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      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      本文作者: 王薇 2024-10-28 10:32
      導語:生成式 AI 正在驅動 IT 行業發生大變革,這一趨勢主要體現在四個層面:終端、軟件、云和人機界面。

      10月25日,由聲網和 RTE 開發者社區聯合主辦的 RTE2024 第十屆實時互聯網大會在北京正式開幕,本屆大會主題為“AI 愛”,覆蓋AI、出海、社交泛娛樂、IoT、Voice AI、空間計算等20+行業及技術分論壇。

      今年是聲網成立的十周年,也是 RTE 大會的第十屆。十年間,實時互動從“理念”發展成一個“行業”。實時互動技術不僅助力社交泛娛樂、在線教育、IoT、企業服務等幾十個行業、數百個場景實現了跨越式成長,也支撐了諸多互聯網風口的進化,從過去的電商直播、互聯網醫療、秀場直播到如今的大模型,都離不開 RTE 能力的參與。

      在全新的生成式 AI 時代,RTE 與 AI 也將迎來更多可能性。25日上午的 RTE2024 主論壇中,聲網創始人兼 CEO 趙斌、Lepton AI 創始人兼 CEO 賈揚清、聲網首席科學家、CTO 鐘聲分別帶來主題演講。趙斌分享了聲網十年以來專注實時互動行業的深刻洞察,以及他對 RTE 在生成式 AI 時代下未來發展的趨勢判斷。賈揚清則站在 AI 基礎設施的視角下,分享了他對 AI 應用、云、和 GPU 算力云技術的獨到觀點。鐘聲的主題演講聚焦在對實時 AI 基礎設施的探討上,并分享了 AI 與 RTE 結合的前沿技術實踐。

       RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      趙斌:生成式 AI 將驅動 IT 行業四大變革

      生成式 AI 正在驅動 IT 行業發生大變革,趙斌認為,這一趨勢主要體現在四個層面:終端、軟件、云和人機界面。在終端上,大模型能力將驅動 PC 和 Phone 往 AI PC 和 AI Phone 的方向進化。在軟件上,所有的軟件都可以、也將會通過大模型重新實現,并從 Software with AI 發展至 AI Native Software 。在云的層面,所有云都需要具備對大模型訓練和推理的能力,AI Native Cloud 將成為主流。此外,人機界面的主流交互方式也將從鍵盤、鼠標、觸屏變成自然語言對話界面(LUI)。 

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      隨著生成式 AI 成為下個時代 IT 行業進化的主題,RTE 也成為了多模態應用和基礎設施中一個關鍵的部分。10月初,聲網的兄弟公司 Agora 作為語音 API 合作者,出現在了OpenAI 發布的 Realtime API 公開測試版中。

      在此次大會中,趙斌表示,聲網與 MiniMax 正在打磨中國第一個Realtime API。趙斌也展示了聲網基于 MiniMax Realtime API 打造的人工智能體。在演示視頻中,人與智能體輕松流暢的進行實時語音對話。當人類打斷智能體并提出新的疑問時,智能體也能夠靈敏的快速反應,實現了與人類自然流暢的對話。

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      在生成式 AI 的大潮下,RTE 將會提供更為廣闊的空間。趙斌也在分享中宣布,聲網正式發布了 RTE+AI 能力全景圖。在全景圖中,聲網從實時 AI 基礎設施、RTE+AI 生態能力、聲網 AI Agent、實時多模態對話式 AI 解決方案、RTE+AI 應用場景五個維度,清晰呈現了當下 RTE 與 AI 相結合的技術能力與應用方案。生成式 AI 與RTE 結合帶來的場景創新,將成為下一個十年的主題。

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      過去十年,聲網不僅見證并推動了 RTE 從一個理念變成一個行業的過程,更身體力行的打破了國內實時音視頻領域的三無狀態。趙斌稱,10年前行業內沒有行業會議、專業書籍、以及專業媒體和社區。如今,RTE 大會邁入第10年,聲網也于今年8月正式出版行業首本系統介紹實時互動的技術型科普圖書《讀懂實時互動》,同時,RTE開發者社區也持續繁榮,加速推動。

      賈揚清:AI 是云的第三次浪潮

      隨著 AI 技術的發展,AI 時代的大模型應用開發、AI 云、以及 GPU 等基礎設施建設逐漸成為熱門話題,也成為了支撐整個行業發展、催生新應用誕生、新商業價值實現的基本底座。Lepton AI 創始人兼 CEO 賈揚清在 RTE2024 主論壇上分別從 AI 應用、云、GPU 算力云技術以及企業大模型自主性等層面帶來了他對 AI 基礎設施進化的解讀。

      針對 AI 應用,賈揚清指出,越是簡潔的 AI 模型思路越容易產生優秀的效果。AI 能力加持后,應用本身的開發范式也在從數據、模型、應用構建三個維度發生變化,未來的應用開發將從“以流程為中心” 轉化為“以模型為中心”。 

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      除了 AI 應用層面,傳統的云架構也在大模型、GPU 優化等需求的催化下發生了翻天覆地的變化。賈揚清認為,AI 是云的第三次浪潮,繼 Web 云、數據云之后,AI 將成為第三朵云。AI 云有以下三個特征:算力會成為智能的基礎、AI 云需要大量計算與大規模的異構集群,以及少量但高質量的通訊。總體而言,云的產品形態,本質是計算和傳輸的平衡。賈揚清指出,在 AI 云的形態下,實時的交流和智能的結合在用戶體驗環節非常重要。毫不夸張的說,實時將直接與生產力劃上等號。

