制造|虎秀科技群作者|编辑宋思航|苗正清头像|奇绩创坛互秀独家获悉，截至目前，小冰创始团队成员全部离开公司，此前担任小冰CEO的李迪也悄然开始了他的下一段创业之旅——一家名为Nextie的新公司。据了解，Nextie于12月7日在奇绩创坛的支持下成立，正在启动第二轮融资。对此，虎嗅获悉，最新一轮融资预计将达到数千万美元，估值尚未确定。当天，他以54号项目的身份，带着自己的新成果参加了奇绩创坛演示日路演，但他并没有像大多数商人那样长时间展示产品，也没有给出完整的叙述。整体外观与早期发布的预览类似。但就在奇绩路演前几天，李迪谈及给虎秀讲了很多关于她做大模特的梦想和最初的愿望，以及她认为大模特应该是什么样子。他向虎秀展示的是，他正在构建一个与当前行业叙述完全不同的人工智能系统。人们普遍认为，在经历了组织剧变和公司治理动荡后，他会选择暂时离开AI舞台。不过，在沟通的过程中，他并没有表现出任何的疲倦。相反，他似乎又回到了他很久以前就记录下来的最初的提议。他指出，Nextie想做的并不是继续小冰的事业，而是走小冰没有走完的路。“也许未来的某一天，小冰会回来。”他平静地说。李迪的队伍也再次聚集。目前，Nextie的创始成员包括小冰联合创始人、微软前首席研发总监曾敏和小冰大规模模型与算法负责人王文澜。冰和前英特尔架构师，谁加入了下一位。与当前的 AI 初创项目不同，Nextie 并不打算推出更大的模型，也不期望开发另一种对话式 AI。在李迪看来，Chatbot已经误入歧途：它的底层逻辑——依赖海量知识、依赖超长上下文、依赖单一模型的输出——从一开始就与“真正的智能”无关。大模型学习知识，但知识本身超载；随着k变得更长ontext，噪声将会更多；让模型阅读更多文本并不能让它知道如何做出决定。 “情报并非来自更大的模型，”他说。他真正想要建立的是一个“认知模型”。该模型的核心不是知识，而是认知结构；它并不是让模型掌握更多的信息，而是让不同的认知实体在有限的信息下做出更清晰的信息。他称这个系统为“Swarm Intellig这是一个在目前国内大规模模型背景下还有些陌生的概念：真正解决复杂问题的不是参数更大的模型，而是一群具有不同认知路径的智能体在同一个问题上共同工作。在 Nextie 系统中，每个智能体都有不同的思维方式和任务边界。游戏的目的是提供真正的异构视角。它们会互相挑战、互相评价、展现逻辑联系，最终共同形成一个“认知网络”。李迪表示：“我们做的不是做一个更聪明的AI，而是让一个人拥有一个决策团队。毕竟，大家之所以做出错误的决定，从根本上来说是因为理解不够。”这个理念最终在C端产品“团子”中得以实现。这并不是一个聊天机器人。在李迪看来，聊天框天然限制了表达能力，它迫使思维变成线性提问和回答。他认为，AI未来的界面应该类似于白板和思维导图，一个可以并行展示多种思维路径的空间。 “团子”动员不同的智能体围绕用户的问题共同构建答案。这种方法似乎与行业当前的叙述不合时宜。近两年，业界几乎达成了共识：更大参数、更长上下文、更强知识覆盖的模型是通往“更智能”的必由之路。但在与虎秀的交流中，李迪显然是站在了另一边。他不断强调“知识背后的认知”、“答案背后的过程”和“团队结构”。反共识的言论几乎都指向同一个判断：当前的大模型没有触及智能的本质。以李迪现在的状态，似乎并不急于证明什么。他正在建造什么now是一个未来可以与人类一起思考的系统，而不是为人类回答问题。 Nextie 只是这一切的起点。在到达智能拐点之前，反共识路线就出现了。大模特行业现在已经到了一个新的临界点。三年来，心情和节奏发生了急剧变化：2023年是百款大战，企业比拼规模、比拼速度、比拼参数堆砌；2023年是百款大战，企业比拼规模、比拼速度、比拼参数堆砌；到2024年，资本开始收紧，公司模式从发布会、测试清单退到实际交付现场；到2025年，行业首次出现清晰的“连通性”。有的人已经悄然离开了市场，有的人还停留在商业化的入口处，真正走上坚实道路的企业却寥寥无几。但问题不仅仅在于商业模式有多困难。换句话说，与其讨论商业模式的失败，不如探讨更重要、更深层次的冲突，就是技术本身。