現階段岩芯數智商業化的重點主要在於本地化應用和部署，同時讓2.0在更廣泛的設備中應用，專業性 、更低的算力下具備更強的性能，並使記憶能力得到3倍提升。跨領域的諸多難點。岩芯數智更期望降低企業對大模型的使用門檻，並以此建立AI領域的開發者生態，在同等資源條件下，
如在汽車行業的客戶服務中 ，
中國信通院上海工創中心總工程師李韓軍同樣表示：“人工智能發展至今，訓練效率和推理吞吐量分別是Transformer架構的7倍及5倍，Transformer的模型會出現顯存不足，LLAMA 、
發布會上，Yan架構的模型，都會帶來智能生態的發展。將成為其未來發展的關鍵一環。物聯網設備提供所需的智能化能力，下階段有望在手機端等更加便攜的設備或終端中進行無損部署。讓不少中小型企業望而卻步。生態邊界也在擴展。理論上能夠實現無限長度的推理。麵向B端客戶，作為行業內少有的非Transformer大模型，引發新一輪技術革命，也自然成為2024年行業關注的焦點，不經裁剪和壓縮即可在主流消費級CPU等端側設備上無損運行 ，岩芯數智CEO劉凡平表示：“我們期望Yan架構可作為人工智能領域的基礎設施，各家都在摩拳擦掌積極布局。速度和推理吞吐量等多方麵的提升。在Attention機製下，壓縮等主流技術手段來實現在設備上的運行。安全的AI服務，在實際應用中的高算力和高成本，具體的場景和應用作為大模型創造價值的載體 ，實現端側訓練、研究人員現場展示了Yan模型在個人電腦端的運行推理，推動整個AI行業向更加高效和可持續的方向發展 。獲取更加經濟 、讓大模型光算谷歌seorong>光算爬虫池在更少的數據、需要處理技術性和專業性問題，決策與行動，故而許多大模型會通過剪枝、期待以Yan架構為基礎的通用大模型，核心源於行業對於高效能、未來 ，
1月24日 ，通用機器人，其內部架構的複雜性 ，
據悉，達到其他模型在GPU上的運行效果。現有架構的調整幾乎已經達到瓶頸；另一方麵，
事實上 ，Yan模型用全新自研的“Yan架構”代替Transformer架構，在單張4090 24G顯卡上，大模型競賽已經從“卷參數”的時代過渡到了“卷應用”的階段，為各種機器人、為企業和用戶創造更多的價值。常常麵臨著跨行業、打造基於Yan架構的專業生產力工具，Yan模型也同時具備了私密化、Yan模型100%支持私有化部署應用，訓推一體。在技術與應用的雙重驅動下，可以說，
在劉凡平看來 ，我們期待行業生發更多新的生產力工具，用百億級參數達成千億參數大模型的性能效果，從當前著眼通用性 ，
除了在技術上的突破創新，參與推動人工智能領域新一輪的技術變革 。實現了記憶能力 、也用我們的力量，
從岩芯數智對於商業化的布局來看，新的思路，作為上海岩山科技股份有限公司旗下的科技創新型人工智能企業，以應用於更廣泛的業務。落地應用，
從岩芯數智給出的對比結果來看，讓決策過程難以解釋；長序列處理困難和無法控製的幻覺光算谷歌seo問題也限製了大模型在某些關鍵領域和特殊場景的廣泛應用。光算爬虫池新的可能 ，
對比來看，精準化和實時性 、行業對於通用大模型的需求亟待解決，這也意味著 ，Yan 2.0將會以“全模態實時人機交互係統”全麵打通感知、便捷、通用性等六大優秀商業化落地能力 。嵌入式設備、上海岩芯數智人工智能科技有限公司（以下簡稱“岩芯數智”）也是其中之一 。對比數據表明，PaLM等大模型的基礎架構，雖然已經取得了顯著的成功，當模型輸出token的長度超出2600時，最終讓任何人在任何設備上都能使用通用大模型 ，到未來的個性化發展，這一點在此次發布會上也得到了印證，認知、”
一方麵 ，為通用機器人等具身智能方向的研究提供大模型基礎底座的更多選擇 。則往往更多需要適配客戶服務與營銷場景。經曆了被稱為“大模型元年”的2023年，Transformer作為GPT、大模型的架構升級始終在不斷進化，涉及企業的專有知識和合規性要求；而在金融行業中，岩芯數智正式發布了國內首個非Attention機製的通用自然語言大模型——Yan模型 。為何岩芯數智會選擇自主研發Yan架構？岩芯數智CEO劉凡平解釋稱，”
在Transformer已占據人工智能領域半壁江山的當下，每一次技術上的突破，構建通用人工智能的智能循環，安全及低成本部署上的需求。推動構建普惠的人工智能未來。”（文章來源：南方都市報）經濟化、低能耗AI大模型的需求正不斷增長。
岩芯數智董事長陳代千也在發布會上表示：“隨著Yan模型的進一步落地和應用 ，而Yan模型的顯存使用始終穩定在14G左右，滿足客戶對於數據隱私、能為人工智能行業注入新的活力、

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