年初40天俄对华煤炭出口量增长214%

发布时间：2025-07-06 18:34:20 来源：排斥异己网 作者：探索

中国基金报记者 郭玟君

据36氪职场Bonus报道，年初腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立“混元助手（HunyuanAide）”项目组，天俄该项目组Owner为张正友，对华PM分别为俞栋、煤炭王迪、出口长刘田，量增目前该项目有至少7位组长、年初7位Sponsor。天俄《中国基金报》获得腾讯方面官方回应：在相关方面早有布局。对华

对话式产品早有布局

专项研究有序推进

腾讯方面表示，煤炭目前，出口长腾讯在相关方向上已有布局，量增专项研究也在有序推进。年初腾讯持续投入AI等前沿技术的天俄研发，基于此前在AI大模型、对华机器学习算法以及NLP等领域的技术储备，将进一步开展前沿研究及应用探索。

报道称，该项目组将联合腾讯内部多方团队，构建大参数语言模型，目标是通过性能稳定的强化学习算法训练，完善腾讯智能助手工具，打造“腾讯智能大助手”，并成为国内的业界标杆。该项目组旨在通过性能稳定的强化学习算法训练，完善腾讯智能助手工具。

据报道，混元助手项目组的一号位张正友是腾讯史上最高职级拥有者，早年曾在微软研究院就职，带领视觉团队从事大量学术研究，贡献颇丰。张正友于2018年加入腾讯，创建了腾讯实验室RoboticsX，致力推进人机协作的下一代机器人研究。2021年1月8日，腾讯宣布张正友成为腾讯首位17级研究员/杰出科学家。

“混元AI大模型”4月首次发布

据了解，混元AI大模型（下文简称“HunYuan”）是腾讯早前就已经在研发的人工智能技术。

2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan研发进展。HunYuan集CV（计算机视觉）、NLP（自然语言理解）、多模态理解能力于一体，先后在MSR-VTT，MSVD等五大权威数据集榜单中登顶，实现跨模态领域的大满贯。2022年5月，更是CLUE（中文语言理解评测集合）三个榜单同时登顶，一举打破三项纪录。

随着AI技术不断发展，AI大模型（又称预训练模型）逐渐成为产业中最火热的技术名词。

预训练模型是指预先训练好，具有相对通用性的“一套算法”，具有“巨量数据、巨量算力、巨量模型”等特性。大模型通过学习样本数据的内在规律和表达层次，进化出接近、超越人类的智能程度，具备分析推理能力，能够识别文字、图像和声音。

2022年12月，HunYuan又迎来全新进展，推出国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型，并再次登顶自然语言理解任务榜单CLUE。

“混元AI大模型”

已在腾讯多个核心业务场景落地

预训练的提出使得人工智能进入全新的时代，引发了学术界和工业界的研究热潮。

随着算力的发展，模型容量持续提升，模型通用性和泛化能力也更强，研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局，发布了若干千亿规模以上的大模型。

然而，面对参数量进一步扩大，业界并没有在高速网络、训练/推理框架、模型算法和落地应用等方面有全面深入的公开性研究。

基于腾讯强大的底层算力和低成本高速网络基础设施，HunYuan依托腾讯领先的太极机器学习平台，推出了HunYuan-NLP 1T大模型并登顶国内最权威的自然语言理解任务榜单CLUE。

该模型作为业界首个可在工业界海量业务场景直接落地应用的万亿NLP大模型，先后在热启动和课程学习、MoE路由算法、模型结构、训练加速等方面研究优化，大幅降低了万亿大模型的训练成本。

用千亿模型热启动，最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型HunYuan-NLP  1T的训练，整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的1/8。

此外，业界基于万亿大模型的应用探索极少，对此腾讯研发了业界首个支持万亿级MoE预训练模型应用的分布式推理和模型压缩套件“太极-HCF ToolKit”，实现了无需事先从大模型蒸馏为中小模型进而推理，即可使用低成本的分布式推理组件/服务直接进行原始大模型推理部署，充分发挥了超大预训练模型带来的模型理解和生成能力的跃升。

目前HunYuan-NLP 1T大模型已在腾讯多个核心业务场景落地，并带来了显著的效果提升。

HunYuan协同了腾讯预训练研发力量，旨在打造业界领先的AI预训练大模型和解决方案，以统一的平台，实现技术复用和业务降本，支持更多的场景和应用。当前HunYuan完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、文生图大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，通过NLP、CV、跨模态等AI大模型，不仅为业务创造了增量价值而且降低了使用成本。特别是其在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。

以下是HunYuan在对话生成和小说续写等场景下的案例。

对话生成：

小说生成：

广告文案生成：

广告文案衍生：

论文生成：

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