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本年到CNCC现场参会的一又友，想必齐对CNCC 2024举办所在地——跨越6200亩的横店圆明新园印象深切！

诚然园内建筑将心比心，况且薅了附近方一把羊毛，免门票游览了圆明新园与横店多个著名旅游景点，但园子真实是太大了。参会东谈主数跨越1万2，园内车辆、好意思食供不应求，小编默示腿一经走断。

亦然稳操胜算，咱们预料：是否能用AI帮咱们在横店点一杯咖啡？

结果，智谱真实作念到了！

在本年的CNCC上，智谱发布了一个新功能：自主智能体 AutoGLM，智谱将其称为是一个可模拟用户点击屏幕的手机操作助手，以及点击网页的浏览器助手。

咱们现场实测，全体操作止境丝滑：不错通过一句话下达任务教唆，AI字据我的教唆，开放了，按照我的条目点了咖啡，进程中除了付款武艺不需要东谈主的任何参与。

智谱这次发布的 GLM-4-Voice情谊语音模子「活东谈主感」几乎溢出屏幕，不仅能「呼吸」，撒娇也信手拈来，时时常有种「AI林志玲」的哎呀调调，话语间自带海浪号「哎～呀～」……

况且，咱们真实得手在CNCC会场喝上了AI点的咖啡！

目前Web才能一经通过「智谱清言」插件对外公开使用，不外手机端仅开放了安卓用户体验：https://chatglm.cn/main/gdetail/6715f75ec8d0a702dff1e4e6?lang=zh

从文本到文生图、文生视频，再到语音，事实上智谱本次的新时刻后果发布响应了在通往AGI追梦之路上的再行念念考。

在CNCC大会第二天上昼的主题圆桌论坛中，香港大学马毅老师提到，东谈主类智能在大当然的进化进程中有两个「原生大模子」，一个是DNA，另一个是谈话；而之是以称这两个特征为大模子，是因为其本体上齐具备自我学习的才能。

尽管本年的大模子一经发展到了一个新高度（如o1的复杂推理），但目前大模子学问丰富、智能不及的短板仍是行业共鸣。如圆桌论坛中唐杰所言，咱们距离AGI的结果还很远处，这中间的盘问趋势至少包含三步：多模态、推理与自我学习。

在AI能够自我推理、自我学习之前，多模态是必须跨过的一步，因为东谈主类的智能学习规矩就是文本、图像、语音乃至触觉、感觉等更多五官共同学习、相反相成。

（智谱发了一个AGI程度图）

而AutoGLM，其实是智谱在器具才能上的新盘问，亦然智谱所念念考的AGI结果旅途之一。

「活东谈主感」满满的AI助手

在进一步分析长入智谱的AGI时刻旅途之前，咱们先来看一下智谱在语音模态上所获取的最新冲突——

刻下，智谱清言情谊语音助手在响应和打断速率、心理感知、情谊共鸣、语音可控抒发、多谈话多方言等方面均结果了冲突。

AI科技驳斥关于这一系列功能转换进行了一番实测：

领先，咱们给小智进行了一个比较旧例的英语陪练测试，在改动发音方面她照实阐发邃密，甚而日语锻练的切换也相等丝滑。

随之，传说「小智」还精通北京腔、台湾腔、东北腔和粤语，行动广东东谈主，可不行放过这个为难她的契机，于是，咱们测试了「各个国度有各个国度的国歌」这段初学级粤语急口令。

实测发现，小智的粤语发音其实不算止境纯正，甚而有一股泰国味。不外，在这之中，值得表扬得是，她能在阐述到咱们的诉求是需要粤语回答时，自动将「旁白」部分也切换为粤语。