行业现状是，大规模模型依靠规模来获取“智能”，但规模与推理能力之间的张力不断加强，即上下文越长，噪音越大；参数越多，模型解释起来就越困难；数据越丰富，系统就越难做出稳健的决策。现在越来越多的国内外企业已经意识到，“回答问题”不再构成竞争。真正的困难是“参与决策的能力”和“提供结构化推理的能力”。当底层智能处于半成熟阶段时，商业化自然会迭代。正是因为这个行业还不太对劲，所以不同的声音才显得尤为必要。有时轨道可以是正确的，但值得一问：我们是否认为错误的方法？难道错了吗？把知识量当成技能本身？ “大模型的威力”不就是理解为“智能够强”吗？这些问题在大型模型的鼎盛时期被忽视了。但业界现在已经开始反思。在这样的背景下，李迪的所作所为就显得格外“反共识”。他不搞军备动力军备，也不痴迷于尺度参数；当外界关注“对齐”和“一致性”时，他讨论了认知结构、视角差异和群体推理。他试图回避“大模型=智能”的基本假设，并再次追随一个更基本的问题：如果单个模型无法跨越智能守恒点，那么另一个结构是否可以达到这一点？当然，国外已经有团队在探索另一种结构。在中国，李迪希望成为一支具有另一种可能的团队结构的业务团队。虽然技术仍然在早期阶段，很难预测其最终形态，行业本身可能需要“毫无一致性”的探索。不过，这条路对于李迪来说并不容易。他所谓的“认知模式”在中国几乎举棋不定，这也意味着他必须同时面临三个门槛：一是资本市场的接受程度。在国内资本市场的环境下，投资者还是习惯看参数、看速度、看短交割。那么有人愿意押注于一条未知的航线吗？二是技术成熟度，因为群体智能结构比堆叠模型更加复杂，这也意味着它需要覆盖很多尚未开发出来的技术细分领域；三是C端商业模式的压力。目前国内月活跃用户突破1亿的C端应用仅有两款，且均未实现mpay商业路径的突破。那么如何才能新范式是否以消费者能够理解并产生可持续价值的方式实施？在这些挑战之间的间隙中，反共识与坚持之间的紧张关系尤为突出。首先，耐心是第一位的。如果我们只从外部的角度来理解李的选择，这条路确实很容易被贴上“洗牌”的标签：他刚刚从一个成熟的体系中走出来，然后很快就跌向了一个几乎没有行业认可、没有现成实践、没有明确参考的方向。但当我接触他时，我看到了与之前完全相反的行为。他清楚地知道自己在寻找什么，这让人觉得他这些年来所有的停顿只是为了一个新的开始做准备。当谈到“群体智能”时，他的表情没有任何夸张或鼓励。他并没有试图将其包装为“下一代AI”，也没有有意识地将其纳入行业竞争的框架中。更多时候，he似乎在说一个里面已经推导过多次的基本前提：真正复杂的问题是无法通过单一模型来解决的。与很多创业者热衷于谈论“能力提升多少倍”、“推理速度更快”不同，他始终关心三个问题：流程是否清晰、理解是否独立、不同观点之间是否真的能够发生挑战。当胡修问，用户能看到不同agent之间的辩论过程吗？李迪回答说，和现在大模型的推理环节不一样。集团情报的所有推演、辩论和协作都是基于每一种方式呈现出来的，而不是隐藏在系统内部的。他还提到了两个例子。无论是引起广泛争议的俞敏洪公开信，还是西贝的公关危机等等，在他的构想中，系统就像一个抽象的组织：有人响应有人负责反驳，有人负责核实细节，有人负责架构。每个智能体都有自己的边界、偏见和认知方法，而不是在统一的模板下发挥作用。他说这句话的时候语气很平静。在笔者看来，他并不急于确定界面或形式，而是更关注底层逻辑是否自洽，是否值得继续沿着这条路走下去。这种状态既涉及野心，也涉及耐心。雄心在于，他试图回答的不是“如何让模型变得更强大”，而是“如何让一个普通用户获得一个团队的智慧”；耐心他几乎接受了这个东西短时间内不会被理解，也不会在市场上得到证实。有些技术路线需要慢慢成长，而不是在商业压力下快速敲定。在当今的大型模特行业中，这种姿态是不寻常的。本文来自虎秀，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4817080.html?f=wyxwapp
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