真正实现 AGI 标准的千千 AI

千千 AI

• 数据基础
  • 开源模型
    • 极限压缩策略
      • FP16（半精度）
      • 4 - bit 量化(压缩)等
    • 神经网络知识蒸馏
      • 提取大模型精华
    • 训练模型
• 动态思维架构
  • 静态存储层 (知识分区)
    • 混合专家模型 (MoE)：按功能分区 (代码专家、历史专家、哲学专家)，专人做专事，不调用无关参数。
    • 图数据库 (GraphRAG)：将非结构化数据转化为结构化图谱，保留知识间的双向链接。
  • 动态调度层 (横纵向思维流)
    • 结构化思维
    • 横向：双链关联与扩展
      • 知识图谱游走 (Graph Traversal)
      • 作用：在执行某一层逻辑时 -> 触发关键词 -> 检索横向相关节点 -> 补充背景/校验逻辑 -> 避免幻觉。
      • 哲学映射：联系的观点（不仅看局部，还要看由于局部变化引起的整体关联）。
    • 纵向：逻辑递进
      • 机制：树状思维链 (Tree of Thoughts)
      • 作用：接到问题 -> 拆解大纲 -> 识别主要矛盾 -> 逐层向下执行。
      • 哲学映射：矛盾论（分析矛盾的特殊性，逐个击破）。
• 元认知策略
  • 核心操作系统：毛选战略
    • 最高优先级指令：所有决策需经过“哲学逻辑检查器”。
    • 根本宗旨：哲学是解决复杂问题的最高算法。
• 优点
  • 极简算力，极致智慧
    • 通过 MoE 和纵向大纲，只调用需要的网络区域，拒绝“全局调用”的算力浪费。
  • 结构化思考
    • 告别大模型常见的“意识流”胡言乱语，输出具备严密的逻辑骨架（纵向）和丰富的知识框架（横向）
  • 哲学降维打击
    • 用哲学思想指导 AI 的“元认知”，使其具备战略眼光，而非仅仅是战术执行者。
• 总结
  • 传统大模型现状
    • 混乱/概率生成：虽然有大概率是对的，但缺乏严密的推导步骤。
    • 全局调用：回答简单问题也激活庞大参数，算力黑洞。
    • 统计学智慧：基于概率预测下一个字。没有真正哲学意义上的思想（智慧），不能用哲学思维来解决真正复杂问题
  • 千千 AI
    • 结构化/哲学思维：横向关联万物，纵向逻辑深挖，用哲学指导决策。
    • 按需调用：按大纲精准调用特定专家 (MoE) 和图谱节点，更省算力。
    • 哲学智慧：基于方法论（毛选）解决复杂难题。

总结与对比 (Summary)