      企業在構建自己的大模型自主性上,到底該如何決策?賈揚清強調,企業應該將開源和閉源大模型都納入考慮范疇。采用開源模型+定制化的優勢不僅僅是具備更強的可定制性,還有更低的成本以及更高的速度,開源+定制化能夠達到比閉源模型更好的效果。

      鐘聲:分布式端邊云結合的AI系統將成為現代基礎設施的基本形態

       在已經到來的 AI 時代,現代化基礎設施應該是什么樣?聲網首席科學家、CTO鐘聲提到,大量用戶設備往往會先接入邊緣節點、并在需要的時候再接入云端,數據將在端設備、邊緣節點和云之間往返傳遞。AI 時代的數據中心會包含以大量異構算力組成的超級計算集群(SuperScaler)。但是,停留在僅依賴超級計算集群的系統是遠遠不夠的,萬億參數、多模態引入所造成的高昂計算成本、缺乏機制約束的數據隱私保護、幾秒鐘的延時都將阻礙大模型的普惠,極大地限制其在很多場景下的應用。

      鐘聲認為,分布式端邊云結合的 AI 系統將有效解決這些痛點。這個系統將把計算和傳輸在各節點做合理地配置,系統會智能地以自適應的方式把任務編排到端與邊上執行,非常有效地降低了成本,同時提供了更低延時(低于1秒級的響應速度)、更高網絡抖動容忍度、優秀的抗噪聲能力,并且完整的用戶數據只會保留在端上。 

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      分享過程中,鐘聲還在大會現場演示了一個由STT、LLM、TTS 、RTC四個模塊組成的端邊結合實時對話AI智能體,這也是首次有廠商在比日常實際場景更具挑戰的環境下展示實時AI 對話能力。大會現場觀眾規模超過千人,面臨復雜的噪聲、回聲、麥克風延遲等困難,但智能體與鐘聲的互動仍然表現出了優秀的對話能力,在普通5G網絡環境下實現了流暢、自然、有趣的雙向實時對話,對話模型的極快響應速度、及時打斷與被打斷的自然程度、對抗噪聲能力、遵循語音指令做等待能力都非常突出。

      正如鐘聲在最后分享的,隨著端設備的多樣化以及能力的提升,AI 基礎設施會變得更優化合理,使得 AI 無處不在,AI助理、AI分身幫助我們有效緩解時間稀缺性,改善工作效率和生活體驗。

      圓桌:AI 的6000億難題,從基礎設施到商業化落地

      AI 的6000億美元難題,一直都是整個行業非常關心的話題,在圓桌討論環節中,Lepton AI 創始人兼 CEO 賈揚清、MiniMax 合伙人魏偉、面壁智能聯合創始人&CTO 曾國洋、Hugging Face 工程師王鐵震、Agora 聯合創始人 Tony Wang 五位嘉賓一起探討了從 AI 基礎設施到 AI 商業化落地的機會與挑戰。

      RTE2024:聚焦Gen AI 時代的 RTE,聲網發布 RTE+AI 能力全景圖

      針對商用大模型和開源大模型未來的發展趨勢,賈揚清分享了兩個核心觀點:其一,同等質量模型的Size會變得越來越小,計算效率會越來越高,模型架構也會變得更加開放和標準。其二,除了極少數頭部公司之外,越來越多的企業會采用開源架構來做下一代模型。因此,開源架構的應用會變的越來越普遍,通過開源架構訓練出來的模型也都會有各自不同的風格。

      王鐵震則表示,我們將在未來看到越來越多 Infra 和 Realtime 的工作,大家不僅需要關注開源模型本身,還需要重視開源模型的基礎設施和數據閉環,才能把開源模型跑得更好、更快。Realtime 需要TTS、也需要大模型,如果能夠通過一些方式放在一起,放在邊緣側、離用戶更近的地方,才能產生較好的效果。

      關于如何看待音視頻多模態模型的實際應用潛力,魏偉表示,隨著多模態的出現,生成式人工智能的邊界一定會被繼續拓展,并加速這一產業的變革。從產品和用戶服務過程中魏偉發現,文本、語音、音樂、視頻這些模型可以幫助藝術、影視、音樂等領域的創作者極大地提高效率,并為他們提供新的思路和方法。 

      針對大模型技術巨大的成本使用問題,曾國洋分享到,隨著技術的前進,算力一定會變得越來越便宜,相同能力的模型規模也會變得越來越小,但算力成本優化會最終轉化為訓練更強大的模型。真正達到 AGI 水平之前,我們只能感受到模型在變得越來越強,很難感受到成本的變化。雷峰網(公眾號:雷峰網)了解到,由于面壁智能是做端側模型的,所以很關注如何讓模型在端上跑得更快,在實際部署過程中,他們會用各種量化壓縮甚至是稀疏化方法去優化實際部署的開銷。

      總結來說,Tony Wang 認為想要推動 AI Infra 到模型、再到商業化落地,技術驅動和成本是最核心的兩個點。此外,在產品真正走向市場的過程中,流量和口碑也是關鍵。 

      過去十年,聲網不僅見證并推動了 RTE 從一個理念變成一個行業的過程,更身體力行的打破了國內實時音視頻領域無行業會議、無專業書籍、無專業媒體及社區的三無狀態。自此,RTE 大會邁入第10年,行業首本系統介紹實時互動的技術型科普圖書《讀懂實時互動》于今年8月正式出版,RTE開發者社區也正在秉持著“開放、連接、共創” 的理念加速實時互動和 AI 的共生。

       未來,聲網將繼續和大家一起,站在全新的起點、擁抱繁榮且充滿挑戰的 AI + RTE 新時代。


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