之后，她又加赠了一段「吃葡萄不吐葡萄皮，不吃葡萄倒吐葡萄皮」的粤语急口令展示，还想让咱们也碰行运。

而濒临咱们刻意为难提议的「加速语速」条目，小智也一宠到底，跟着倍速尽然能昭彰体会到她的心理愈发激昂，甚而随同有呼吸声。

全体上看来，可谓是「活东谈主感」弥散。

同期，本届CNCC落地横店也给了小智多少施展拳脚的契机，咱们带着小智一同游览了知名景点「秦王宫」，并让她化身李白滂湃激越作诗一首。

小智写的诗是这么的：

「秦王宫中念群臣，壮志凌云绘风浪。金戈铁马尽奔腾，长时英杰气拦阻。」

还挺有鼻子有眼的。

之后咱们也尝试上了难度，想要前述古诗的东北腔读法，不外，小智貌似莫得完全招待，她「哎呀妈呀」一声张口就来，随性施展了一篇东北腔版秦王宫夸夸小作文。

小智还频繁戏瘾大作，咱们也让她随心给咱们讲了一段鬼故事，并效法了故事中的女鬼笑声：

读到这里，小智所呈现的形象可能带有一点幽默，甚而有些油滑。但值得关爱的是，她其实也能给出止境多开垦性的建议，况且在安危东谈主这方面也很走心。

咱们饰演了一个狼狈打工东谈主的变装和她深夜诉苦，小智也给足了心理价值，甚而能代入闺蜜视角给到积极正向的安危。

履行上，在对话开头，咱们还告诉小智，不才班路上因为看到了彩虹而感到昂扬。

她不仅共情，还把这个内容缄默记下了，下轮对话开启时，其第一句呼唤语就是「但愿彩虹带来的好方法能持续陪伴你，责任再忙也要难忘护理我方的心理哟！」

这种每次开启新一轮对话时Call Back的细节处理，照实让东谈主咫尺一亮。

不外，咱们也找到了AI无法替代东谈主类灵敏的讲明，咱们尝试和小智玩海龟汤游戏，汤面是「姆妈买回归一个大西瓜，我吃了，第二天我死了。」

小智推理出的谜底是，西瓜可能有致命的细菌或者农药残留，不行否定其中有一定意旨，但之后她似乎开动逐遗健忘海龟汤的游戏规则，尽然反问咱们还有什么具体细节，这个测试到此如丘而止。

「情面味」背后的时刻撑持

据智谱在CNCC现场的发布先容，AutoGLM是基于智谱GLM大模子家眷的新成员——GLM-4-Voice情谊语音模子。

老到智谱的一又友知谈，本年头智谱推出第四代基座大模子GLM-4后，在8月的KDD 2024上又快速迭代升级了基座大模子GLM-4-Plus，至此，大模子开动有了「眼睛」和「嘴巴」。

在语音上，8月的智谱清言就一经不错及时视频通话。但CNCC发布的新后果GLM-4-Voice岂论在底层时刻如故语音输出效果上齐更进一竿。

行动端到端的语音模子，GLM-4-Voice幸免了传统的 「语音转笔墨再转语音」 级联决策进程中带来的信息损结怨缺点积贮，领有表面上更高的建模上限。

与传统的ASR + LLM + TTS的级联决策比拟，端到端模子以音频token的神气告成建模语音，在一个模子里面同期完谚语音的长入和生成。

具体来看，智谱基于语音识别（ASR）模子以有监督方法磨砺了音频Tokenizer，能够在12.5Hz（12.5个音频token）单码表的超低码率下准确保留语义信息，并包含语速，情谊等副谈话信息。

语音合成方面，则取舍了Flow Matching模子流式从音频token合成音频，最低只需要10个token合谚语音，最大结果裁汰对话蔓延。

而在预磨砺方面，为了攻克模子在语音模态下的武艺和合成阐发力两个难关，智谱将Speech2Speech任务解耦合为Speech2Text（字据用户音频作念出文本修起） 和Text2Speech（字据文本修起和用户语音合成修起语音）两个任务，并缱绻两种预磨砺指标适配这两种任务神气：

图｜GLM-4-Voice预磨砺数据构造

能结果宽裕情谊的对话背后，也离不开GLM-4-9B在深入对话长入上的扶助。

智谱GLM-4-9B 模子的高下文从 128K 彭胀到了1M tokens，使得模子能同期处理200万字的输入，大略相等于 2 本红楼梦或者 125 篇论文的长度。

