在禪宗的智慧中，“以小見大”的哲學思想啟示我們，即使是最微小的存在，也蘊含著宇宙的真理。如今，這一哲學理念正在企業智能化轉型的浪潮中得到新的詮釋。

隨著AI技術的迅猛發展，企業紛紛踏上智能化轉型的征途。然而，高昂的決策成本、巨大的投入以及難以預測的效果，成為企業面前的三大攔路虎。在這一背景下，企業渴望找到一種更為精簡高效的方式，來實現智能化的飛躍，正如禪宗中所說的“一葉一菩提”，從微小中領悟宏大的智慧。

早期，AI領域的Scaling Law（規模定律）曾被視為通往智能巔峰的金鑰匙。ChatGPT從2.0到3.5版本的連續迭代，更是讓這一理論大放異彩。然而，當ChatGPT 4.0似乎觸碰到人類數據處理的極限時，人們開始意識到，單純依賴規模定律可能并非萬能。

于是，行業內開始深入探討，在通向通用人工智能（AGI）的道路上，除了規模定律，我們還需要哪些新的策略和方向。客戶期望的是，大模型能夠像懂自己業務的專家一樣，在實際場景中發揮實效，解決實際問題。因此，大模型的目標應當是追求“智慧”的提升，而不僅僅是參數的堆砌。

在這一背景下，傳神語聯推出的“任度數推分離大模型”猶如一股清流，為行業帶來了新的曙光。該模型采用雙網絡架構，實現了推理網絡與數據學習網絡的分離。這一創新模式，使得模型能夠像兩個協同聯動的大腦一樣，既支持獨立訓練，也支持聯合推理，從而大幅提升了模型的效率和性能。

任度數推分離大模型的雙網絡架構，打破了常規大模型數推混合一體的技術架構限制。這一架構使得推理網絡在成熟后，數據網絡仍可以持續不斷地學習新接入的數據，而不會影響推理網絡的能力。因此，上下文輸入長度不再受限，模型能夠處理更大量的數據，實現更深度的知識理解。

這一架構還大大降低了訓練和推理的硬件投入成本。由于無需通過大量參數存儲數據來豐富知識，模型可以依靠數據網絡在客戶場景中實時學習數據。這不僅減少了參數規模，還使得訓練時間大幅縮短至分鐘級，同時確保了數據的安全性和隱私性。

傳神語聯創始人何恩培表示，僅依賴規模定律的大模型路線已遇瓶頸，要真正突破需依靠算法與架構的創新。事實上，在不同算法和框架下，小參數模型憑借高效算法設計，也能展現出強大的性能，甚至在特定指標上超越常規大參數模型。目前，任度數推分離大模型已應用于一體機中，并在多項國內外測評中脫穎而出。

何恩培堅信，“算法制勝”是具有中國特色的技術路徑之一。在中國市場，大型語言模型尚未充分體現規模定律的優勢，而算法和架構的創新才是突破的關鍵。傳神語聯將繼續加大在算法和架構方面的研發投入，以持續迭代和優化大模型的能力，推動中國AI技術的快速發展。