在世界人工智能大会的璀璨舞台上，一场关于AI技术新边疆的探索悄然上演。上海的一家创新企业，正以非Transformer架构为矛，向AI领域的主流阵地发起挑战，展现了AI进化的新风貌。
展会现场，一只机器狗成为了众人瞩目的焦点。它不仅能够迅速学习并复刻观众用右手打招呼的手势，整个过程不到30秒，而且这一切都在离线状态下完成，无需云端支持。这一幕，正是RockAI展台上Yan 2.0 Preview模型实力的生动体现。
自2024年初，RockAI先后推出了Yan 1.0和Yan 1.3模型，从最初的文本处理到多模态智能单元，再到如今的Yan 2.0 Preview，每一步都见证了其在非Transformer架构上的深耕细作。Yan 2.0 Preview的引入记忆与自主学习能力，使其在部分基准测试上的表现超越了参数规模更大的模型，如Llama 3、Qwen 3和Gemma 3。
RockAI的CEO刘凡平指出，传统的Transformer架构遵循先预训练后微调的应用模式，而Yan架构则打破了这一常规，它使模型能够在物理世界中直接学习与交互，无需云端依赖。这种转变，不仅是对现有大模型学习模式的颠覆，更是自主学习能力的实践。
在展会上，Yan 2.0 Preview的多模态能力得到了直观展示。一款基于该模型的灵巧手能够自主玩推箱子游戏，它分析、评估并作出决策，最终将箱子准确放置到目标位置。这一过程，不仅展示了模型在视觉和动作理解上的进步，更体现了其端到端的智能处理能力。
Yan 2.0 Preview的核心创新在于其可微的记忆模块，这一模块实现了信息的存储、检索和遗忘功能。通过门控式更新机制，模型能够保留长期依赖并整合新知识，同时增强检索能力。模型的多模态组件，包括语言模型、视觉编码器、音频离散化模块等，共同构成了其强大的智能基础。
RockAI的CTO杨华认为，模型的自主学习能力可能是未来的技术壁垒，也是探索通用人工智能（AGI）的重要阶段。当前，尽管基于Transformer架构的大模型在短期对话中表现出色，但它们缺乏真正的“原生记忆能力”。RockAI通过引入神经网络记忆单元，让模型能够记住用户信息、历史对话和偏好，从而在长期交互中实现知识更新和个性化演进。
这一创新，不仅赋予了终端设备智能，更让智能的定义发生了深刻变化。传统的硬件设备，其价值在售出时达到顶峰，随后逐渐折旧。而搭载了Yan系列模型的设备，其价值是动态的，能够通过算法迭代和模型自学习持续提升。用户购买的不再是单一功能的产品，而是一个能够共同成长的服务和进化的平台。
RockAI的使命，是让世界上每一台设备都拥有自己的智能。从非Transformer架构的探索，到多模态、实时人机交互和自主学习能力的赋予，RockAI正一步步将这一愿景变为现实。如今，Yan系列模型已经落地于某品牌PC，实现了会议助手等多项功能，与硬件的深度结合，正重新定义着智能的未来。
