作者 | 三北

編輯 | 漠影

大模型進入創業爆發期，來自全球大廠的離職AI大牛成爲一大主力軍，近期圈內熱門的階躍星辰是一個典型代表。

成立于2023年4月的階躍星辰，是由原微軟全球副總裁、微軟亞洲互聯網工程院首席科學家姜大昕創辦的通用大模型創業公司。

這是一個“臥虎藏龍”的團隊：創始人、CEO姜大昕是自然語言處理領域的全球知名專家，也是階躍星辰的算法負責人；系統負責人朱亦博曾在谷歌、字節和微軟等公司就職，擁有多次單集群萬卡以上的系統建設與管理實踐經驗；數據負責人焦斌星此前擔任微軟必應引擎核心搜索團隊負責人，負責利用數據挖掘和NLP算法優化索引和搜索質量……基于這樣的團隊背景，階躍星辰僅花了一年時間就憋出“大招”。

今年3月23日，階躍星辰推出Step系列通用大模型，打響國産玩家進擊萬億參數規模通用大模型的響亮一槍。

同時，階躍星辰的兩款C端産品——效率工具“躍問”和AI開放世界平台“冒泡鴨”已經全面開放，在巨頭雲集的“百模大戰”中撕開一道新口子。

創業一年來，階躍星辰對大模型産業有什麽獨到見解？其推出的大模型的實際體驗效果如何？智東西來與讀者一起一探究竟。

躍問體驗地址：https://stepchat.cn/chats/new冒泡鴨體驗地址：https://maopaoya.com/discover

按照階躍星辰的理念，大模型的演化路徑會經曆“從各模態獨立發展、到融合統一、再到主動探索物理世界”的三個階段。

姜大昕在此前的媒體溝通會上表示，階躍星辰正處在多種模態走向融合的第二階段。

姜大昕認爲，多模理解和生成的統一是通向AGI的必經之路。原因有兩個：第一，多模理解是多模生成的堅實基礎。Sora在視頻生成領域的驚豔表現，正是因爲OpenAI有非常出色的多模理解模型GPT-4V。第二，多模理解做得好，也證明了模型在LLM方面的能力優秀。正如GPT-4V的基礎是GPT-4。

Scaling law是階躍星辰在追逐AGI路上與多模態齊頭並進的方向，爲此其提出“鐵人四項”，算力、系統、數據和算法四大要素缺一不可。

在姜大昕看來，能夠自己從頭訓練千億參數模型已經是個不低的門檻，而在千億之後，每增長一個數量級，面臨的挑戰卻是幾十倍的增長。

因此，能否對這四大要素進行綜合布局，非常考驗一家創業公司的能力，也決定了這家公司能走多遠。

基于多模態和Scaling law兩大路線，階躍星辰推出了Step系列大模型。

Step-1千億參數語言大模型于2023年8月底訓練完成。經過充分准備，Step-1大模型的進展非常快，用時2個月一次性訓練成功，綜合性能超過GPT-3.5。

Step-1V千億參數多模態大模型于2023年11月訓練完成。Step-1V在多個主流評測集上性能指標比肩GPT-4V。特別是在多模理解能力上達到全球領先水平。Step-1V大模型可以精准描述和理解圖像中的文字、數據、圖表等信息，並根據圖像信息實現內容創作、邏輯推理、數據分析等多項任務。

Step-2萬億參數語言大模型采用MoE架構，每Token激活兩千億以上參數，聚焦模型深度智能水平的探索，綜合體感對標GPT-4，目前已發布預覽版。

圍繞Step-1和Step-1V千億參數大模型，階躍星辰的産品和生態已經初步打磨成熟。

以躍問爲例，其在圖像理解、內容創作、邏輯推理、指令跟隨等方面的能力，使其成爲一個出色的“個人效率助手”。

比如，當智東西發給躍問一篇報道鏈接，躍問立馬爲我提煉了報道中的關鍵數據和信息點。

通過點擊展開“代碼執行完成”，智東西追溯了計算過程，確認兩個數值計算正確。

當智東西給躍問一張菜肴的圖片，躍問則准確地識別了這是一道經典的湖南菜“辣椒炒肉”，並給出了烹饪所需的材料和烹饪步驟。可見躍問的常識知識還是很豐富的，可以做不錯的日常助手。

再看看冒泡鴨，這是一個由劇情和角色組成的AI開放世界平台，能滿足多種娛樂和社交需求。

以逃離精神病院Agent爲例，這是一個有趣的心理學遊戲，我需要通過與“兔子醫生”的對話，找到逃離精神病院辦法。而逃出這裏的唯一方法，是成爲一個真正的病人。這一遊戲獲得了超5.6萬的熱度。

躍問和冒泡鴨只是Step系列大模型的小試牛刀。爲了促進Step系列大模型應用生態的繁榮，在生態布局方面，階躍星辰與合作夥伴共同探索面向C端用戶的創新應用，API開放平台目前已開放體驗。

縱觀産業，當下大廠牛人紛紛“下海”投身大模型創業，掀起一波新的AI創業潮。

創業方向也展現出百花齊放的態勢，通用大模型創業成爲一個值得關注的前沿方向。尤其是今年Sora的出現，讓我們看到基座模型在叠代細分模型應用上的效率和效果，堅定了通用大模型創業的發展路徑。