摘要：昨天，面壁低调（没媒体曝光）发布了新模型 MiniCPM-o 2.6：【开源】【端侧】比肩 GPT-4o，只有 8B，非常强！
昨天，面壁低调（没媒体曝光）发布了 新模型 MiniCPM-o 2.6：【开源】【端侧】比肩 GPT-4o，只有 8B，非常强！
最令人瞩目的是，模型可以跑在 iPad 里，全模态，极其大胆
顺着这个事儿，也给大家说到一个概念：AI 糊弄学。来聊聊 AI 产品有多少小套路。
拿它举例，是因为这个模型不糊弄，真的很强：
See 真的在看：大模型是可以有视觉记忆的Hear 真的在听：能万物的声音，比如敲门敲门声（这个 OpenAI 的 4o 不行）Expres：真的在说：情绪非常丰沛，比如... 和他讨论我中彩票了我中彩票了,赛博禅心,1分钟
不过吐槽下... See...Hear...Express...SHE？
OpenAI 出了个 HER，这边就对立着来了个 SHE 是吧？
算力一直是很贵的，所以很多 AI 产品，选择了糊弄：假装费力思考，实际啥也没干
最开始的糊弄，可能是 AI 不知道从哪学来了厚黑的语料，比如：
之后，就是为了省钱，故意优化的了，比如典型的... 某些以搜索见长的 AI，有时并没搜，而是假装看了很多网页，然后猜你一个答案
而在“视频通话”领域，更是重灾区，比如：“看图说话”和“语音套娃”
不少厂商都有发布视频通话：比如给他打电话，然后基于摄像头进行问答。但实际上：很多 AI 都只是假视频 - 截了个摄像头的图，然后看图说话。
也因为如此，你看到的各种 Demo 中，都是静态场景。
比如拿了一个苹果，问 AI：你看到了什么？
AI 可以准确回答：这是一个苹果。
但如果先拿一个鸡蛋晃荡一下，再拿一个苹果问 AI：你看到了什么？
AI 也会回答：这是一个苹果。
ahhhhhhhhh~~ 必然会错，因为他只是对着最后一秒的画面说话！
我们会说：“听话要听音” - 中文里有很多信息，是需要语气传达。
如果一个人听不懂正反话，比如自嗨于“吾有卧龙凤雏，何愁大事不成”，就会被认为脑子不太灵光。
而我们现在的很多语音助手，也是“卧龙凤雏”般的“大聪明”。
比如：你说一句反话：“你真棒！”，本意是批评，但语音助手可能识别成文字 “你 真 棒”，理解为赞扬。在这一来一去之间，语气、语调、情绪等信息都被丢弃了，AI 自然也就比较大聪明了。
（为什么我在骂自己？？？）
从技术的角度，这是因为很多语音助手采用了“语音转文字，再转语音”的方案：先将你的语音转换成文字，然后让 AI 理解文字，再将 AI 生成的文字转换成语音。这种“套娃”式的处理方式，会导致两个问题：一是速度慢，二是信息丢。
而端到端模型，则是省去了中间的“翻译”环节，直接对语音信号进行处理。好处是明显的，除了能识别文字内容，它还能捕捉到语气、情绪等更丰富的信息。比如你感冒时说话的鼻音，它也能识别，甚至可能会主动关心你的身体状况。
最典型的，是 OpenAI 的 Realtime API 就采用了端到端音频算法，用声音训练声音，实测语音输入到 ASR 总计约 0.3 秒，体感几乎和真人交流一样。
吐槽一下我之前通过视频号，直播了一场赛博双簧：AI 说话，我对口型。
一场直播下来，莫约 1 个小时，盈亏如下
收入：27.4 元人民币，来自打赏（税前）成本：40+ 美金，用于 API 费用（我真聪明）为啥花这么多？因为我善因为我调模型的时候，没“偷工减料”。
模型革命话题回归到 MiniCPM-o 2.6，这是第一次把 4o 级别的多模态端到端模型，从云端放到端侧。
这意味着什么呢？
对于用户：
更低成本：省钱，省钱，还是省钱。稳定使用：不用担心模型会“降智”，也不用担心服务器负载高的时候，用不了模型。隐私保护：无需数据上传，更不用担心机密文件被拿去训练。对于厂商：
差异化：算力芯片大家都一样，搭载个 AI 会有更大的不同。占生态：用 AI 串联起各种内置功能，一如苹果通过生态，绑定更多的用户习惯。我们虽无法说端侧 AI 将取代云端 AI（这有点开玩笑）。
但以 MiniCPM-o 2.6 为代表的探路者，实打实地让我们看到了端侧 AI 的潜力，去进一步思考，端侧 AI 和云端 AI 可能会长期共存，融入生活。
以及，这个项目是开源的，可以在这里玩：
来源：东窗史谈
