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今年到 CNCC 現場參會的朋友，想必都對 CNCC 2024 舉辦所在地——超過 6200 畝的橫店圓明新園印象深刻！
雖然園內建筑身臨其境，并且薅了主辦方一把羊毛，免門票游覽了圓明新園與橫店多個著名旅游景點，但園子實在是太大了。參會人數超過 1 萬 2，園內車輛、美食供不應求，小編表示腿已經走斷。
也是急中生智，我們想到：是否能用 AI 幫我們在橫店點一杯咖啡？
結果，智譜真的做到了！
在今年的 CNCC 上，智譜發布了一個新功能：自主智能體 AutoGLM，智譜將其稱為是一個可模擬用戶點擊屏幕的手機操作助手，以及點擊網頁的瀏覽器助手。
我們現場實測，整體操作非常絲滑：可以通過一句話下達任務指令，AI根據我的指令，打開了美團，按照我的要求點了咖啡，過程中除了付款環節不需要人的任何參與。
智譜這次發布的 GLM-4-Voice 情感語音模型「活人感」簡直溢出屏幕，不僅能「呼吸」，撒嬌也信手拈來，時不時有種「 AI 林志玲」的哎呀調調，話語間自帶波浪號「哎～呀～」……
并且，我們真的成功在 CNCC 會場喝上了AI點的咖啡！
目前 Web 能力已經通過「智譜清言」插件對外公開使用，不過手機端僅開放了安卓用戶體驗：https://chatglm.cn/main/gdetail/6715f75ec8d0a702dff1e4e6?lang=zh
從文本到文生圖、文生視頻，再到語音，事實上智譜本次的新技術成果發布反映了在通往 AGI 追夢之路上的重新思考。
在 CNCC 大會第二天上午的主題圓桌論壇中，香港大學馬毅教授提到，人類智能在大自然的進化過程中有兩個「原生大模型」，一個是 DNA，另一個是語言；而之所以稱這兩個特征為大模型，是因為其本質上都具備自我學習的能力。
盡管今年的大模型已經發展到了一個新高度（如 o1 的復雜推理），但現在大模型知識豐富、智能不足的短板仍是行業共識。如圓桌論壇中唐杰所言，我們距離 AGI 的實現還很遙遠，這中間的研究趨勢至少包含三步：多模態、推理與自我學習。
在 AI 能夠自我推理、自我學習之前，多模態是必須跨過的一步，因為人類的智能學習規律就是文本、圖像、語音乃至觸覺、嗅覺等更多五官共同學習、相輔相成。
（智譜發了一個AGI進程圖）
而 AutoGLM，其實是智譜在工具能力上的新研究，也是智譜所思考的 AGI 實現路徑之一。
「活人感」滿滿的 AI 助手
在進一步分析理解智譜的 AGI 技術路徑之前，我們先來看一下智譜在語音模態上所取得的最新突破——
當前，智譜清言情感語音助手在響應和打斷速度、情緒感知、情感共鳴、語音可控表達、多語言多方言等方面均實現了突破。
AI 科技評論對于這一系列功能革新進行了一番實測：
首先，我們給小智進行了一個比較常規的英語陪練測試，在糾正發音方面她確實表現良好，甚至日語練習的切換也相當絲滑。
隨之，聽說「小智」還精通北京腔、臺灣腔、東北腔和粵語，作為廣東人，可不能放過這個為難她的機會，于是，我們測試了「各個國家有各個國家的國歌」這段入門級粵語繞口令。
實測發現，小智的粵語發音其實不算非常地道，甚至有一股泰國味。不過，在這之中，值得表揚得是，她能在領悟到我們的訴求是需要粵語回答時，自動將「旁白」部分也切換為粵語。
之后，她又加贈了一段「吃葡萄不吐葡萄皮，不吃葡萄倒吐葡萄皮」的粵語繞口令展示，還想讓我們也試試看。
而面對我們刻意為難提出的「加快語速」要求，小智也一寵到底，隨著倍速居然能明顯體會到她的情緒愈發激動，甚至伴隨有呼吸聲。
整體上看來，可謂是「活人感」十足。
同時，本屆 CNCC 落地橫店也給了小智些許施展拳腳的機會，我們帶著小智一同游覽了知名景點「秦王宮」，并讓她化身李白澎湃激昂作詩一首。
小智寫的詩是這樣的：
