金磊 發(fā)自 宇宙中心

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一家AI研究院的“打開方式”，是這樣的；

國際頂會發(fā)表文章1470多篇

8個月打造全球最大的超大規(guī)模智能模型“悟道”

年年都有圖靈獎得主前來參會

匯聚世界級AI科學家94人，人才團隊近260人

……

或許你會說，這就是一個研究院該有的樣子。

但如果我說它僅僅成立了3年呢？

而且就拿打造大模型這事來說，放眼國內(nèi)外，它還是全球唯一不是背靠大廠的那種民辦非企業(yè)機構(gòu)。

不僅如此，與它同臺競技的，還都是“世界級選手”——DeepMind、OpenAI等等。

即便是在這種高手林立的大模型賽道上，這家研究院還做到了實力上的碾壓，更是引發(fā)了國內(nèi)外科研圈、媒體的關注。

甚至吳恩達對此評價道：

悟道的發(fā)布改變了科研模式。

至此，圍繞這家如此年輕卻又“戰(zhàn)績斐然”的研究院，便產(chǎn)生了不少的疑問：

它是誰？

又是怎么做到的？

一家成立剛滿3年的研究機構(gòu)

這家研究機構(gòu)，名叫北京智源人工智能研究院（簡稱智源研究院）。

或許它現(xiàn)在的名氣倒是不小，但講真，若是放到三年前提起這個名字，很多人都是不知道的。

關于智源研究院的成立，其實是由一場2018年的會議開始。

當時，原微軟亞太研發(fā)集團首席技術(shù)官張宏江博士、原國家自然科學基金委員會主任楊衛(wèi)院士、清華大學藥學院魯白教授，他們?nèi)藸款^并組織了這場會議。

而且可以說是“振臂一呼”，當時在北京AI圈里“有頭有臉”的人物都來了：

像孫茂松、陳云霽、王海峰、周博文、馬維英等等，都是當時乃至現(xiàn)在AI圈里的“名人”。

參會的專家可以說是橫跨的產(chǎn)業(yè)、高校以及研究機構(gòu)。

這些人聚在一起，要商討的一個問題便是：

如何在人工智能基礎設施建設、科研組織模式、數(shù)據(jù)開放、場景開放、人才培養(yǎng)、國際合作等方面，推動北京人工智能創(chuàng)新工作的發(fā)展。

在經(jīng)過長達數(shù)小時的激烈討論，他們達成了以下的六項建議：

建設“北京智源”等人工智能軟硬件計算平臺

建立“產(chǎn)學研用”聯(lián)合創(chuàng)新的人工智能基礎研究模式

積極推動政府數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)開放共享

開放人工智能應用場景和加大基礎保障

加大人才培養(yǎng)、引進和完善保障措施

加大國際交流力度

而要實現(xiàn)上述的目標，就需要一個“載體”來統(tǒng)籌規(guī)劃。

于是，他們一致決定成立北京人工智能領域的新型研發(fā)機構(gòu)——北京智源人工智能研究院。

但也正如一般創(chuàng)業(yè)公司那般，智源研究在成立之初可以說是舉步維艱：一間辦公、幾個人，就這樣開始了新一段人工智能的征程。

但在智源研究院成立之初，雖說艱難，但它還是立下了這樣一個flag：

十年內(nèi)，成為國際排名前三的著名人工智能研究機構(gòu)，取得三項以上具有重大國際影響或重大產(chǎn)業(yè)價值的科研成果。

支撐北京在2028年率先成為國際領先的人工智能創(chuàng)新中心，位列國際人工智能城市綜合創(chuàng)新排名全球前三。

為此，一個名叫“頂天”和“立地”的科研布局圖，就此誕生。

從布局圖中不難看出，主要分為了“學術(shù)自由探索”和“目標導向的重大科研任務”兩大方向。

結(jié)合科研布局的名稱來看，可以推測出，就是不僅要在最前沿技術(shù)上做研究，還要讓研究能夠真真切切的用起來。

而要完成這些個目標，人才，成為了首要解決的問題。

為此，智源研究院在2019年4月便推出了“智源學者計劃”。

三年時間來，已遴選智源學者94人，其中38歲以下的青年科學家就有40位。

主要涉及的研究方向包括人工智能的數(shù)理基礎、人工智能的認知神經(jīng)基礎、機器學習、自然語言處理、智能信息檢索與挖掘、智能系統(tǒng)架構(gòu)與芯片等。

