李璟指出，虽然大模型在智能水平上已取得显著进步，但在行业应用中仍面临诸多难关，尤其是算力、投入、人才及最关键的数据与语料问题。即便拥有高智商能力的模型，要解决行业问题还需跨越重重障碍。[详细]

在应用方面，阶跃星辰将重点放在2C(消费端)产品上。他们正在积极探索效率工具、拟人陪伴和情感消费等领域的产品开发。李璟先生表示，虽然目前2C消费端的变革还处于早期阶段，但他们相信随着模型能...[详细]

在讨论大模型的商业化前景时，李璟先生指出，虽然C端市场尚处于早期阶段，但随着技术的进步，其潜力巨大。而B端市场由于需求明确且稳定，已经在数字化领域展现出许多商业化机会。[详细]

李璟先生强调，阶跃星辰的战略是"超级模型+超级应用"，公司致力于开发更先进、更强大的模型，以缩小与海外竞争对手的差距。在产业应用方面，阶跃星辰将重点关注2C领域，探索消费端的应用，如效率工...[详细]

近年来，GPT系列模型的演进，客观上验证了Scaling Law的有效性。模型参数量决定模型能力的上限。从模型效果看，参数量增大确实带来了性能上的飞跃。虽然业内围绕“Scaling Law还能走多远”尚未形成...[详细]

目前，阶跃星辰正在朝着这个方向努力，并取得了一些阶段性的进展。在 WAIC 2024上，新升级的Step-1.5V千亿参数多模态大模型性能大幅提升，具备更出色的视频理解能力;新发布的Step-1X图像生成大模型...[详细]

近年来，GPT系列模型的演进，客观上验证了Scaling Law的有效性。模型参数量决定模型能力的上限。从模型效果看，参数量增大确实带来了性能上的飞跃。虽然业内围绕“Scaling Law还能走多远”尚未形成...[详细]

近年来，GPT系列模型的演进，客观上验证了Scaling Law的有效性。模型参数量决定模型能力的上限。从模型效果看，参数量增大确实带来了性能上的飞跃。虽然业内围绕“Scaling Law还能走多远”尚未形成...[详细]

阶跃星辰的创始人姜大昕坚信，“万亿参数”和“多模融合”是攀登AGI这座高峰的必要条件。他认为，早期的AI语言、视觉、声音等不同模态独立发展，而现在不同模态开始走向融合，但理解能力与生成能力...[详细]

2024年世界人工智能大会（WAIC）上，阶跃星辰联合上海电影展示了一项非常有趣的AI互动游戏——“测测你是哪路神仙”。这是一款集成了多项前沿大模型理解和生成技术的AI游戏，游戏背景则是中国老中...[详细]