清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授劉知遠(yuǎn)小學(xué)時(shí)寫應(yīng)用題，面壁們老會(huì)卡殼。智能知遠(yuǎn)他總會(huì)過(guò)度思考，創(chuàng)始從一個(gè)題目里讀出多重含義。人劉到了高中，該把個(gè)工寫英語(yǔ)閱讀理解時(shí)，看作這種感受更強(qiáng)烈了。面壁們

劉知遠(yuǎn)從未懷疑過(guò)出題人，智能知遠(yuǎn)反而懷疑是創(chuàng)始不是自己太笨了，“理解不了題目”。人劉多年后深入學(xué)習(xí)語(yǔ)言哲學(xué)之后，該把個(gè)工他才漸漸意識(shí)到這其實(shí)是看作種天賦，“我就比較善于抓住語(yǔ)言里面那個(gè)不確定的面壁們地方”。

自然語(yǔ)言處理的智能知遠(yuǎn)本質(zhì)就是消除這種不確定，讓機(jī)器能夠精確無(wú)誤地理解人類的創(chuàng)始語(yǔ)言。劉知遠(yuǎn)前半生正是與這種不確定性纏斗的二十年。

特別是過(guò)去兩年，搭上ChatGPT的便車，自然語(yǔ)言處理坐上了時(shí)光機(jī)，“從2023年到2024年所經(jīng)歷的這些新事情，比過(guò)去20年經(jīng)歷的總和還要多得多”。

回望中國(guó)大模型史，年屆四十的劉知遠(yuǎn)是個(gè)繞不過(guò)去的人物。他參與締造中國(guó)第一個(gè)大模型，又躬身參與了這一輪大模型創(chuàng)業(yè)。2022年8月，在ChatGPT發(fā)布的三個(gè)月前，劉知遠(yuǎn)發(fā)起成立了一家大模型公司——面壁智能。

這家公司最為出圈的一件事是，2023年6月3日，斯坦福大學(xué)一個(gè)學(xué)生團(tuán)隊(duì)發(fā)布的一個(gè)模型被發(fā)現(xiàn)是抄襲了面壁智能的模型。

面壁智能的辦公室位于北京中關(guān)村東路1號(hào)院6號(hào)樓3 層，辦公室的白墻上隨處可見(jiàn)那句《三體》的經(jīng)典臺(tái)詞，“這是面壁計(jì)劃的一部分”。

圖片由農(nóng)健使用AI工具生成

GPT前傳

1984年，劉知遠(yuǎn)出生在山東泰安新泰市一個(gè)普通工薪家庭，小學(xué)偶爾逃課去游戲廳玩，家里也沒(méi)期待過(guò)他能上清華。他父親在郵電局上班，還建議放棄初中直接讀中專，方便以后接他的班。

沒(méi)想到十幾年后，劉知遠(yuǎn)以山東省前三十名的成績(jī)，如愿進(jìn)入清華大學(xué)。

當(dāng)時(shí)正是互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅之時(shí)，最熱門的方向是建筑和生物醫(yī)學(xué)，計(jì)算機(jī)專業(yè)并不是高分專業(yè)。劉知遠(yuǎn)報(bào)了建筑、生物工程和電子系，招生組反饋這些專業(yè)的名額已經(jīng)被分?jǐn)?shù)更高的同學(xué)占了，無(wú)奈選了計(jì)算機(jī)專業(yè)，“算是一個(gè)機(jī)緣巧合吧”。

讀博時(shí)也是如此，報(bào)考生物信息學(xué)方向也是招滿了，他陰差陽(yáng)錯(cuò)進(jìn)入了自然語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)室，“我覺(jué)得非常幸運(yùn)，因?yàn)槲迥曛笊镄畔W(xué)的導(dǎo)師自己都放棄了這個(gè)方向。”自然語(yǔ)言處理正好開(kāi)始了高歌猛進(jìn)的二十年。

劉知遠(yuǎn)清楚記得，讀博期間，實(shí)驗(yàn)室有個(gè)大師兄做文本分類，“給你一篇文章，看能不能把它分到相關(guān)的類別里面，比如這篇新聞是社會(huì)新聞，還是國(guó)際新聞、軍事新聞，或是別的新聞？”他的博士論文就是關(guān)鍵詞提取，“通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法識(shí)別出文檔到底哪個(gè)詞，能代表文章主題的關(guān)鍵詞。”

2012年成為一個(gè)分水嶺，深度學(xué)習(xí)在大洋彼岸叩響了發(fā)令槍。當(dāng)年10月，Geoffrey Hinton和他的兩名學(xué)生——Alex Krizhevskyr，以及ChatGPT 的靈魂人物 Ilya Sutskeve，獲得ImageNet圖像識(shí)別比賽的冠軍，并且發(fā)表論文介紹了第一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型AlexNet。ImageNet是斯坦福大學(xué)教授李飛飛創(chuàng)辦的人工智能領(lǐng)域一個(gè)重要賽事，通過(guò)對(duì)機(jī)器算法識(shí)別圖像，從而促進(jìn)最先進(jìn)算法的開(kāi)發(fā)。

在處理圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別方面，深度學(xué)習(xí)的能力得到了廣泛認(rèn)可。在老師孫茂松的帶領(lǐng)下，劉知遠(yuǎn)花了兩個(gè)月尋找答案。可自然語(yǔ)言處理方向的大多數(shù)人的意見(jiàn)是，深度學(xué)習(xí)不能幫助自然語(yǔ)言處理。

最終劉知遠(yuǎn)得出一個(gè)結(jié)論：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)用符號(hào)去表示語(yǔ)言知識(shí)的這種傳統(tǒng)路線，已經(jīng)沒(méi)有太多突破的可能，深度學(xué)習(xí)是個(gè)非常值得探索的新技術(shù)路線。正是基于這樣的判斷，“我們實(shí)驗(yàn)室應(yīng)該是國(guó)內(nèi)最早擁抱深度學(xué)習(xí)的團(tuán)隊(duì)”。

2017