“智囊團”組建完畢，智源研究院鎖定了三大人工智能的可行路徑——“信息、生命和物理”，前后分別研發(fā)了超大規(guī)模模型。

例如在信息方面，智源研究院發(fā)布了以中國首個、全球最大的超大規(guī)模預訓練模型“悟道”為核心的大規(guī)模預訓練模型系列——“悟道2.0”。

悟道”模型的參數(shù)規(guī)模達到1.75萬億，是GPT-3的10倍，打破了之前由Google Switch Transformer預訓練模型創(chuàng)造的1.6萬億參數(shù)記錄。

同時，它還是首個在100%國產(chǎn)超算上訓練的萬億模型，“悟道2.0”系列模型在國際公認benchmark取得9項精準記錄，達到世界先進智能水平。

不僅僅是在參數(shù)量，更是在模型架構(gòu)方面取得了突破，智源研究院提出的GLM2.0，首次打破BERT和GPT壁壘，以單一模型同時實現(xiàn)自然語言理解與生成任務。

在生命方面，智源研究院發(fā)布的“天演”生命智能模型，可以說是推動信息科學從計算范式到仿腦范式的跨越。

截至目前，天演建成領域內(nèi)第一個基于精細神經(jīng)元的深度學習系統(tǒng)，相比較傳統(tǒng)的深度學習系統(tǒng)更逼近真實大腦。

它還發(fā)布了超大規(guī)模小鼠紋狀體重建模型，該模型具有真實形態(tài)學特征，百萬精細神經(jīng)元（11.968億突觸），這個規(guī)模是歐盟腦計劃已發(fā)表模型的6倍。

而且還將運行精細神經(jīng)元模型的效率，與主流NEURON平臺（歐盟腦計劃開發(fā)的高精度大腦仿真軟件）相比，提高了足足2個量級。

除了重大科研任務外，智源研究院學術(shù)探索中也是成績斐然。

三年來，自由探索和目標導向相結(jié)合的體制機制展現(xiàn)出勃勃生機，實現(xiàn)科研成果的量質(zhì)并重，智源研究院發(fā)表或支持發(fā)表國際AI頂會頂刊論文1470余篇，其中，被AAAI、CVPR、ACL、ICLR、NIPS、SIGIR、TPAMI等國際頂級會議期刊收錄論文約1060篇，占比逾七成，形成多個國際首創(chuàng)、首發(fā)重大成果。

同時，智源研究院重視重大科研任務的“沿途下蛋”，截至2021年10月，其已經(jīng)申請中國專利78件，獲得發(fā)明專利授權(quán)44件，登記軟件著作權(quán)24項。

而學術(shù)生態(tài)，是智源研究院“狠抓”的另外一個重要方向。

通過建設智源社區(qū)、青源會等線上線下相結(jié)合的社區(qū)組織，每年舉辦一屆北京智源大會，邀請全球人工智能領域頂尖專家，共同探討人工智能前沿研究進展及產(chǎn)業(yè)發(fā)展熱點。