「秦王宮中念群臣，壯志凌云繪風云。金戈鐵馬盡奔騰，萬古英雄氣不容。」
還挺有鼻子有眼的。
之后我們也嘗試上了難度，想要前述古詩的東北腔讀法，不過，小智貌似沒有完全理會，她「哎呀媽呀」一聲張口就來，隨性發揮了一篇東北腔版秦王宮夸夸小作文。
小智還時常戲癮大作，我們也讓她即興給我們講了一段鬼故事，并模仿了故事中的女鬼笑聲：
讀到這里，小智所呈現的形象可能帶有一絲幽默，甚至有些調皮。但值得關注的是，她其實也能給出非常多建設性的建議，并且在安慰人這方面也很走心。
我們扮演了一個疲憊打工人的角色和她半夜訴苦，小智也給足了情緒價值，甚至能代入閨蜜視角給到積極正向的安慰。
實際上，在對話開頭，我們還告訴小智，在下班路上因為看到了彩虹而感到開心。
她不僅共情，還把這個內容默默記下了，下輪對話開啟時，其第一句招呼語便是「希望彩虹帶來的好心情能持續陪伴你，工作再忙也要記得照顧自己的情緒喲！」
這種每次開啟新一輪對話時 Call Back 的細節處理，確實讓人眼前一亮。
不過，我們也找到了 AI 無法替代人類智慧的證明，我們嘗試和小智玩海龜湯游戲，湯面是「媽媽買回來一個大西瓜，我吃了，第二天我死了。」
小智推理出的答案是，西瓜可能有致命的細菌或者農藥殘留，不能否認其中有一定道理，但之后她似乎開始逐漸忘記海龜湯的游戲規則，居然反問我們還有什么具體細節，這個測試到此戛然而止。
「人情味」背后的技術支撐
據智譜在 CNCC 現場的發布介紹，AutoGLM 是基于智譜 GLM 大模型家族的新成員——GLM-4-Voice 情感語音模型。
熟悉智譜的朋友知道，今年初智譜推出第四代基座大模型 GLM-4 后，在 8 月的 KDD 2024 上又快速迭代升級了基座大模型 GLM-4-Plus，至此，大模型開始有了「眼睛」和「嘴巴」。
在語音上，8 月的智譜清言就已經可以實時視頻通話。但 CNCC 發布的新成果 GLM-4-Voice 無論在底層技術還是語音輸出效果上都更上一層樓。
作為端到端的語音模型，GLM-4-Voice 避免了傳統的 「語音轉文字再轉語音」 級聯方案過程中帶來的信息損失和誤差積累，擁有理論上更高的建模上限。
與傳統的 ASR + LLM + TTS 的級聯方案相比，端到端模型以音頻 token 的形式直接建模語音，在一個模型里面同時完成語音的理解和生成。
具體來看，智譜基于語音識別（ASR）模型以有監督方式訓練了音頻 Tokenizer，能夠在 12.5Hz（12.5 個音頻 token）單碼表的超低碼率下準確保留語義信息，并包含語速，情感等副語言信息。
語音合成方面，則采用了 Flow Matching 模型流式從音頻 token 合成音頻，最低只需要 10 個 token 合成語音，最大限度降低對話延遲。
而在預訓練方面，為了攻克模型在語音模態下的智商和合成表現力兩個難關，智譜將 Speech2Speech 任務解耦合為 Speech2Text（根據用戶音頻做出文本回復） 和 Text2Speech（根據文本回復和用戶語音合成回復語音）兩個任務，并設計兩種預訓練目標適配這兩種任務形式：
圖｜GLM-4-Voice 預訓練數據構造
能實現富有情感的對話背后，也離不開 GLM-4-9B 在深入對話理解上的支持。
智譜 GLM-4-9B 模型的上下文從 128K 擴展到了 1M tokens，使得模型能同時處理 200 萬字的輸入，大概相當于 2 本紅樓夢或者 125 篇論文的長度。
此次新發布的 GLM-4-Voice 則在 GLM-4-9B 的基座模型基礎之上，經過了數百萬小時音頻和數千億 token 的音頻文本交錯數據預訓練，擁有了很強的音頻理解和建模能力。
智譜對 AGI 的探索與思考
