根据披露的机构调研信息，9月26日，交银施罗德基金对上市公司（）进行了调研。

从市场表现来看，岩山科技近一周股价上涨10.36%，近一个月上涨12.90%新澳精准资料免费提供濠江论坛。

基金市场数据显示，交银施罗德基金成立于2005年8月4日，截至目前，其管理资产规模为5362.55亿元，管理基金数225个，旗下基金经理共37位。旗下最近一年表现最佳的基金产品为交银环球精选混合(QDII)（519696），近一年收益录得16.01%。

交银施罗德基金在管规模前十大产品业绩表现如下所示：

（数据来源：（）iFinD）

附调研内容：

问：Yan架构大模型定位

答：群体智能是构建未来智能的关键，也是人机共融共生的基础。希望构建的是一个由无数智能单元交织而成的世界——每一个机器、每一台设备都不仅仅是独立存在的点，而是群体智能网络中不可或缺的一环，而Yan架构大模型则是部署到这些智能单元中的群体智能单元大模型。

问：机器群体智能的定义

答：具备自主学习的若干智能单元，通过环境感知、自我组织、互动协作共同解决复杂问题，并在不断变化的环境中实现整体智能提升。

问：人工智能的群体智能意义

答：群体智能是通往更广泛通用人工智能的关键路径。RockAI以Yan架构打造群体智能单元大模型，不单是为了提升某个设备的能力，更是为机器注入一种新的、本质性的智能基因，使其拥有超强的环境适应力和自主学习能力。届时，每个部署了Yan架构大模型的设备都将成为一个智能单元，通过它们的不断协同、交互，最终激发群体智能的涌现。

问：RockAI实现群体智能的四个阶段

答：第一阶段：创新性基础架构。RockAI未采用传统的Transformer架构，自主研发了Yan架构大模型。目前成果显示，Yan架构在性能上实现了显著效果，为人工智能的进化开辟了一条新的道路4949cc图库资料大全。

　　第二阶段：多元化硬件生态。RockAI构建了跨平台、低功耗且兼容多模态数据处理能力的群体智能单元大模型。不仅意味着将单元大模型灵活部署于更广泛的终端设备中，而且兼容各类硬件平台的运行，为未来智能化奠定坚实基础。

　　第三阶段：自适应智能进化。Yan架构大模型让每个群体智能单元都拥有自主学习的能力，通过自主学习机制，构建一个持续进化的智慧生态体系，使群体智能单元大模型不仅能够适应环境变化，更能主动优化自我，实现自我迭代。

　　第四阶段：协同化群体智能。群体智能单元之间将拥有类似人类沟通的机制，实现高效的信息交换与协作。在这个生态系统中，每个单元既是独立个体又是整体的一部分，共同推动着群体智能的繁荣。

　　RockAI目前已经处于四个阶段中的第二个阶段，即多元化硬件生态阶段。

问：Yan1.3群体智能单元大模型

答：Yan架构大模型已进化至Yan1.3，由Yan1.0的仅专注于自然语言的大模型进化为多模态的群体智能单元大模型。2024年澳门天天开好彩大全

　　Yan1.3具备多模态的端到端能力。此外，Yan1.3以其卓越的性能和广泛的适应性，是能够运行于从教育机器人、智能手机到无人机乃至具身机器人的设备之上的多模态大模型，还可将能力覆盖范围进一步拓展到树莓派这样的微小计算板上。

　　Yan1.3凭借其优异的架构设计，将模型兼容性与性能表现提升至新的高度，从而在低算力到高算力设备之间实现了跨越。这也体现出RockAI的愿景：让世界上每一台设备拥有自己的智能。

　　Yan1.3目前已经实现了跨平台、多设备的秒级实时人机交互，在响应速度上实现了质的飞跃。

问：RockAI的未来发展方向/路线

答：RockAI致力于打造群体智能，希望通过探索大模型在智能单元的训推同步，让模型具备自主学习能力，在实现模型自我进化、个性化的基础上，促进人与机器、不同智能体间的深度协作，加速群体智能的涌现，最终构建人机共生的全新智能时代。

问：群体智能单元大模型的三大核心能力

答：理解表达：深度理解用户需求和环境变化，并能够精准地生成内容，实现与用户的无缝沟通。

　　选择遗忘：动态更新记忆，选择性地遗忘不重要或过时的信息，为新知识腾出空间。

　　自主学习：在没有外部干预的情况下，根据环境变化和学习进展自主调整和进化。训推同步作为实现自主学习的重要技术手段，确保每个个体在执行任务时能即时反馈结果，促进知识的快速迭代与共享。

问：RockAI的基础架构创新和基础理论创新

答：（1）Yan架构大模型创新之MCSDYan架构采用MCSD（Multi-ChannelSlopeandDecay）替换Transformer架构中O(n^2)的Attention机制，并成功验证了ScalingLaw机制。MSCD方法摒弃了传统的注意力机制，通过“多通道斜率”与“多通道衰减”的结合，提供了一种全新的视角去理解复杂的数据结构，减少了模型计算量，不仅提升了模型的响应速度，还降低了能耗和资源占用情况。

