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　　通用人工智能与多模态技术已成为当前热点。当我们还在专注于大语言模型时，行业已向多模态跃迁，整合多维世界数据；当我们探讨多模态时，AIoT（人工智能物联网）已悄然兴起。大模型驱动的无人机、无人车、无人艇，以及能够调用各类工具的智能体（Agent），正逐步模拟人类操作，实现多样化任务。约四五年前提出的 AIoT，如今已进一步演进为具备自学习、自我反思与创新能力的系统，模仿人类的思维链、长程思考及创新能力，覆盖剧本创作、科学发现、文化艺术等多个领域。

　　多模态数据涵盖语言、文字、音频、视频，甚至超越人类感知的高维向量与矩阵。人类通过感官所能感知的数据仅占自然界总量的约 0.1%。人类通过发明望远镜、显微镜、测序仪等工具，探索感官无法直接获取的数据，然而这些数据总和仍不足物理世界信息量的 10%。因此，我们期望利用大模型技术，实现对这类数据的采集、挖掘、分析乃至生成。大模型在处理高维向量与矩阵，尤其是维度在 100 至 200 之间时，展现出卓越能力，即所谓的“智能涌现”。我们正探究大模型在处理高维数据方面超越人脑的机制，并尝试将其应用于无人机、无人车、无人艇等智能体的自主学习。

　　我们聚焦于生物医药等垂直领域，研发了一系列开源国产大模型，覆盖从 DNA、RNA 序列到分子结构、蛋白质、单细胞、电子病历、医学影像及人群队列等生命科学数据。我们构建了多个应用平台，包括调控因子识别、药物反应预测、新药研发、肿瘤预测与诊疗方案生成等。这些成果均由我们团队主导，并坚持开源策略，以引领全球开源潮流。例如，我们研发了全球首个药物大模型“神农 GPT”，以及蛋白质语言大模型等。我们的开源举措也推动了国际同行的跟进。在蛋白质与 DNA 结合领域，我们仅用三个月便完成模型开发并开源，相关成果发表于《Nature》子刊。

　　最后，谈谈我们与国际领先水平的差距。主要挑战在于国际竞争激烈，尤其是来自美国的压力。对方于 2 月 27 日发布的 4.5 版本在写作与编程方面表现卓越，幻觉率极低，但价格昂贵。5.0 版本虽解决部分问题并实行免费策略，却不向中国开放。其编程能力与低幻觉率使其在通用大模型领域一骑绝尘。我们评估其水平约相当于硕士一二年级，尚未达到博士专家级别。该模型采用统一架构，具备路由机制、持久记忆等创新功能，展现出全面优势。我们正深入分析其技术特点，思考如何在多模态能力、通用路由、验证机制及实时学习等方面实现突破。