文 / 道哥 

“AI具備思維了么？ ”“AI應(yīng)該具備怎樣的思維能力？ ”這是一直以來科技界頻繁探討并力主攻克的難題。 

自從 OpenAI 發(fā)布新模型 o1-preview后，這道難題大致有了解法： 

有人用門薩（MENSA）測(cè)試題“拷問”o1-preview，被它120分的智商震驚到合不攏嘴； 

數(shù)學(xué)大佬陶哲軒在和o1-preview碰觸后，發(fā)現(xiàn)它竟然能成功識(shí)別出克萊姆定理； 

一位天體物理學(xué)論文作者，僅用6次Prompt，就讓 o1-preview在1小時(shí)內(nèi)，創(chuàng)建了代碼運(yùn)行版本，相當(dāng)于他博士生期間10個(gè)月的工作量。 

…… 

換言之， o1-preview已經(jīng)具備了思維能力，甚至可以“三思而后行”。   

據(jù)了解，o1-preview和GPT系列模型最大的區(qū)別在于，o1-preview是在思考之后解答用戶問題，輸出高質(zhì)量的內(nèi)容，而非迅速回應(yīng)無效答案，即用模仿人類思維過程的“慢思考”代替過去追求快速響應(yīng)的“快思考”。

但其實(shí)，這種思想和方法并非OpenAI的首創(chuàng)，更非獨(dú)創(chuàng)。早在7月底的ISC.AI2024大會(huì)上，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎就宣布，“用基于智能體的框架打造慢思考系統(tǒng)，從而增強(qiáng)大模型的慢思考能力”。 

01 英雄所見略同

誠(chéng)如前文所言，o1-preview之所以變得更強(qiáng)大、更聰明，其本質(zhì)是用模仿人類思維過程的“慢思考”代替過去追求快速響應(yīng)的“快思考”。 

英雄所見略同。周鴻祎不僅早于OpenAI提出這一理念，且在之后多次強(qiáng)調(diào)類似理念。

對(duì)于o1-preview的推出，周鴻祎在其最新發(fā)布的短視頻中表示，“o1-preview不同于以往大模型用文字來訓(xùn)練，而是像自己和自己下棋，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)這種思維鏈的能力。” 

在周鴻祎看來，人類思維有“快思考”和“慢思考”之分。快思考的特點(diǎn)是直覺敏銳、無意識(shí)，反應(yīng)很快但精度不夠。GPT類大模型汲取海量知識(shí)，主要學(xué)習(xí)的是快思考能力，這也是為什么它們能脫口而出，但常常答非所問、“胡說八道”的原因，“就像人一樣，不假思索出口成章而不出錯(cuò)的概率很小?！?nbsp;

慢思考的特點(diǎn)則是緩慢、有意識(shí)、有邏輯性，需要分解成詳細(xì)的步驟，好比寫一篇復(fù)雜的文章，要先列提綱，再根據(jù)提綱去搜集資料和素材，然后討論、撰寫、潤(rùn)色和修改，直至定稿，“o1-preview擁有了人類慢思考的特質(zhì)，在解惑答疑前會(huì)反復(fù)地琢磨、推敲，可能還會(huì)自我提問千遍，最后才給出結(jié)果。”    

不過，盡管o1-preview在“慢思考”的加持下取得了令人驚喜的進(jìn)展，但其仍然難稱完美，尚存在幻覺、運(yùn)行速度較慢、成本高昂等諸多“痼疾”，也限制了其應(yīng)用范圍。

對(duì)比之下，提前意識(shí)到“慢思考”對(duì)AI重要性的360，憑借著行業(yè)首發(fā)、全棧自研的CoE（Collaboration of Experts，專家協(xié)同）技術(shù)架構(gòu)和混合大模型，在o1-preview推出之前就已實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地。 

據(jù)了解，360在今年7月底正式發(fā)布的CoE技術(shù)架構(gòu)中，強(qiáng)化了“慢思考”的使用，驅(qū)動(dòng)多個(gè)模型分工協(xié)同、并行工作，執(zhí)行多步推理。 

并且CoE技術(shù)架構(gòu)帶來更精細(xì)的分工、更好的魯棒性、更高的效率和可解釋性和更深的泛化性，能夠加快推理速度，以及降低API接口和Token所需費(fèi)用。 

可以說，這一次，中美兩國(guó)的人工智能企業(yè)在研發(fā)思路上罕見地站在了同一條起跑線，并且中國(guó)企業(yè)的起跑時(shí)間還要早一些。

02 集齊龍珠，召喚“神龍”   

和同業(yè)選手顯著區(qū)隔開的是，CoE技術(shù)架構(gòu)并非只接入了一家企業(yè)的模型，而是由360牽頭，百度、騰訊、阿里巴巴、智譜AI、Minimax、月之暗面等16家國(guó)內(nèi)主流大模型廠商組成“聯(lián)合艦隊(duì)”。 

同時(shí)，其還接入了很多十億甚至更小參數(shù)的專家模型，讓整個(gè)系統(tǒng)更加有的放矢，更具能動(dòng)性、更加智能。 

雙管齊下的舉措，使CoE技術(shù)架構(gòu)輕松實(shí)現(xiàn)“量體裁衣”，達(dá)致資源、效用最大化：一邊“集齊龍珠，召喚神龍”，讓最強(qiáng)的模型啃最硬的“骨頭”，一邊調(diào)用更精準(zhǔn)、更具特色的小模型，解決簡(jiǎn)單的淺層疑問。