　　（2）Yan架构大模型创新之类脑激活机制类脑激活机制，既可以应用在单模态也可以应用在多模态上，在最初会初始化若干神经元参数，每个数据样本在训练或推理的时候，都会通过仿生神经元的选择驱动算法，选择与本数据样本相关的神经元参与运算，这意味着每次的迭代训练和推理，并不是每一个参数都会参与计算，尤其在训练时，这种方法会极大的降低算力。

问：设备端运行智能单元大模型的挑战

答：由于物理存储空间和运行内存的限制，设备端模型不能像云端一样是一个千亿或者万亿级参数的模型。在RockAI内存优化策略下，Yan1.3内存消耗远低于主流的大模型。

　　算力方面，RockAI创新的非Attention机制以及类脑局部激活机制，让Yan1.3大模型能够在更低的算力设备上部署。

　　软硬件方面，RockAI完全自研的非Transformer架构，从生态底层的CPU、NPU芯片到上层的音视频外设，正在和上下游一起不断完善工具链优化Yan架构的通用适配能力。

　　硬件结构方面，对于设备端来说，电池的续航、功耗发热对模型提出了更高要求，Yan架构可覆盖低算力设备，意味着存量市场的硬件可实现算力复用，在设备端更快落地。

问：Yan架构大模型的适配情况

答：Yan架构大模型的目标是全模态、实时、人机交互。目前Yan1.3大模型从芯片、模组、整机三个层面在进行适配合作，芯片和模组层面的适配能降低整体技术成本，目前在英伟达、联发科、英特尔、（）等平台上都已适配，而整机层面的适配能让RockAI更理解业务场景。

问：部署Yan架构多模态大模型的手机具备问答能力、Agent能力、以文找图、以图生文的能力

答：现场展示了Yan架构30亿参数多模态大模型在配备高通骁龙8二代及联发科天玑8100的两部手机在飞行模式下的语音对话、系统调用、图片查找和图片描述的功能。

　　通过针对ARM架构做模型优化，Yan架构大模型可以直接运行在CPU上。对于一些更高端的带NPU的手机，Yan架构大模型可以不用完全跑在CPU上，这样可以不抢占手机系统和应用的CPU，会有更好的用户体验。

　　Yan1.3群体智能单元大模型可以在设备端部署，对于手机的配置需求更低，能覆盖的面也更广。

问：PC端支持音频转录、会议总结、以文找图、以图找图等功能

答：适配英特尔酷睿i5-1340P的一款PC盒子，在离线部署Yan1.3大模型后，可以支持音频转录、会议总结、以文找图、以图找图等功能。语音实时转写还可以快速提炼转写内容并生成摘要，适用多样化场景。RockAI希望Yan架构大模型能覆盖更多PC主机并解决隐私信赖问题。

问：PC电脑端-智能单元大模型的亮点

答：（1）“真隐私”，本地部署能够更好的保护用户隐私，让用户放心的使用。

　　（2）“真极致”，即使是“五环外”设备，也能够支持适配。

问：机器人实现语音问答多模态交互等功能香港期期准资料大全

答：基于英特尔酷睿i3的机器人部署了Yan1.3大模型，在感知上实现以视觉、语音为主要输入，并通过大模型进行语义理解从而实现语音交互和控制肢体行动。这款机器人可在离线的情况下准确理解模糊指令，并由Yan1.3大模型控制躯体高效完成各类复杂任务，诸如“四步成诗”等。

　　在联网状态下，这款机器人可以更准确地回答实时资讯。

　　图：部署了Yan1.3大模型机器人

问：无人机可实现场景巡检、智能摄影等功能

答：RockAI通过在无人机上外挂算力来部署大模型，采用的是JetsonOrinNX、8G显存的边缘GPU，能实现复杂的多模态功能，可以支持多方位智能巡检、快速识别图像信息、自适应调整飞行高度，在交通巡检、安全监控中，可以自动提取有效信息，分析判断识别后将数据回传系统。

　　智能拍摄功能方面，无人机通过Yan架构多模态大模型对人物进行跟踪，然后选择不同的角度进行拍摄，并通过模型自主选择最佳照片。

　　在信息回传方面，将Yan架构大模型部署到无人机后，设备可自行判断信息是否值得回传或自行处理，降低通信成本。

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问：无人机-智能单元大模型的亮点

答：（1）“真落地”，无论是断网的情况，还是需要联网的情况，群体智能单元大模型都能很好的支持。

　　（2）“真无损”，在设备端的Yan架构大模型，可以达到百毫秒级的实时处理。

　　对于无人机，无论是机载高算力，还是低算力，无论是工业级，还是迷你消费级，Yan架构大模型都能赋能无人机让其变成真正的“智能单元”;