“AI教母”团队用不到50美元训练出新模型 蒸馏技术让小模型“聪明”推理
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据媒体报道,“AI教母”李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学研究人员近日以不到50美元的云计算费用训练了一个名叫s1的人工智能推理模型。该模型在数学和编码能力测试中的表现与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型类似。
s1诞生标志着高效AI模型训练的新时代。研究人员表示,s1是通过蒸馏法由谷歌推理模型Gemini2.0FlashThinkingExperimental提炼出来的。这种方法的核心在于如何有效地传递知识,使得小模型不仅具备大模型的推理能力,而且在资源消耗上表现得极为优越。李飞飞团队的这一突破,不仅展现了技术的前瞻性,而且为更多科研机构和创业公司提供了借鉴的蓝本。同时,s1所展现出价格优势的背后,其实也反映了未来AI领域的一个重要趋势:大模型的训练和应用将愈发平民化。此前DeepSeek发布一系列DeepSeek-R1模型,探索了将R1的推理能力蒸馏到更小模型中的潜力,通过知识蒸馏技术,成功将大模型的推理能力传递给小模型,实现了小模型在推理任务上的显著提升,引领了小模型的发展方向。
维海德(sz301318) 算法团队通过网络选优、模型剪枝、蒸馏训练、量化训练、训练集优化等工作,不断迭代升级AI算法模型,并且在海思、地平线等多个平台部署应用,算法性能和检测精度达到国际先进水平,形成了多系列、多规格的智能化摄像机产品和应用解决方案。
中科通达(sh688038) 通过模型知识蒸馏与推理加速工程化等技术,公司“智瞳” 视频图像识别引擎在GPU上的推理速度提升近50%, 并已完成昇腾、算能等国产AI加速卡的适配。
小米AI眼镜或将于近期提前亮相 DeepSeek将驱动AI眼镜出货量加速爆发
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据报道,小米AI眼镜已获得入网许可,望于2月随小米15 Ultra一同亮相,较市场预期有所提前。截至目前,包括百度、小米、华为、闪极、雷鸟等公司已相继布局AI眼镜行业,年内将有多款AI眼镜推出及上市。此外,龙头Meta也将于“今年晚些时候”推出下一代雷朋联名AI眼镜。在其日前召开的会议上,扎克伯格透露与雷朋合作推出的AI眼镜销量已突破100万副,计划在今年将销量提升至200万副,后续进一步提升到500万副。
AI正在往硬件及应用端落地,传统行业或传统需求加入AI后,有望迎来一波“AI交易”。类似Deepseek等大模型厂商将推动AI在端侧的落地来重塑现有的IoT以及消费电子设备,端侧设备有望百花齐放。天风电子认为,AI大模型为推进智能眼镜发展的核心环节之一,DeepSeek有望在交互体验、成本、重量、续航能力等方面优化智能眼镜当下痛点,预计行业渗透率有望加速提升。
博士眼镜(sz300622) 目前公司在智能眼镜业务上已与星纪魅族、雷鸟创新、XREAL、界环、李未可、ROKID等品牌开展合作。
天键股份(sz301383) 公司在AI眼镜产品方面,正广泛与客户进行接触和对接,预计今年上半年会陆续有出货。
字节跳动推出全新AI数字人模型
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2月6日,字节跳动数字人团队推出了新的多模态数字人方案OmniHuman,其可以对任意尺寸和人物占比的单张图片结合一段输入的音频进行视频生成,生成的人物视频效果生动,具有非常高的自然度。业内人士表示,OmniHuman通过引入多模态条件驱动和全条件训练策略,成功解决了人类动画生成领域长期存在的数据扩展和泛化能力问题。这一发展出现在AI视频生成技术竞争日益激烈的背景下,谷歌、Meta和微软等公司也在积极追逐类似技术。
点评:传统 AI 数字人模型多基于姿势驱动或音频驱动,OmniHuman 则可以基于单个人体图像和运动信号,如仅音频、仅视频或音频和视频的组合生成人体视频,极大地降低内容创作的门槛。个人用户、MCN 机构等都能利用它快速生成虚拟主播、虚拟偶像、虚拟客服、虚拟教育等各种形式的数字人内容,为商业化变现提供更多可能。
视觉中国(sz000681) 拥有国内最大的视觉内容互联网版权交易平台。
蓝色光标(sz300058) 在数字人领域有显著布局和发展。
车企频频发力智能驾驶赛道,产业链受益
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近期,新能源车企在智能驾驶赛道上频频发力。2月6日,比亚迪宣布将于2月10日19:30在深圳总部召开智能化战略发布会,重点推介"天神之眼"高阶智驾系统。该发布会旨在通过技术创新降低智能驾驶使用门槛,推动全民智驾体验普及。此次发布会是比亚迪继2024年"整车智能战略"发布后,在智能化领域的又一重要布局。2月5日,小鹏汽车董事长何小鹏在广东省高质量发展大会上宣布,公司计划在2025年下半年实现L3级别自动驾驶,并于2026 年推向全球市场。
点评:随着汽车智能化加速发展,智能驾驶已经成为产业竞争的又一重要领域。过去一年,随着端到端大模型应用上车,大数据与算法能力不断提升,智能驾驶正在经历快速迭代与技术突破。在新技术的推动下,智能驾驶的应用体验快速提升,与此同时,竞争的加剧也将推动智能驾驶加快从高端市场走向中低端市场,产业链有望受益。
博通集成(sh603068) 公司研发的卫星定位芯片,可协助实现智能汽车自动驾驶的精准定位及导航功能。