目前，CoE架構(gòu)作為底層支撐，已在360AI搜索、360AI瀏覽器等產(chǎn)品中落地。 

360AI搜索的“深入回答”模式，涉及7-15次的大模型調(diào)用，比如可能會(huì)涉及1次意圖識(shí)別模型調(diào)用，1次搜索詞改寫模型調(diào)用，5次搜索調(diào)用，1次網(wǎng)頁排序調(diào)用，1次生成主回答調(diào)用，1次生成追問調(diào)用。 

由此導(dǎo)向的工作鏈路分為三步，即首先構(gòu)建意圖分類模型，對(duì)用戶的發(fā)問進(jìn)行意圖識(shí)別；接著打造任務(wù)路由模型拆解問題，劃分成“簡(jiǎn)單任務(wù)”、“多步任務(wù)”和“復(fù)雜任務(wù)”，并對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行調(diào)度；最后構(gòu)建AI工作流，使多個(gè)大模型協(xié)同運(yùn)作。    

這樣一來，360 AI搜索不光考慮到了任務(wù)的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性，還能夠根據(jù)任務(wù)的具體情況實(shí)時(shí)調(diào)整處理策略和資源分配，化解繁瑣任務(wù)時(shí)更加靈活和高效。 

03 組隊(duì)較量，戰(zhàn)力更強(qiáng)

360AI瀏覽器中，除了上線“多模型協(xié)作”，另一大亮點(diǎn)便是入駐了國(guó)內(nèi)首個(gè)大模型競(jìng)技平臺(tái)——模型競(jìng)技場(chǎng)。 

“大模型競(jìng)技場(chǎng)”，同樣支持調(diào)用國(guó)內(nèi)16家主流大模型廠商的54款大模型，包括“組隊(duì)較量”、“匿名比拼”、“隨機(jī)對(duì)戰(zhàn)”等功能，幫助用戶在最短的時(shí)間獲取最優(yōu)解。  

尤其是“組隊(duì)較量”功能，用戶可以自由選定3款大模型，和任意一款或兩款大模型PK。 

這么做的好處顯而易見。多個(gè)大模型在同一時(shí)空激烈“賽馬”，展開就速度、耗時(shí)、效率等多個(gè)維度的量化比拼或“秀肌肉”，對(duì)用戶來說，交叉比證后，能更為直觀地評(píng)估并裁奪出最佳方案。

事實(shí)上，當(dāng)下不少國(guó)產(chǎn)大模型在單項(xiàng)指標(biāo)上都能打平甚至完勝GPT-4，但論整體實(shí)力，差距就顯現(xiàn)出來了。 

CoE技術(shù)架構(gòu)的思路，正是改變這種“單打獨(dú)斗”的做法，構(gòu)建大模型“精英集群”、“團(tuán)戰(zhàn)”打法，從而各取所長(zhǎng)，形成“最強(qiáng)大腦”，迎戰(zhàn)o1-preview和GPT-4o。

同時(shí)，在“比學(xué)趕幫超”的濃厚氛圍中，碰撞出行業(yè)的一些集成標(biāo)注，提高不同模型間的兼容性，升級(jí)用戶體驗(yàn)。

尊因循果，得益于底座的整合創(chuàng)新，360混合大模型在翻譯、寫作、學(xué)科考試、代碼生成等 12 項(xiàng)具體測(cè)評(píng)中取得了80.49分的綜合成績(jī)，大幅領(lǐng)先于GPT-4o的69.22分；特別是在“詩詞賞析”、“弱智吧”等這類比較具有中文特色的細(xì)分賽道，領(lǐng)先身位進(jìn)一步擴(kuò)大。    

即便面對(duì) o1-preview，360混合大模型在未經(jīng)專門優(yōu)化的情況下也展現(xiàn)出了能與之抗衡的力量。 

經(jīng)過21道復(fù)雜邏輯推理題測(cè)試結(jié)果顯示，其效果與OpenAI o1-preview相當(dāng)，完全超越GPT-4o，有時(shí)還能超越o1-preview。 

可以說，CoE的整個(gè)流程就是在踐行人類思維過程的“慢思考”，涵蓋分析、理解、剖判等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，內(nèi)涵了愈發(fā)“類人”的傾向。

正如周鴻祎認(rèn)為的，“模型知道什么時(shí)候自己不懂，然后找方法去'查詢’或'驗(yàn)證’答案，而不是依賴模型自身儲(chǔ)存所有知識(shí)?！?nbsp;

寫在最后

在AI這條賽道上，“慢思考”無疑是人工智能發(fā)展到現(xiàn)在的一大突破。 

長(zhǎng)線看，“慢思考”更是角力AI賽道的“勝負(fù)手”?！耙院蟊鹊牟皇嵌嗫炷芙o你答案，而是給的答案完不完整，這也會(huì)改變?nèi)斯ぶ悄芊?wù)的業(yè)態(tài)，人工智能到最后還是要參考人類大腦的組成來構(gòu)造工作模式”，周鴻祎說。    

360憑借前瞻性的技術(shù)洞察和篤行實(shí)干，尋獲一條充滿自主特色的AI發(fā)展路徑。這一路徑給中國(guó)的AI進(jìn)程提供了新的思路，也使中國(guó)大模型廠商媲美甚至超越OpenAI成為可能。