在 2024 年世界人工智能大会的现场，很多人在一个展台前排队，只为让 AI 大模型给自己在天庭「安排」一个差事。
具体流程是这样的：首先， AI 会管你要一张个人照片，并参考《大闹天宫》画风生成你在仙界的形象照。接下来，它会引导你进入一个交互式的剧情选择和交谈环节（其实是 AI 大模型自己编的剧情），然后根据你的选择和回答评估出你的 MBTI 人格类型，并根据这个类型为你在天庭「安排」一个差事。
当然，除了现场排队，你还可以在线体会（扫描下方二维码即可）。
这是大模型创业公司阶跃星斗与上影合作的 AI 互动体会《AI + 大闹天宫》。但其实，这只是开胃菜，目的是让大众直观地感受大模型的魅力所在。在今年 WAIC 期间，他们还结结实实地亮了一些大招，包括万亿参数 MoE 大模型 ——Step-2 正式版、千亿参数的多模态大模型 ——Step-1.5V，以及图象生成大模型 Step-1X。
Step-2 这个模型最早是在 3 月份和阶跃星斗公司一起表态的，当时还是预览版。如今，它进化出了全面逼近 GPT-4 体感的数理逻辑、编程、中文知识、英文知识、指令跟随等才智。
有了这个模型做基础，阶跃星斗进一步训练出了多模态大模型 Step-1.5V。它不仅拥有强大的感知和视频明白才智，还能够根据图象内容进行各类高级推理，如解答数学题、编写代码、创作诗歌等。
《AI + 大闹天宫》的图象生成则是由另一个模型 ——Step-1X 来完成的。从生成结果中，我们能感觉到这个模型针对中国元素所做的深度优化。此外，它还有良好的语义对齐和指令遵循才智。
在几家知名的国内大模型公司中，阶跃星斗几乎是表态最晚的一个，但却抢先形成了「万亿参数 MoE 大模型 + 多模态大模型」的大模型矩阵，站稳了「大模型创业公司第一梯队」。这背后离不开他们对 Scaling Law 的坚持以及与之匹配的技术、资源实力。在这篇文章中，我们将详细介绍阶跃星斗此次公布的几款模型，以及其背后体现的技术思路。
从头训练的
Step-2 万亿参数大模型
当参数目突破万亿，模型的数学、编程等涉及推理的才智都会显著提拔。就像当初，我们用过 GPT-4 就再也不想回头用 GPT-3.5 一样，Step-2 也完成了这种跳变。相比之前的千亿级别模型，它能解决的数理逻辑、编程问题明显比之前更难了。一些基准评测的量化结果也说明了这一点。
此外，它的中英文才智和指令跟随才智也实现了明显提拔。
Step-2 之所以表现如此优异，一方面得益于它巨大的参数目，另一方面也得益于它的训练方法。
我们知道，训练 MoE 模型主要有两种方法。一种是 upcycle，即通过重新利用训练过程的中间结果或已经训练好的模型，以更高效和更经济的方法进一步提拔模型性能。这种训练方法算力需求低，训练效率高，但训练出的模型往往上限要低一些。比如，在训练 MoE 模型时，如果多个大师模型是通过拷贝和微调相同的基础模型得到的，那么这些大师模型之间可能会存在高度相似性，这种同质化会限制 MoE 模型的性能提拔空间。
考虑到这些局限，阶跃星斗选择了另一种方法 —— 完全自主研发，从头开始训练。这种方法虽然训练难度高、算力消耗大，但能获得更高的模型上限。
具体来说，他们首先在 MoE 架构设计方面做了一些创新，包括部分大师共享参数、异构化大师设计等。前者可以确保某些通用才智在多个大师之间共享，但同时每个大师仍然保留其独特性。后者通过设计不同类型的大师模型，使每个大师在特定任务上都有独特的优势，从而增加模型的多样性和整体性能。
基于这些创新，Step-2 不仅总参数目达到了万亿级别，每次训练或推理所激活的参数目也超过了市面上大部分的密集模型。
