傳神語聯創始人何恩培

藍鯨新聞6月6日訊（記者 武靜靜）大模型“軍備競賽”還在持續，越來越多企業爭相投入開源模型、拼算力、搶生態。在競逐白熱化的當下，多數公司選擇圍繞開源模型進行微調與應用開發。但傳神語聯選擇了一條不同的路——自研底座大模型，構建具備長期記憶和個性化能力的完整智能系統。

成立于2005年的傳神語聯，是一家從語言服務起家的企業，卻在AI技術迭代的多個關鍵節點持續投入，從最初的機器翻譯、知識圖譜，到如今的大模型系統“任度”，已形成一套覆蓋通用智能與垂直行業的技術架構。

此次，「藍鯨科技」采訪了傳神語聯創始人何恩培，想理解這樣一家AI公司，為什么在開源浪潮中堅持創新，又如何在中醫等復雜領域中推進“大模型”的落地。

2016年，何恩培在一次演講中講出一句話：“原創不是設計出來的，是走出來的。”彼時，大模型還未成為風口，“開源替代”也還不是主流話題。而這句話，如今成為傳神語聯在AI時代差異化路線的注腳。面對當前的大模型AI浪潮，公司正在構建一個從基礎大模型到行業大模型的體系化服務。

在接受「藍鯨科技」采訪中，何恩培數次強調，傳神的路與主流不同。他堅持原始創新，不只是出于技術潔癖，而是源自早期的發現：他們自己開發的技術系統“走得比開源更遠”，也更適合做“結構化的中國知識系統”。

這條技術路線，也造就了“極低成本、高適應性”的大模型系統。以訓練成本為例，他們自研的成本僅為 DeepSeek 的十分之一到二十分之一。

何恩培告訴「藍鯨科技」，對傳神語聯而言，大模型只是開始。他們要構建的，是一個能體現“數推雙腦”價值的完整人工智能系統。這個系統不僅僅是“說話”的智能，而是具備感知、理解、記憶和決策能力的“類人智能”。

“語言模型是意，但完整的智能還要有‘眼耳鼻身’。”何恩培用佛家術語來形容這種結構。

發力垂直模型，大模型同時可以有長短期記憶

目前，傳神語聯在通用大模型——任度大模型基礎之上，押注在另一個趨勢上：垂直行業模型的崛起。

“未來，60%到70%的市場會由垂直行業模型占據。”何恩培判斷，通用大模型雖然耀眼，但難以深入具體行業，無法替代真正理解領域知識的智能體。從醫學到工業、政務、金融、教育……每個行業的知識和語境，都會長出一個‘專屬智能’。”

此次，傳神語聯在基礎大模型任度大模型之上，發布了新的任度·歸藏大模型，將作為用戶的貼身助理，提供更深度的個性化服務。

歸藏大模型名字靈感源于上古典籍《歸藏》，據介紹其在現有大模型技術的基礎上，通過不同于RAG、Fine-Tuning和上下文記憶的方式，實現了高效的實時學習和長期記憶能力。

“現有方案都存在明顯局限：RAG僅通過外部數據庫搜索，知識并未真正融入模型，導致理解深度和精度不足；Fine-Tuning雖然能實現長期記憶，但成功率低、成本高，且極易破壞原有神經網絡的完整性，影響模型性能；而上下文記憶則只是臨時的短期記憶。”何恩培提到。

他進一步解釋稱，歸藏大模型通過將新增知識動態、高效且低成本地直接壓縮到神經網絡中，實現了真正的長期記憶，并且在增量訓練時能保持原有神經網絡的完整性不被破壞。“歸藏支持整個神經網絡的動態學習，能夠實現跨文件、跨對話的精準理解和輸出，即使重新打開對話框也能記住歷史信息和用戶數據，甚至能靈活修改和刪除記憶，使大模型不再是用戶的‘過客’，而是擁有一個能記住其習慣和喜好的個人助手或伴侶。”

何恩培將歸藏大模型比做鋼鐵俠中的“賈維斯”，“它不僅僅是追求自身知識的增加，更重要的是能夠記住用戶，做到‘心里有你’。這種能力使得模型能夠變成用戶的個人助手或伴侶，能夠記住你與它說過的話，甚至在很長時間后仍然記得。”

“讓AI像中醫一樣思考”

此外，針對醫療行業，公司還發布了“任度·素問”中醫大模型。

圖片由企業提供

何恩培稱，“素問”中醫大模型源自中醫經典，目標不僅是回答中醫問題，而是模擬中醫的認知體系與診斷邏輯。任度·素問中醫大模型基于傳神語聯全自研的混合熵（moH）技術架構，打造“專家級主動問診、營養師級食療規劃”的中醫AI助手，為用戶提供智能問診、辨證分析、方劑推薦、健康管理等全流程服務，讓用戶享受到個性化的中醫診療體驗。

何恩培透露，“素問”的B端發展方向是作為醫生的“孿生”，主要服務于醫療專業人士以及醫療機構，然后服務普通患者。

在實測中，只需要說出自己的身體癥狀，素問作為醫生的“孿生”智能體，就能夠復制并輔助醫生，特別是像老中醫那樣專家的問診能力，從而顯著提升醫生的問診效率。它的核心功能在于能像專家一樣進行問診，有效突破傳統中醫大夫有限的接診量，賦能醫生服務更多患者。

素問不僅能問診、應答，還能整合醫理知識圖譜與案例推理，朝著“實時學習 + 長期記憶”的目標演進。何恩培認為：“人腦之所以智慧，是因為能學也能記。AI也該如此。”

為此，團隊開發了“層進式訓練方法”：將模型訓練過程分為醫理、醫方、醫驗三個階段，仿佛從《黃帝內經》開始，逐步修煉成一位臨床醫家。 這種方式避免了當前通用大模型“混合數據、權重沖突”的問題，也讓模型具有專家式的問診能力。

“我們不是讓AI回答中醫問題，而是像中醫一樣思考。”何恩培說。

在更遠的未來，何恩培設想：“我們能不能構建一個不依賴西方范式的AI認知系統？” 這個問題，不只是技術挑戰，更是一種愿景。