12月21日上午，清华x-lab主办的“ AI+创业精英实训营”第19次课程在清华大学建华楼清华x-lab开放交流空间开讲。清华大学计算机系教授，清华大学人工智能研究院基础模型研究中心主任唐杰作为主讲嘉宾，围绕《GLM：从大模型看 AGI 的发展》主题，以其丰富的经验和独到的见解，深入剖析了智能时代的发展趋势。
“实训营”面向在AI领域有创业想法或实践的清华大学在校生及校友，打造全方位、多层次的人工智能知识体系，引导学生与产业应用场景深度融合，致力于培养复合型AI人才。报名十余天，500余名同学对课程进行了咨询，近300名学生提交了报名材料，经过评审，最终50名学员入营，部分课程开放百余位旁听席位。
在最新一期的清华x-lab“AI+创业精英训练营”系列课程中，唐杰教授深入探讨了大型模型的能力涌现现象。研究者们一度认为当模型参数量超过某个量级时，会出现一些突然出现的新能力。然而，这种现象随后被质疑与度量的选择有关。唐老师进一步分析了能力涌现曲线与模型训练损失的关系，指出涌现能力实际上与模型损失的关联更为直接。基于这样的观察，唐杰教授介绍了GLM系列模型通过预训练与后训练展现出的常识知识、数理计算、逻辑推理等能力，以及模型规模扩展带来的能力提升。
清华大学计算机系教授，清华大学人工智能研究院基础模型研究中心主任唐杰
课程中，唐杰教授提出了对于人工智能分级体系的理解，包括逻辑推理、语言理解、视觉和听觉处理等多个方面，从L1的语言和推理能力，到L5的意识智能的各个阶段，为未来的AGI研究和发展指明了方向。
唐杰教授特别介绍了GLM模型在多模态领域的突破性进展。从文本处理到多模态交互，GLM系列模型不断进化，最新推出的GLM-4V在图像对齐方面取得了显著成果，而文生图、文生视频以及语音合成等技术的应用，更是将GLM推向了多模态智能的新高度。GLM-4-Plus系列模型在能力上接近GPT-4的表现，为基于基础模型的各类应用和技术提供了坚实的基础。
在随后的环节中，智谱AI的顾晓韬研究员结合实践讲解了多模态大模型如何通过海量数据训练，实现文本、图片、视频、语音等多形式知识的理解，从而改变人与环境的交互方式。这些模型不仅在认知层面取得突破，而且在交互、编程、创作、执行和科学计算等多个领域开始扩展人的能力。他随后介绍了多模态智能体在感知环境、自动理解和采取行动以达成目标方面的挑战，并以AutoGLM、CogAgent等多模态智能体模型为例，介绍了大模型自动操作手机、PC等智能设备方向的技术和应用探索。
撰文：林松泉
编辑：谢薇
责编：周丽洁、童悦
