讓 AI 擁有能力
Transformer 支撐了當代大量語言與多模態模型的發展。它們通過學習得到的表示進行計算,能夠生成語言、編寫代碼、理解圖像和處理複雜問題。
RelVectors 是極客站自主研發的人工智能算法。它的目標,是讓 AI 從等待人類操作的工具,進化為能夠圍繞目標持續工作的自主智能。
RelVectors 正準備進入市場化階段。我們正在尋找願意共同定義下一代人工智能的研究機構、產業夥伴與長期資本。現在,是加入這條技術路線的重要窗口。
RelVectors 是一種面向人工智能的關係邏輯算法。它以主體、目標、環境、行為、結果之間的關係及其變化為核心研究對象,探索如何讓 AI 建立持續存在的 SELF,並使用不同模型完成任務。
Transformer 支撐了當代大量語言與多模態模型的發展。它們通過學習得到的表示進行計算,能夠生成語言、編寫代碼、理解圖像和處理複雜問題。
RelVectors 研究如何使一個 AI 主體持續維持目標、關係、狀態和經歷,並主動組織、選擇和調用所需要的模型、工具與機器。
不是替代 Transformer,而是駕馭 Transformer。同一個 SELF 可以調用不同模型;模型升級或切換時,長期目標與過程不必隨之中斷。這裡的 SELF 是技術上的持續主體狀態與行動連續性,不是已被證明的主觀意識。
今天,AI 已經擁有很強的局部能力,但多數系統仍需要人反覆提出指令、銜接任務、處理異常與維持目標。RelVectors 的研究目標,是讓 AI 能夠在明確的目標、授權與安全約束下,自主處理長時間、多階段、不斷變化的工作。
提出一步要求,調用一次能力,再由人協調下一步。
AI 自主組織模型與工具、應對變化、保存經歷,並在必要時尋求人類授權或干預。
機器人面對持續變化的環境,保持目標、行動與結果之間的連續關係。
在長時間任務中協調感知、目標變化、任務切換和執行記錄。
研究複雜場景下的持續任務理解、狀態關聯與行為決策支持。
讓生產、設備運行與異常處理圍繞長期目標持續協同。
以上是面向未來的研究與產業驗證方向,並非宣稱 RelVectors 已獲得無人系統或汽車功能安全認證,亦不代表已在這些領域實現可無人監督的商業部署。
極客站企業孵化器的初心,是技術孵化,用前沿技術賦能創業者。2011 年,極客站從南京奧體地鐵站的一間茶座起步,逐步發展成為擁有 13 家科技企業孵化器的專業孵化機構。
RelVectors 尋求能夠共同推進這條技術路線的夥伴:研究關係邏輯與持續 SELF 的科學問題,設計可重複的對比實驗,並在真實長任務場景中驗證應用價值。
RelVectors 是中國自主研發、面向人工智能的關係邏輯算法科研成果。項目方認為它具有百億級長期產業價值潛力,現正準備進入市場化階段。RelVectors 不以取代 Transformer 為目標,而是探索建立能夠持續維護主體、目標、關係與過程的 SELF,組織並調用不同模型和工具,實現面向長時間、多階段任務的自主智能。當前合作方向包括聯合基礎研究、具身智能、無人機、自動駕駛和工業自動化等場景驗證,以及戰略投資與成果轉化。相關市場潛力和未來應用均屬於發展判斷與待驗證方向。
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