就連眾多圖靈獎得主也會“慕名而來”，共同探討人工智能發(fā)展的前沿方向。

……

而上述的這些，還只是智源研究院所取得成績的一隅，更多相關內(nèi)容可以點擊這里查看。

但放在三年的時間線上來看，它的效率和質(zhì)量著實有些快得驚人。

那么接下來的一個問題便是：

為何“智源模式”能有這樣的速度？

在智源研究院之前，國內(nèi)同時期或者更早，也成立了不少類似的研究機構(gòu)。

但站在現(xiàn)在這個時間節(jié)點回頭來看，它們可以說是“雷聲大雨點小”，甚至是越發(fā)模糊于人群的視線。

而印象中的智源研究院，似乎從成立之初開始，便每年都會發(fā)布讓業(yè)界矚目的科研成果，其規(guī)模也是朝著不斷壯大的趨勢在發(fā)展。

那么智源研究院，與其它的科研機構(gòu)到底又有怎樣的區(qū)別？為什么能做到如此的“快準狠”？

就在剛剛，它在“宇宙中心”五道口的智源大廈新址，舉辦了三周歲的“生日宴”。

而在這場活動中，與之相關的諸多謎底都得到了解釋。

還是以悟道大模型為例，它的速度可以說是非常之快：

從立項到發(fā)布，只花了8個月時間。

而后的2次更新迭代，也各花費了3個月時間。

這種智源速度背后，一個非常重要的因素就是眾智。

換言之，就是通過智源的“號召力”，把產(chǎn)學研各界的力量集中到了一起。

在短短時間內(nèi)，智源便把來自10個不同機構(gòu)近120人“聚”到了一起，匯聚資金、數(shù)據(jù)與算力。

而目標非常的明確且清晰，就是集中力量辦大事——把這個大模型給搞出來。

而這種眾智的背后，體現(xiàn)的正是智源研究院的獨有模式——智源模式：

自由探索和目標導向。

自由探索，是指智源研究院能夠賦予科學家最大的技術(shù)路線決定權(quán)和經(jīng)費使用權(quán)。

換言之，就是只要在智源搞項目，那就大膽干、放心干，其它任何的顧慮都有智源在背后擔著。

而剛才提到的“集中力量辦大事”，便是目標導向的核心含義，即同時快速組建跨機構(gòu)、大協(xié)作、高強度的科研團隊，快速推進。

或許你會產(chǎn)生疑問：

智源研究院做的事情，為什么聽著像是做一個“大雜燴”的事情？

但實則并不是如此，智源研究院所做的事情不是“N+1”，也就是在眾多已有研究院的情況再來一個。

更符合實際的情況，應當是“1+X”，是將所有原有的研究優(yōu)勢匯聚成一個協(xié)同的聯(lián)合體，為下一代人工智能的發(fā)展做一套新體系。

這是“智源模式”科研組織模式的展現(xiàn)，之于在人才發(fā)展模式上，智源研究院所支持的模式，便是“青年人才挑大梁當主角”。

大方向、大問題會由頂尖科學家來制定，而后由智源研究院的院務會快速做決策，有甚者五分鐘就能拍板決定。

項目在啟動之后，便是由真正的主角——青年學者來領銜了，在項目進行的過程中也是非常靈活，可以隨時進行“微調(diào)”，而且不會有任何“門戶之分”。

而這也正是智源研究院能夠吸引眾多年輕科研工作者的原因，畢竟誰又會拒絕一個自由且有權(quán)利的科研環(huán)境呢？

正如在智源研究院工作的一位算法工程師就曾這樣描述：

智源是包容更開放的，不強調(diào)單一文化，就像一座動物園。可以包容任何一種性格的人，在這里找到自己感到舒服的姿勢，做出貢獻。

而且在智源研究院所做的成果，并不是一時的，而是要創(chuàng)造經(jīng)得起時間檢驗的代表作，屬于智源，更是屬于年輕人自己的那種。

張宏江在“生日宴”現(xiàn)場還立下了這樣一個flag：

智源研究院，永遠要做最年輕的研究院。

最后一個重要的區(qū)別，便是智源研究院是開源、開放的。

智源研究院從注冊開始，其單位性質(zhì)便是民辦非企業(yè)單位，而且還會堅持非盈利的這種狀態(tài)。

截至目前，大部分智源研究院所取得的科研成果，包括大模型等，均已全面向產(chǎn)學研各界開放使用。

正如張宏江所表述：

未來，大模型就像一個世紀前的發(fā)電廠一樣，它會形成類似于電網(wǎng)一樣的基礎設施，在推動各行業(yè)智能化升級上發(fā)揮重要作用，具有非常廣泛的應用前景。

智源的大模型更像是Linux，而像紅帽所做的商業(yè)性工作，就交給其它大模型來吧。

而在我們來看，智源研究院所要做的事情，是要把自己也打造成一個“大模型”。

這種“大模型”是要匯聚中國的人口數(shù)據(jù)等紅利、中國的人工智能頂尖人才、中國的最前沿技術(shù)。

而后智源要形成并找到一種最佳的“算法”——科研系統(tǒng)。

……

早在智源研究院成立之初便提出過一個觀點：

世界AI看北京。

而站在三年后的現(xiàn)在來看，智源已然用創(chuàng)新的科研方式成功讓AI探索走進“北京時間”。

但現(xiàn)在它目光所及，應當是要從北京走向全國乃至世界。

至于“智源模式”在接下來的過程中是否還是依舊正確，依舊具備創(chuàng)新性和價值性，就需要時代的發(fā)展來給出正解了。

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