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据悉，RockAI的Yan模型是基于仿生神经元驱动的选择算法，模型可以根据学习的类型和知识的范围分区激活，同时RockAI提出同步学习概念，在对知识更新和学习时，模型层面训练和推理同步进行，以期实时、有效且持续性地提升大模型的智能智力，应对各类个性化场景中出现的问题。

刘凡平表示，Transformer大模型虽然目前能通过预训练实现举一反三的能力，在实践中却有着不能实时改进和学习的问题，每3-6个月都需要重新训练一次。

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首先，Transformer大模型对算力的高需求使得端侧设备难以承担，尤其是在移动设备和物联网设备上；其次，端侧部署需要快速响应，但Transformer模型往往因为其复杂的计算过程导致运算速度受限；此外，数据隐私和安全问题也日益凸显，用户对于数据在云端处理的安全性和隐私性越来越关注。

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岩芯数智CEO刘凡平在接受首先财经专访时表示，他认同语言并不等于思维，以chatGPT为代表的大语言模型在思维如何表征的算法上做得并不好，算法上的局限性导致大模型并不具备自我学习的能力，如何解决模型个性化即时学习成为关键。除了Intel、Arm这些在PC和机器人上已经展示的芯片，RockAI也在积极适配国产芯片，由于是自研的非Transformer架构，团队需要平均投入1-2个月的时间适配完一款。

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小编这里推荐大家阅读CCNA学习指南640-802第7版，这是国内首屈一指的CCNA应试宝典，由美国思科网络技术作家Todd Lammle编著。由刘凡平带队的RockAI于2024年1月发布了非Transformer架构的通用自然语言大模型——Yan1.0模型，同时提出同步学习概念，允许模型在训练和推理过程中实时更新知识，这种学习方式类似于人类大脑的工作机制，能够快速适应新的情况和需求。

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通往通用人工智能的道路无疑充满了不确定性与争议，RockAI所选择的非Transformer架构路径更是如此。目前Transformer大模型通过剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术减小模型大小，降低模型对内存和计算资源的需求，能够实现在PC或者高端手机等高算力终端设备上的部署。