能完毕更多精良化功能,成为平素的 AI 万能助手。

更各样化更复杂的任务需求也将得到餍足,多维之间的感知音互,能够完毕 AI 在更多终局和硬件的落地,比如 AI 眼镜——据称是还是明确的阿里 AI to C 业务过去探索标的。虽然这些还仅仅单点功能或产物形状,多模态智商还在于更多运用场景的赋能。

是以第二个方面便是:拓展更多运用场景,开释行业出产力。

比如医疗场景,多模态模子交融医学影像、基因数据和临床文本,援手个性化调理决策生成。训导场景,结合图文、视频和语音的多模态教化助手,可动态适配学生学习作风,提供千里浸式学习体验。

但上述场景对阿里来说不是打算,而是还是部署落地的捏行,而况还展现出"干中学"的工夫迭代后劲。

在夸克落地的业务中,其"灵知"学习大模子在考研数学题上的正确率和得分率还是并排 OpenAI 最新发布的 o1 模子,且远超国内其他模子。

是以了解了多模态智商与阿里 AI to C 业务布局的联系,不详也就看懂了许主洪的加盟。

这一次他要团结的是 AI 多模态智商在 C 端产物、运用上的端对端闭环智商。

作念面向用户的 AI 工夫立异

大模子的发展道路,目下不错回来为两条,一个是面向大模子更高档智能水平的工夫演进,一个是面向运用和用户价值 / 体验的 AI 工夫立异。阿里 AI To C 业务尤其是夸克呈现出后者的性格。

于阿里而言,许主洪是东说念主工智能学术界的相识东说念主,在产业界相通领有丰富的运用研发和产物立异劝诫——尤其他不仅搭建了 Salesforce 亚洲东说念主工智能商榷体系,还将商榷恶果飘荡为本体运用——主导的多个 AI 立异技俩,将学术恶果飘荡为生意运用,鞭策了 AI 工夫产业化程度。

这种学术与产业的双重布景,使得许主洪不仅具备深厚的学术商榷功底,还领有将工夫飘荡为本体产物的丰富劝诫。这种智商便是阿里 AI To C 业务所需要的。

而以夸克为代表的阿里 AI To C 业务,在大模子智商上也一直防备实用性,强调以运用产物驱动大模子的研发、升级标的。

产物追求的不是"颠覆",而是拳拳到肉,责罚用户的中枢需求。夸克大模子的典型性格便是不卷参数和打榜,而是依据使用场景提供专科工夫智商,孳生出通识、医疗、训导等垂类模子。

这种对用户价值的中枢追求,亦然 AI 驱动之下,夸克迅猛崛起,成为国内增长最快、势头最猛、用户使用最多的 AI 万能助手——莫得之一。

△图源:量子位智库

若是说一年前还相对低调,高速增长下的夸克当今也摊牌了,夸克还是完成了品牌升级—— 2 亿东说念主的 AI 万能助手。

虽然,这亦然工夫、产物、场景等全场合成分驱动之下的限度,天时地利皆具备,当今阿里通盘 AI To C 业务要发力,便是时候在"东说念主和"——东说念主才上焚烧东风。

许主洪的加盟可能还仅仅运转的运转。有音信称,阿里 AI To C 业务正在组建顶级 AI 算法商榷和工程团队,劝诱多量业内顶级东说念主才加盟。

而顶级科学家 + 顶尖团队,再加上高速前进的 AI 业务和场景,夸克也好,阿里 AI To C 业务布局也好,有契机把 AI 立异带入中国最练习的范式之下——工夫驱动产物,产物反哺工夫,而况在范围最大的用户市集迭代之下,完毕概述实力的超车。

AI 不是出动互联网,但用户需乞降产物体验的价值线,大路至简,一以贯之,未尝调动。

参考贯穿:

[ 1 ] https://raghul-719.medium.com/neural-networks-intuitions-17-blip-series-blip-blip-2-and-instruct-blip-papers-explanation-2378bc860d53

[ 2 ] https://github.com/salesforce/LAVIS

[ 3 ] https://www.hypergai.com/blog/hpt-1-5-edge-towards-multimodal-llms-for-edge-devices

[ 4 ] https://www.linkedin.com/in/steven-hoi-8712b41/?originalSubdomain=sg

[ 5 ] https://x.com/_akhaliq/status/1620246724672380930

[ 6 ] https://github.com/salesforce/BLIP

* 本文系量子位获授权刊载体育游戏app平台,不雅点仅为原作家通盘。

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