移远通信(sh603236) 已推出丰富的C-V2X产品线及高精度定位模组。
(特别声明:仅供参考,入市有风险,投资需谨慎) ————————
据媒体报道,“AI教母”李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学研究人员近日以不到50美元的云计算费用训练了一个名叫s1的人工智能推理模型。该模型在数学和编码能力测试中的表现与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型类似。
s1诞生标志着高效AI模型训练的新时代。研究人员表示,s1是通过蒸馏法由谷歌推理模型Gemini2.0FlashThinkingExperimental提炼出来的。这种方法的核心在于如何有效地传递知识,使得小模型不仅具备大模型的推理能力,而且在资源消耗上表现得极为优越。李飞飞团队的这一突破,不仅展现了技术的前瞻性,而且为更多科研机构和创业公司提供了借鉴的蓝本。同时,s1所展现出价格优势的背后,其实也反映了未来AI领域的一个重要趋势:大模型的训练和应用将愈发平民化。此前DeepSeek发布一系列DeepSeek-R1模型,探索了将R1的推理能力蒸馏到更小模型中的潜力,通过知识蒸馏技术,成功将大模型的推理能力传递给小模型,实现了小模型在推理任务上的显著提升,引领了小模型的发展方向。
维海德(sz301318) 算法团队通过网络选优、模型剪枝、蒸馏训练、量化训练、训练集优化等工作,不断迭代升级AI算法模型,并且在海思、地平线等多个平台部署应用,算法性能和检测精度达到国际先进水平,形成了多系列、多规格的智能化摄像机产品和应用解决方案。
中科通达(sh688038) 通过模型知识蒸馏与推理加速工程化等技术,公司“智瞳” 视频图像识别引擎在GPU上的推理速度提升近50%, 并已完成昇腾、算能等国产AI加速卡的适配。
小米AI眼镜或将于近期提前亮相 DeepSeek将驱动AI眼镜出货量加速爆发
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据报道,小米AI眼镜已获得入网许可,望于2月随小米15 Ultra一同亮相,较市场预期有所提前。截至目前,包括百度、小米、华为、闪极、雷鸟等公司已相继布局AI眼镜行业,年内将有多款AI眼镜推出及上市。此外,龙头Meta也将于“今年晚些时候”推出下一代雷朋联名AI眼镜。在其日前召开的会议上,扎克伯格透露与雷朋合作推出的AI眼镜销量已突破100万副,计划在今年将销量提升至200万副,后续进一步提升到500万副。
AI正在往硬件及应用端落地,传统行业或传统需求加入AI后,有望迎来一波“AI交易”。类似Deepseek等大模型厂商将推动AI在端侧的落地来重塑现有的IoT以及消费电子设备,端侧设备有望百花齐放。天风电子认为,AI大模型为推进智能眼镜发展的核心环节之一,DeepSeek有望在交互体验、成本、重量、续航能力等方面优化智能眼镜当下痛点,预计行业渗透率有望加速提升。
博士眼镜(sz300622) 目前公司在智能眼镜业务上已与星纪魅族、雷鸟创新、XREAL、界环、李未可、ROKID等品牌开展合作。
天键股份(sz301383) 公司在AI眼镜产品方面,正广泛与客户进行接触和对接,预计今年上半年会陆续有出货。
字节跳动推出全新AI数字人模型
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2月6日,字节跳动数字人团队推出了新的多模态数字人方案OmniHuman,其可以对任意尺寸和人物占比的单张图片结合一段输入的音频进行视频生成,生成的人物视频效果生动,具有非常高的自然度。业内人士表示,OmniHuman通过引入多模态条件驱动和全条件训练策略,成功解决了人类动画生成领域长期存在的数据扩展和泛化能力问题。这一发展出现在AI视频生成技术竞争日益激烈的背景下,谷歌、Meta和微软等公司也在积极追逐类似技术。
点评:传统 AI 数字人模型多基于姿势驱动或音频驱动,OmniHuman 则可以基于单个人体图像和运动信号,如仅音频、仅视频或音频和视频的组合生成人体视频,极大地降低内容创作的门槛。个人用户、MCN 机构等都能利用它快速生成虚拟主播、虚拟偶像、虚拟客服、虚拟教育等各种形式的数字人内容,为商业化变现提供更多可能。
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车企频频发力智能驾驶赛道,产业链受益
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近期,新能源车企在智能驾驶赛道上频频发力。2月6日,比亚迪宣布将于2月10日19:30在深圳总部召开智能化战略发布会,重点推介"天神之眼"高阶智驾系统。该发布会旨在通过技术创新降低智能驾驶使用门槛,推动全民智驾体验普及。此次发布会是比亚迪继2024年"整车智能战略"发布后,在智能化领域的又一重要布局。2月5日,小鹏汽车董事长何小鹏在广东省高质量发展大会上宣布,公司计划在2025年下半年实现L3级别自动驾驶,并于2026 年推向全球市场。
点评:随着汽车智能化加速发展,智能驾驶已经成为产业竞争的又一重要领域。过去一年,随着端到端大模型应用上车,大数据与算法能力不断提升,智能驾驶正在经历快速迭代与技术突破。在新技术的推动下,智能驾驶的应用体验快速提升,与此同时,竞争的加剧也将推动智能驾驶加快从高端市场走向中低端市场,产业链有望受益。
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