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周亚辉2016年收购欧朋浏览器，2年后上市时，他就提出Ai+社交，那时国内还有谁提出过类似的发展方向呢？
2020年开始大模型探索，国内只有昆仑明确提出天工是纯自研。原因也许不是因为昆仑就想自己搞，是因为那时还没有开源模型，想抄也没地抄。
MoE是什么时候开始搞的？这个架构甚至比transformer还要早，但可惜的是莫名其妙的被所有人忽略了。直到2023年年初在美国再次被注意到。彼时有一个难点始终无法突破，限制了MoE进一步发展。但是2023年6月谷歌发表标志性论文，攻克了那个难点，MoE架构彻底跑通。昆仑是2023年年初开始研究MoE，年中谷歌论文无疑非常受到昆仑天工团队的重视，获得深入探索，因为同年11月即成功发布了国内首个搭载MoE架构并面向全体C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型AI应用——“天工AI智能助手”APP。
国内首个搭载，随后逐渐增多，这不是标杆是什么？
再说大模型的商业模式，国内还有谁比昆仑更早提出开源免费的？
看到东财，雪球上很多人说大厂开始卷大模型，收费越来越低，意思是昆仑还怎么活。昆仑天工压根就不收费好吗。文心一言也是刚刚宣布免费。不管承不承认，从这个趋势结果看，无疑在向昆仑看齐。
最早提出、首个搭载，不一定最终一定成功，更不一定最早成功。这中间各种因素太多了。目前能看到的，最明确的制约因素是算力储备不够。这也是方汉在接受《晚点》采访时明确提出的最大的焦虑和不安全感。至于人才，是第二大制约因素，但这可以慢慢克服，昆仑发布了雄心勃勃的人才计划。第三个制约因素是数据，特别是高质量的语料，一方面继续提升大模型能力的语料不足，另一方面特定应用场景的语料昆仑更加稀缺，比如无人驾驶方面，医疗健康方面。这些基本都是空缺，无疑严重限制了昆仑往这些领域拓展。昆仑只能往更底层的技术方向探索，于是发布了通用视觉模型Vitron。将来一旦成熟可以迅速与上述提到的应用场景公司合作，从而延伸到那些领域。
这个模型一定要重视。Vitron模型支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务，解决了困扰大语言模型产业已久的图像/视频模型割裂问题，提供了一个全面统一静态图像与动态视频内容的理解、生成、分割、编辑等任务的像素级通用视觉多模态大模型。
怎么理解像素级？天工回答：
像素级在计算机视觉中指的是对图像中每一个像素点进行处理和操作。这种处理通常用于基础的图像处理任务中，如图像增强、图像降噪、细节增强、超分辨率恢复等。像素级的处理通常是对单个像素点或者某个像素点周围区域进行处理。例如，对于图像降噪的任务，常见的算法会采用高斯滤波器等滤波算法对图像中每个像素点进行平滑处理[1]。