这次新发布的GLM-4-Voice则在GLM-4-9B的基座模子基础之上，经过了数百万小时音频和数千亿token的音频文本交错数据预磨砺，领有了很强的音频长入和建模才能。

智谱对AGI的探索与念念考

在大模子还没火起来之前，智谱团队就尝试过将其能掌捏的整个中英文语料、图像、视频、语音等数据一谈输入，参数限度甚而过万，但却发现：相较团队早期磨砺过的文本模子GLM-10B来说，万亿参数限度的多模态大模子反而在文本才能上有所着落。

从东谈主类智能的角度来看，五官是咱们意志视觉最告成的介质，况且视觉、听觉与谈话才能之间时常能互相增强。但在对AI多模态模子的探索中，结果却是相背：文本模态的智能水平并莫得因为图像模态而增强，反而缩小。这个「非共鸣」的发现也影响了行业对AGI旅途的念念考。

多模态是结果AGI的必经之路是业界共鸣。关联词，多模态的盘问要如何张开？这其实是一个尚未酿成共鸣的开放性问题，亦然将来国产大模子需要不时念念考的问题。

尽管OpenAI发布的GPT-4V与GPT-4o、谷歌发布的Gemini让业内东谈主员以为，多模态的发展应该朝着像国外OpenAI与 谷歌的时刻蹊径去发展。但科学的怀疑、考据精神在多模态盘问中仍不可或缺。

比如，目前文生图、文生视频或图生视频等多模态的盘问，就莫得与主流的基础文本推理大模子合伙起来，不同模态之间的Gap还很远。如何将不同模态合伙起来，亦然一个亟待管理的问题。

字据AI科技驳斥对智谱当年三年的不雅察，智谱的AGI旅途事实上是：先聚焦文本大模子的才能擢升，但在GLM-3、GLM-4等基座大模子发布后，智谱很快就将图像、视觉、语音等擢升了日程，并同期不忘迭代代码模子、视频生成模子等。

智谱不仅聚焦单一模态的单点才能擢升（如ChatGLM3），也能干双模态、多模态的合伙——但岂论从哪个角度来看，智谱版的「Her」齐具备了比现存国产大模子公司更全面的模态才能。

从这个维度来看，智谱本次在CNCC发布的手机助手能帮咱们现场点咖啡，一经是达到L3的器具使用阶段。

智谱里面以为，目前咱们距离AGI的谈路只走了42%。

他们字据大脑的才能，将AGI的时刻维度分为了视觉、听觉、谈话等多模态感知与长入才能；此外，还有AI模子的黑白期顾虑才能、深度念念考与推理才能、情谊与联想力等。

此外，行动东谈主的体格相易器官，大脑还能障碍体格的各个部分协同运转，使用各式器具——而这个地方，就是目前具身智能、具身大脑所议论追求的地方。

要是将大脑的才能区域分手为AGI的时刻蹊径图，如下图所示，事实上目前的AGI科技树还有绝大部分莫得被点亮。也就是说，在42%除外，智谱与刻下包括OpenAI在内的其他大模子公司还有很长的路要走。

同期，当AGI参考东谈主类大脑的才能画出如上时刻蹊径散布图后，智谱的AGI盘问也高出了追逐OpenAI的阶段。这亦然一份时刻指南，能够告诉公共：除了GPT-o1的推理才能，智谱还会发力其他的地方，如自我学习，模子相易「肢体」推论责任任务等。

GPT-o1体现的念念维链从2022年开动，资格过从一两步推理到一致性推理、再到复杂多步推理的擢升。从盘问趋势上来看，多模态与推理齐是结果AGI的必经之路，但岂论是智谱GLM多模态家眷、如故GPT-o1，齐体现出笼统系统单点冲突、次第渐进的第一盘问旨趣。

在追逐AGI的路上，咱们应该乐不雅，但也要明晰领路目前所处的位置，不断追逐。雷峰网雷峰网