文章摘要
【关 键 词】 逻辑推理、AI模型、RAG技术、向量数据库、企业级问答
OpenAI的o1模型通过强化学习和增加思考时间显著提升了逻辑推理能力，尤其在北京大学的评测中，o1-mini模型的表现超越了o1-preview。o1-mini专注于加强推理能力而非存储大量知识，展示了小模型专业化的新趋势。然而，这也引发了如何让AI同时具备高阶推理能力和大量知识的问题，技术焦点再次集中在大模型和RAG（Retrieval-Augmented Generation）的结合上。
大模型和RAG的结合通过向量数据库实现，这种数据库能够快速有效地检索和处理大量向量数据，增强了模型的整体性能和应用范围。小模型专业化的趋势对RAG中的向量数据库提出了更高要求，包括对外部知识存储和检索的质量要求，以及在多用户、高并发场景下对系统性能的要求。
星环科技与英特尔合作，提出了一种新解法，使用高性能的数据中心CPU和酷睿™ Ultra支持的AI PC，结合优化过的分布式向量数据库，提供经济、通用的方案，解决企业部署大模型的瓶颈问题。星环科技的无涯·问知Infinity Intelligence是基于星环大模型底座的企业级垂直领域问答产品，能够实现企业级智能问答。
无涯·问知支持个人知识库，允许用户上传多模态数据进行检索和智能问答，同时在企业知识库方面，通过管理端构建知识库，促进团队和部门间的协作和信息交流。此外，它还内置了法律法规知识和投资研究分析工具，满足金融、法律等行业的需求。
星环科技的自研技术包括基于向量数据库Hippo的向量索引技术和图计算框架，提升了信息检索的速度和准确性。数据覆盖广泛，包括官方资讯、门户类网站、自媒体财经等。随着大模型的发展，数据规模迅速增长，对数据库和智能问答的性能提出了更高要求，数据压缩和算力提升成为关键点。
星环科技与英特尔的合作还包括对数据库底层的性能优化，通过水平扩展架构、基于CPU的向量化指令优化、多元芯片加速等技术，提升了分布式向量数据库的性能。第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® 酷睿™ Ultra系列处理器的升级改进，为AI PC提供了强大的本地化向量库和多模态数据处理能力。
展望未来，存算一体化的趋势将更加明显，CPU在连接存储、网络和各类加速器中的地位将变得至关重要。量子位开设的《最“in”AI》专栏将全面解读CPU在AI推理加速和AI平台或全流程加速上的实践成果。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 3107字 | 13分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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