傳神語聯何恩培：依賴Scaling Law的大模型路線已遇瓶頸

11月19日消息，近日，傳神語聯推出“任度數推分離大模型”，模型採用雙網絡架構實現數推分離，把推理網絡與數據學習網絡分開。

據介紹，可將其理解爲兩個協同聯動的大腦：一個是客戶數據學習網絡大腦，專注於數據的動態管理與迭代訓練，爲模型持續注入知識；一個是推理網絡大腦，作爲經大量數據預訓練的基礎網絡，有良好的推理和泛化能力。

隨着AI技術進入規模化應用階段，傳統大模型的開發逐漸暴露出成本高昂、效率低下的難題。尤其在參數規模不斷擴大的背景下，Scaling Law（規模定律）的侷限性愈發顯著。

傳神語聯創始人何恩培認爲，僅依賴Scaling Law的大模型路線已遇瓶頸，要真正突破需依靠算法與架構。

雙網絡通過共享嵌入層和中間表示層協同工作，形成類似“主腦”與“輔腦”的高效配合模式，既支持獨立訓練，也支持聯合推理。

這一雙網絡架構通過共享嵌入層和中間表示層，實現靈活獨立訓練與高效聯合推理，提升模型性能的同時顯著降低成本。

據悉，相比傳統大模型，“任度雙腦大模型”架構在多個關鍵領域實現突破：一是實時學習： 數據學習網絡支持上下文無限制輸入，可動態處理海量數據，縮短訓練時間至分鐘級；二是數據隱私保護： 客戶數據本地完成訓練，無需上傳至雲端；三是成本優化：減少模型參數規模，大幅降低算力需求與硬件投入成本。

何恩培堅信，“算法制勝”是具有中國特色的技術路徑之一，在以大模型爲代表的AI時代尤爲重要。相信中國有很多像傳神這樣的團隊在默默耕耘，正在以獨特理念引領智能創新。（袁寧）

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