对话传神语联创始人何恩培:大模型开源风潮下,我们为何坚持原始创新?

对话传神语联创始人何恩培:大模型开源风潮下,我们为何坚持原始创新?

传神语联创始人何恩培

蓝鲸新闻6月6日讯(记者 武静静)模型"军备竞赛"还在持续,越来越多企业争相投入开源模型、拼算力、抢生态。在竞逐白热化的当下,多数公司选择围绕开源模型进行微调与应用开发。但传神语联选择了一条不同的路——自研底座大模型,构建具备长期记忆和个性化能力的完整智能系统。

成立于2005年的传神语联,是一家从语言服务起家的企业,却在AI技术迭代的多个关键节点持续投入,从最初的机器翻译、知识图谱,到如今的大模型系统"任度",已形成一套覆盖通用智能与垂直行业的技术架构。

此次,「蓝鲸科技」采访了传神语联创始人何恩培,想理解这样一家AI公司,为什么在开源浪潮中坚持创新,又如何在中医等复杂领域中推进"大模型"的落地。

2016年,何恩培在一次演讲中讲出一句话:"原创不是设计出来的,是走出来的。"彼时,大模型还未成为风口,"开源替代"也还不是主流话题。而这句话,如今成为传神语联在AI时代差异化路线的注脚。面对当前的大模型AI浪潮,公司正在构建一个从基础大模型到行业大模型的体系化服务。

在接受「蓝鲸科技」采访中,何恩培数次强调,传神的路与主流不同。他坚持原始创新,不只是出于技术洁癖,而是源自早期的发现:他们自己开发的技术系统"走得比开源更远",也更适合做"结构化的中国知识系统"。

这条技术路线,也造就了"极低成本、高适应性"的大模型系统。以训练成本为例,他们自研的成本仅为 DeepSeek 的十分之一到二十分之一。

何恩培告诉「蓝鲸科技」,对传神语联而言,大模型只是开始。他们要构建的,是一个能体现"数推双脑"价值的完整人工智能系统。这个系统不仅仅是"说话"的智能,而是具备感知、理解、记忆和决策能力的"类人智能"。

"语言模型是意,但完整的智能还要有‘眼耳鼻身’。"何恩培用佛家术语来形容这种结构。

发力垂直模型,大模型同时可以有长短期记忆

目前,传神语联在通用大模型——任度大模型基础之上,押注在另一个趋势上:垂直行业模型的崛起。

"未来,60%到70%的市场会由垂直行业模型占据。"何恩培判断,通用大模型虽然耀眼,但难以深入具体行业,无法替代真正理解领域知识的智能体。从医学到工业、政务、金融、教育……每个行业的知识和语境,都会长出一个‘专属智能’。"

此次,传神语联在基础大模型任度大模型之上,发布了新的任度·归藏大模型,将作为用户的贴身助理,提供更深度的个性化服务。

归藏大模型名字灵感源于上古典籍《归藏》,据介绍其在现有大模型技术的基础上,通过不同于RAG、Fine-Tuning和上下文记忆的方式,实现了高效的实时学习和长期记忆能力。

"现有方案都存在明显局限:RAG仅通过外部数据库搜索,知识并未真正融入模型,导致理解深度和精度不足;Fine-Tuning虽然能实现长期记忆,但成功率低、成本高,且极易破坏原有神经网络的完整性,影响模型性能;而上下文记忆则只是临时的短期记忆。"何恩培提到。

他进一步解释称,归藏大模型通过将新增知识动态、高效且低成本地直接压缩到神经网络中,实现了真正的长期记忆,并且在增量训练时能保持原有神经网络的完整性不被破坏。"归藏支持整个神经网络的动态学习,能够实现跨文件、跨对话的精准理解和输出,即使重新打开对话框也能记住历史信息和用户数据,甚至能灵活修改和删除记忆,使大模型不再是用户的‘过客’,而是拥有一个能记住其习惯和喜好的个人助手或伴侣。"

何恩培将归藏大模型比做钢铁侠中的"贾维斯","它不仅仅是追求自身知识的增加,更重要的是能够记住用户,做到‘心里有你’。这种能力使得模型能够变成用户的个人助手或伴侣,能够记住你与它说过的话,甚至在很长时间后仍然记得。"

"让AI像中医一样思考"

此外,针对医疗行业,公司还发布了"任度·素问"中医大模型。

对话传神语联创始人何恩培:大模型开源风潮下,我们为何坚持原始创新?

图片由企业提供

何恩培称,"素问"中医大模型源自中医经典,目标不仅是回答中医问题,而是模拟中医的认知体系与诊断逻辑。任度·素问中医大模型基于传神语联全自研的混合熵(moH)技术架构,打造"专家级主动问诊、营养师级食疗规划"的中医AI助手,为用户提供智能问诊、辨证分析、方剂推荐、健康管理等全流程服务,让用户享受到个性化的中医诊疗体验。

何恩培透露,"素问"的B端发展方向是作为医生的"孪生",主要服务于医疗专业人士以及医疗机构,然后服务普通患者。

在实测中,只需要说出自己的身体症状,素问作为医生的"孪生"智能体,就能够复制并辅助医生,特别是像老中医那样专家的问诊能力,从而显著提升医生的问诊效率。它的核心功能在于能像专家一样进行问诊,有效突破传统中医大夫有限的接诊量,赋能医生服务更多患者。

素问不仅能问诊、应答,还能整合医理知识图谱与案例推理,朝着"实时学习 + 长期记忆"的目标演进。何恩培认为:"人脑之所以智慧,是因为能学也能记。AI也该如此。"

为此,团队开发了"层进式训练方法":将模型训练过程分为医理、医方、医验三个阶段,仿佛从《黄帝内经》开始,逐步修炼成一位临床医家。 这种方式避免了当前通用大模型"混合数据、权重冲突"的问题,也让模型具有专家式的问诊能力。

"我们不是让AI回答中医问题,而是像中医一样思考。"何恩培说。

在更远的未来,何恩培设想:"我们能不能构建一个不依赖西方范式的AI认知系统?" 这个问题,不只是技术挑战,更是一种愿景。

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