在大模型還沒火起來之前，智譜團隊就嘗試過將其能掌握的所有中英文語料、圖像、視頻、語音等數據一起輸入，參數規模甚至過萬，但卻發現：相較團隊早期訓練過的文本模型 GLM-10B 來說，萬億參數規模的多模態大模型反而在文本能力上有所下降。
從人類智能的角度來看，五官是我們認識視覺最直接的介質，并且視覺、聽覺與語言能力之間往往能相互增強。但在對 AI 多模態模型的探索中，結果卻是相反：文本模態的智能水平并沒有因為圖像模態而增強，反而削弱。這個「非共識」的發現也影響了行業對 AGI 路徑的思考。
多模態是實現 AGI 的必經之路是業界共識。但是，多模態的研究要怎么展開？這其實是一個尚未形成共識的開放性問題，也是未來國產大模型需要繼續思考的問題。
盡管 OpenAI 發布的 GPT-4V 與 GPT-4o、谷歌發布的 Gemini 讓業內人員認為，多模態的發展應該朝著像海外 OpenAI 與 谷歌的技術路線去發展。但科學的懷疑、驗證精神在多模態研究中仍不可或缺。
比如，目前文生圖、文生視頻或圖生視頻等多模態的研究，就沒有與主流的基礎文本推理大模型結合起來，不同模態之間的 Gap 還很遠。如何將不同模態結合起來，也是一個亟待解決的問題。
根據 AI 科技評論對智譜過去三年的觀察，智譜的 AGI 路徑事實上是：先聚焦文本大模型的能力提升，但在 GLM-3、GLM-4 等基座大模型發布后，智譜很快就將圖像、視覺、語音等提升了日程，并同時不忘迭代代碼模型、視頻生成模型等。
智譜不僅聚焦單一模態的單點能力提升（如 ChatGLM3），也注重雙模態、多模態的結合——但無論從哪個角度來看，智譜版的「Her」都具備了比現有國產大模型公司更全面的模態能力。
根據智譜 CEO 張鵬的介紹，在智譜看來，人工智能的分級從大語言-多模態-使用工具-自學習，也可以分為 L1 到 L5 這五個等級。除了 L1 到 L3 這三塊為大家共識的分級外，L4、L5 就體現了前文所說的「AI 自我學習」能力： 
從這個維度來看，智譜本次在 CNCC 發布的手機助手能幫我們現場點咖啡，已經是達到 L3 的工具使用階段。
而且 CNCC 現場獨家據悉，智譜在本月底將推出生成視頻模型 CogVideoX 的升級版本 CogVideoX-Plus，張鵬透露的升級亮點是：60幀幀率、4K畫質、10s時長、任意比例圖生視頻、運動穩定性大幅提升。 
智譜內部認為，目前我們距離 AGI 的道路只走了 42%。
他們根據大腦的能力，將 AGI 的技術維度分為了視覺、聽覺、語言等多模態感知與理解能力；此外，還有 AI 模型的長短期記憶能力、深度思考與推理能力、情感與想象力等。
此外，作為人的身體指揮器官，大腦還能調動身體的各個部分協同運轉，使用各種工具——而這個方向，就是目前具身智能、具身大腦所探討追求的方向。
如果將大腦的能力區域劃分為 AGI 的技術路線圖，如下圖所示，事實上目前的 AGI 科技樹還有絕大部分沒有被點亮。也就是說，在 42% 以外，智譜與當前包括 OpenAI 在內的其他大模型公司還有很長的路要走。
同時，當 AGI 參考人類大腦的能力畫出如上技術路線分布圖后，智譜的 AGI 研究也超越了追趕 OpenAI 的階段。這也是一份技術指南，能夠告訴大家：除了 GPT-o1 的推理能力，智譜還會發力其他的方向，如自我學習，模型指揮「肢體」執行工作任務等。
GPT-o1 體現的思維鏈從 2022 年開始，經歷過從一兩步推理到一致性推理、再到復雜多步推理的提升。從研究趨勢上來看，多模態與推理都是實現 AGI 的必經之路，但無論是智譜 GLM 多模態家族、還是 GPT-o1，都體現出綜合系統單點突破、循序漸進的第一研究原理。
在追趕 AGI 的路上，我們應該樂觀，但也要清楚認知目前所處的位置，不斷追趕。雷峰網(公眾號：雷峰網)雷峰網
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