让 AI 拥有能力
Transformer 支撑了当代大量语言与多模态模型的发展。它们通过学习得到的表示进行计算,能够生成语言、编写代码、理解图像和处理复杂问题。
RelVectors 是极客站自主研发的人工智能算法。它的目标,是让 AI 从等待人类操作的工具,进化为能够围绕目标持续工作的自主智能。
RelVectors 正准备进入市场化阶段。我们正在寻找愿意共同定义下一代人工智能的研究机构、产业伙伴与长期资本。现在,是加入这条技术路线的重要窗口。
RelVectors 是一种面向人工智能的关系逻辑算法。它以主体、目标、环境、行为、结果之间的关系及其变化为核心研究对象,探索如何让 AI 建立持续存在的 SELF,并使用不同模型完成任务。
Transformer 支撑了当代大量语言与多模态模型的发展。它们通过学习得到的表示进行计算,能够生成语言、编写代码、理解图像和处理复杂问题。
RelVectors 研究如何使一个 AI 主体持续维持目标、关系、状态和经历,并主动组织、选择和调用所需要的模型、工具与机器。
不是替代 Transformer,而是驾驭 Transformer。同一个 SELF 可以调用不同模型;模型升级或切换时,长期目标与过程不必随之中断。这里的 SELF 是技术上的持续主体状态与行动连续性,不是已被证明的主观意识。
今天,AI 已经拥有很强的局部能力,但多数系统仍需要人反复提出指令、衔接任务、处理异常与维持目标。RelVectors 的研究目标,是让 AI 能够在明确的目标、授权与安全约束下,自主处理长时间、多阶段、不断变化的工作。
提出一步要求,调用一次能力,再由人协调下一步。
AI 自主组织模型与工具、应对变化、保存经历,并在必要时寻求人类授权或干预。
机器人面对持续变化的环境,保持目标、行动与结果之间的连续关系。
在长时间任务中协调感知、目标变化、任务切换和执行记录。
研究复杂场景下的持续任务理解、状态关联与行为决策支持。
让生产、设备运行与异常处理围绕长期目标持续协同。
以上是面向未来的研究与产业验证方向,并非宣称 RelVectors 已获得无人系统或汽车功能安全认证,亦不代表已在这些领域实现可无人监督的商业部署。
极客站企业孵化器的初心,是技术孵化,用前沿技术赋能创业者。2011 年,极客站从南京奥体地铁站的一间茶座起步,逐步发展成为拥有 13 家科技企业孵化器的专业孵化机构。
RelVectors 寻求能够共同推进这条技术路线的伙伴:研究关系逻辑与持续 SELF 的科学问题,设计可重复的对比实验,并在真实长任务场景中验证应用价值。
RelVectors 是中国自主研发、面向人工智能的关系逻辑算法科研成果。项目方认为它具有百亿级长期产业价值潜力,现正准备进入市场化阶段。RelVectors 不以取代 Transformer 为目标,而是探索建立能够持续维护主体、目标、关系与过程的 SELF,组织并调用不同模型和工具,实现面向长时间、多阶段任务的自主智能。当前合作方向包括联合基础研究、具身智能、无人机、自动驾驶和工业自动化等场景验证,以及战略投资与成果转化。相关市场潜力和未来应用均属于发展判断与待验证方向。
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