零一万物(01.AI)是由李开复创立的中国大模型公司,早期以 Yi 系列开源大模型(Yi-34B / Yi-6B 开源、Yi-Lightning 于 2024 年 10 月发布)和 API 服务闻名。2025 年起公司战略转向企业级 AI 与智能体:不再自建通用基础大模型,而是基于 DeepSeek、通义千问、智谱等开源模型做微调与封装,推出“万智”平台(2025.03)与“万策”企业 AI 决策中枢(2026.07),以及“老板 AI / 销冠 AI / 投资官 AI”产品矩阵。其仍提供 Yi 模型 API 与开源版本,整体定位已从“国产 ChatGPT”演进为企业 AI 落地服务商。
模型参数(Parameters) NEW
大模型内部可学习的数值,决定模型的知识容量与能力边界,常以“7B、70B、千亿”描述规模,如GPT-3有1750亿参数。
模型路由(Model Routing) NEW
根据任务难度和需求,把请求智能分配给最合适的模型(大模型或小模型),在保证效果的同时降低成本、提升速度。
AI可解释性(Interpretability)
研究AI决策过程和内部机制如何被人理解的技术方向,目标是让“黑盒”模型变得透明可信,是AI合规与安全的前提。
KV缓存(KV Cache)
大模型推理时缓存已计算过的注意力中间结果,避免重复计算,是让长文本对话和长上下文生成变快、变便宜的关键优化。
人在回路(Human-in-the-loop)
在AI自动处理流程中保留人类审核、决策环节的设计模式,兼顾效率与可靠性,常用于医疗、金融等高风险场景。
混合检索(Hybrid Search)
在同一搜索系统中同时使用关键词检索与向量语义检索的搜索方式,兼顾精确匹配与语义理解,是RAG系统的常用配置。
图生图(Image-to-Image)
以已有图片为底图,按文字提示重绘、换风格、局部编辑或扩展画面的AI图像技术,是设计师和内容创作者的高频工作流。
指令微调(Instruction Tuning)
用大量“指令-回答”数据微调模型,让它学会理解并遵循各类指令,是让大模型从文本预测器变成通用助手的关键一步。
组相对策略优化(GRPO)
让模型针对同一问题生成多份回答,以组内相对优劣作为奖励信号的强化学习算法,是DeepSeek训练推理模型的核心技术。
AI护栏(Guardrails)
为AI应用设置的安全边界和输出控制机制,防止模型生成有害、违规、不准确内容,是企业AI上线前必须考虑的安全层。
3D高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)
用大量可学习的3D高斯椭球表示场景并实时渲染的技术,2023年提出,凭借高质量与高速渲染正成为3D重建的新标准。
图增强检索(GraphRAG)
将知识图谱与RAG结合的技术方案,通过实体与关系结构帮助模型完成多跳推理。微软2023年提出并开源了相关实现。
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