CMC首期CTO闭门分享会成功召开，数研院科学家畅谈大模型的发展与应用

今年初以来，CMC资本通过全新打造的与创业圈、科技产业、学术界分享交流的频道——「C位」，将当下发生的诸如企业数字化、产业智能化、业务自动化、无人驾驶与智能车、新能源技术、元宇宙等一系列科技领域中的技术前沿、创业实践，以及行业趋势思考，通过业界对话、行业观察、投资观点等形式向市场持续传递和输出声音。

与此同时，通过前期13期线上分享内容的铺垫和积累，CMC建立并发起了「CTO联盟」这样一个社群组织，将已投资的70多家企业的CTO和技术负责人汇聚到一起，通过定期组织线下闭门分享会配合线上视频参会的形式，收集企业CTO关注和感兴趣的行业热门话题和技术难点，精心筹划主题内容分享，希望通过定期闭门分享会的活动，给各位企业技术负责人提供真正有价值的行业前沿技术分享、答疑解惑，以及可执行化的落地解决方案。

10月28日下午，以「大力出奇迹：大模型的发展与应用」为主题的「CTO联盟」首期闭门分享会在CMC上海焕然全新的办公室成功举行，共有17家企业的19位参会代表来到现场参加首期闭门分享会，其中多人是克服了目前国内各种突发的防疫限制特地赶来参会，更觉这样的交流机会分外珍贵。另外，还有16家企业的49位参会代表通过线上拨入的形式一同参与了此次闭门分享。整场闭门会内容紧凑，干货满满，现场嘉宾和主讲人展开了积极的对话和互动交流，气氛热烈。

近年来，CMC资本投资了一批涉及人工智能、云计算、数据治理、自动驾驶等领域的优秀企业。在系统性覆盖研究了数百家中国人工智能领域的创业企业后，我们发现，在经历了数十年的信息化、数字化和自动化建设后，不少创业企业虽已积淀了丰富的一级IT系统和带有数据采集、反控能力的硬件基础，但专业人才稀缺，很难在发展初期就拥有自己独立完整的核心算法团队；与此同时，企业对于数据维度、决策频次等方面提出越来越高的要求：如何最大程度挖掘信息化？数字化和自动化系统建设投入价值的核心算法从何而来？如何降低算法开发成本？当这些基于对算法能力的应用层面的需求摆到在我们眼前时，智能决策技术，即利用人类的知识并借助计算机通过人工智能方法来解决复杂的决策问题的决策技术成为了解题关键。

CMC资本联合全球决策智能领域领先的科研团队针对这一前沿大领域共同成立了上海数字大脑研究院（简称：数研院），于今年8月底已投入运营。数研院聚集了海内外在AI大模型和智能决策领域优秀的教授和工程师，基于通用的AI大模型帮助各类产业和行业企业进行决策和优化方案设计与实施，团队已研发出全球第一个多智能体决策大模型和全球第一梯队的多模态决策大模型，业务内容从算法、系统到具体工程项目均有覆盖。在保持自己在科学科研方面的制高点这样的一个位置的同时，能够让这些先进的一些人工智能组织在各个场所具体的应用场景里面能够落地，并且创造真正的产业价值。目前团队已经在消费、文娱、电信、能源、汽车等领域积累了一定的科研及商业化项目成果，多项研究都开创了相关领域的先河。

「CTO联盟」首期闭门分享会，我们邀请到了上海数字大脑研究院的两位高级研究科学家，就「大力出奇迹：大模型的发展与应用」这一主题与我们线上线下近70位参会者展开了一场关于数字大模型的头脑风暴。

会上，数研院两位高级研究科学家做了《决策智能的研究前沿和产业落地》和《数研院决策智能大模型研发进展》两个专题演讲，分别从宏观视角和实现过程两个维度分享了数研院在决策智能领域的思考和实践。

在分享中，科学家们提到在过去的这10年，深度学习在感知智能领域基本上横扫了一切技术，目前计算机视觉、语音识别、自然语言处理这些方向其实已经被深度学习所主导。在这些模块已经非常成熟的情况下，我们正在尝试让人工智能去做一些更高级的事情——那就是做决策。

学术界和产业界在这个领域的探索中遇到了很多难题，而其中之一就是模型的泛化性和迁移能力不好，导致在实际使用相关技术时的成本很高。DeepMind在今年的5月12号发布了它的强化学习多任务大模型，叫Gato，希望通过预训练大模型的方式解决包括泛化能力差在内的一系列决策智能技术难题。Gato使用一个11.8亿参数的神经网络同时用有监督学习的方法训练了600个任务。这个大模型在训练完成后，再遇到任何相关或类似的任务的时候，它能够在75%的任务中达到50%的专家水平，而这个50%的专家水平对于绝大多数人来说也不太可能达到。

而在2021年12月，也就是大概早于DeepMind半年，我们数研院科研团队就联合中科院以及一些知名高校的学者，共同发表了一篇论文叫《Offline Pre-trained Multi-Agent Decision Transformer: One Big Sequence Model Tackles All SMAC Tasks》（https://arxiv.org/abs/2112.02845）。这也是全球首个多智能体强化学习大模型，它能够使用同一个模型打不同的星际争霸游戏，并且是在不同的兵种不同的人数的组合的情况下，在不同的地图场景中。

而决策智能大模型和大家所经常见到的大模型有较大的不同，其中对于不同决策场景的数据做统一而有效的编码和模型训练是一个非常新的科学问题。同时大模型的思想也将深刻改变决策智能领域，给决策智能带来全新的范式。数研院将在近期发布数研院的DB1.0大模型，届时业界将看到数研院在该领域的科研成果和实践。

此外，科学家们还向参会来宾介绍了数研院在能源、文娱、工业制造业等领域商业化方面所做的尝试和取得的成果。参会来宾也就自己在生产过程中遇到的决策相关技术问题与科学家们做了深入沟通。

Digital Brain

上海数字大脑研究院汇聚决策智能领域全球领先的科研力量，面向中国及全球产业智能化升级需求，致力于为全球企业提供决策智能解决方案，驱动各产业全面智能化升级。