此外，从头训练这样一个万亿参数模型对于系统团队也是很大的考验。好在，阶跃星斗系统团队拥有丰富的系统建设与管理实践经验，这让他们在训练过程中顺利突破了 6D 并行、极致显存管理、完全自动化运维等关键技术，成功完成了 Step-2 的训练。
站在 Step-2 肩膀上的
Step-1.5V 多模态大模型
三个月前，阶跃星斗发布了 Step-1V 多模态大模型。最近，随着 Step-2 正式版的表态，这个多模态大模型也升级到了 1.5 版本。
Step-1.5V 主要侧重多模态明白才智。与之前的版本相比，它的感知才智大大提拔，能够明白复杂图表、流程图，准确感知物理空间复杂的几何位置，还能处理高分辨率和极限长宽比的图象。
此外，它还能明白视频，包括视频中的物体、人物、环境以及整体氛围和人物情绪。
前面提到，在 Step-1.5V 的诞生过程中，Step-2 功不可没。这指的是，在 Step-1.5V 进行 RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练过程中，Step-2 是作为监督模型来用的，这相当于 Step-1.5V 有了一个万亿参数的模型当老师。在这个老师的指导下，Step-1.5V 的推理才智大大提拔，能够根据图象内容进行各类高级推理任务，如解答数学题、编写代码、创作诗歌等。这也是 OpenAI GPT-4o 最近所展示的才智之一，这项才智让外界对于它的应用前景充满了期待。
多模态的生成才智主要体现在 Step-1X 这个新模型上。与一些同类模型相比，它有更好的语义对齐和指令跟随才智，同时针对中国元素做了深度优化，更适合国人的审美风格。
基于该模型打造的《大闹天宫》AI 互动体会的背后交融了图象明白、风格迁移、图象生成、剧情创作等多种才智，丰富立体地展现了阶跃星斗行业领先的多模态水平。例如，在初始角色生成时，系统首先会判断用户上传的照片是否符合「捏脸」要求，然后用非常《大闹天宫》的语言风格灵活给予反馈。这里就体现了模型的图片明白才智和大语言模型的才智。在大模型技术加持下，这款游戏就让玩家获得了和传统线上 H5 游戏完全不同的互动体会。因为所有的互动问题、用户形象、分析结果都是模型实时学习特征后生成的，真正做到了千人千面和无限剧情的可能。
这些优异的表现离不开阶跃星斗全链路自研的 DiT 模型架构（OpenAI 的 Sora 也是 DiT 架构）。为了让更多人用上该模型，阶跃星斗给 Step-1X 设计了 600M、2B、8B 三种不同的参数目，以满足不同算力场景的需求。
在 3 月份的表态活动中，阶跃星斗创始人姜大昕曾明确指出，他认为大模型的演进会经历三个阶段：
在第一个阶段，语言、视觉、声音等各个模态是独立发展的，每个模态的模型专注于学习和表征其特定模态的特点。
在第二个阶段，不同的模态开始走向交融。但这个交融并不彻底，明白和生成任务依然是分开的，这造成模型明白才智强但生成才智弱，或者反之。
在第三个阶段，生成和明白被统一在一个模型里，然后去和机器人充分结合，形成具身智能。接下来，具身智能去主动探索物理世界，然后逐步演变成世界模型，进而实现 AGI。
这也是姜大昕等人从创业之初就在坚持的路线。在这条路上，「万亿参数」和「多模交融」缺一不可，Step-2 和 Step-1.5V、Step-1X 都是他们在这条路上达成的节点。
而且，这些节点是一环套一环的。以 OpenAI 为例，他们在年初发布的视频生成模型 Sora 使用了 OpenAI 的内部工具（很可能是 GPT-4V）进行标注；而 GPT-4V 又是以 GPT-4 相关技术为基础训练出来的。就目前来看，单模态模型的强大才智会为多模态打下基础；多模态的明白又会为生成打下基础。靠着这样的模型矩阵，OpenAI 实现了左脚踩右脚。而阶跃星斗正在国内印证这条路线。
我们期待这家公司给国内大模型领域带来更多惊喜。