7 月 26 日，备受全球瞩目的世界人工智能大会（以下简称 WAIC2025）如期拉开帷幕。尽管展会首日仅开放半天，现场却人头攒动，来自世界各地的科技企业、行业专家、媒体等齐聚一堂，共同见证这场顶级 AI 盛会。
在众多参展企业中，RockAI 的展台无疑是最受关注的焦点之一 —— 大模型驱动灵巧手精准操控游戏键盘，凭借视觉能力完成复杂操作；机器狗在无预设程序的情况下“现学现卖”，依托自主学习能力快速完成学习并执行动作。而上述演示，都是在离线状态下完成。这些令人惊叹的演示背后，是 RockAI 的最新版非 Transformer 架构大模型 ——Yan 2.0 Preview。7 月 27 日，RockAI 在展台现场举办了两场重磅活动 ——Yan 2.0 Preview 揭秘会以及合作伙伴签约仪式，吸引了众多产业链上下游伙伴与媒体到场，将展会的热度推向新高。
01 能力突破：自主学习与视频模态，定义智能新高度
作为 Yan 架构的最新成果，Yan 2.0 Preview 较上一代模型 Yan1.3 实现了全方位的能力升级，其中自主学习能力的突破尤为引人注目。
| 自主学习：让 AI 具备原生记忆能力
Yan 2.0 Preview 新增了“记忆模块”，使模型能够像人类一样积累经验并自主优化行为。在展会现场的机器狗演示中，工作人员向机器狗演示了自定义的新动作，机器狗便通过记忆模块学会动作并成功完成执行。这种“现学现用、越用越聪明”的能力，彻底改变了传统 AI“依赖预设程序”的局限，让设备具备了真正的“自主决策”潜力。
相比于传统大模型的部署即冻结，记忆模块就像给 AI 装上了“大脑海马体”，它能将学习过程中的关键信息存储，并在新场景中快速使用，这意味着模型能够持续进化。而随着模型的进化，未来部署了模型的智能设备，在与物理世界交互的过程中，能够更加了解用户，从而实现真正的离线智能。
当前主流的大模型系统大多依赖外挂知识库来弥补模型“记不住”的短板，尽管这种方式在保证信息新鲜度和准确性方面取得了显著成果，但也暴露出效率低、上下文割裂和工程复杂度高等问题。而真正具备“原生记忆能力”是将知识和常识直接融合在模型参数中，能像人类一样持续吸收和更新信息，是大模型的基础能力。不依赖外部检索，也不需要冗长的提示词来“提示”自己曾经知道什么，而是拥有一种更接近“思维”的认知方式。
在大模型技术的演进路线上，原生记忆能力的突破，将从根本上颠覆人们对人工智能的认知边界。不仅意味着效率的飞跃，更预示着 AI 将从“工具”向一个具备自主学习与成长能力的伙伴迈进。
| 视频模态：解析动态场景，拓展应用边界
相比于 Yan1.3 的图像理解能力，在多模态能力方面，Yan 2.0 Preview 实现了对视频模态的支持。新版本模型可实时解析短视频，解读视频中的动作轨迹、物体状态、环境变化等多维度信息。
当大模型开始“看得见”、“听得懂”、“能动手”，则多模态大模型正跨越语言的边界，迈向与现实环境的深度交互。
02 离线智能，智能重新定义硬件
技术的价值最终要体现在应用中。RockAI 在现场展示了部署 Yan 架构大模型的多品类设备 ——PC、平板、机器狗、灵巧手。
RockAI 正在采用全新的 AI 部署模式：真端侧、全离线。所有计算和数据处理完全在本地设备上完成，无需依赖云端算力。
1.极致隐私，数据不出设备：用户的语音、图像等敏感数据全程不上传，在本地即时处理，从源头上杜绝数据泄露风险；
2.低延迟，响应更快：摆脱云端网络限制，指令本地即时处理，响应延迟压缩至秒级；
3.无需依赖高算力云平台，也不必配备旗舰硬件即可运行，普通用户也能享受智能服务。
此次展会现场，RockAI 展示的 AIPC 尤为亮眼 —— 已与某头部出海品牌在合作推进定制版 AIPC，这不仅是 Yan 架构商业化的重要里程碑，更标志着中国 AI 技术开始走向全球舞台。
AIPC 的亮相，也折射出智能时代对硬件价值的认知已经开始改变，智能将重新定义硬件，硬件的价值正从“一次性交付”走向“持续生长”。传统硬件的价值在售出瞬间达到顶峰，然后随着磨损和过时而不断折旧。而真正的智能硬件，其核心价值是动态的，可以通过算法的迭代和模型的自学习持续提升。用户购买的不再是一个功能固定的产品，而是一个能够与自己共同成长的服务和进化的平台。
03 技术突围：非 Transformer 架构的基础创新，践行科技自立自强理念
在当前 AI 大模型领域，Transformer 架构已成为行业主流，几乎所有头部企业都基于这一框架进行技术迭代。然而，RockAI 却选择了一条截然不同的道路 —— 放弃 Transformer 架构，从零开始探索全新的 Yan 架构。这一决策并非偶然，而是源于对技术与行业未来的深刻洞察。
历经三年打磨，Yan 架构终于完成了超越传统架构的颠覆性创新。与 Transformer 等行业主流模型相比，其部分关键指标如下：
探索全新架构的过程充满挑战，但 RockAI 始终坚持做“难而正确的事”。从 2022 年启动项目至今，RockAI 团队遭遇了众多技术瓶颈：初期架构设计时，如何平衡“轻量化”与“高性能”成为首道难题，多次实验中模型要么因参数压缩导致能力下降，要么因结构复杂无法适配端侧设备；在多模态融合阶段，视频数据的实时解析与处理始终存在延迟问题，团队历经 300 余次算法优化才找到突破口；而在兼容性测试中，新架构与现有硬件设备的适配率一度不足 60%，工程师们连续数月熬夜调试，最终实现了 98% 以上的兼容覆盖。
如果只是走捷径，在现有技术上做修修补补，或许能吸引到更多资本或者更快盈利，但技术上永远无法实现真正的突破。基础创新就像在荒地上修路，初期可能艰难，但一旦建成，就能为整个行业开辟新的方向。Yan 架构的探索过程，就是 RockAI 对“科技自立自强”理念的践行。
这种坚持也得到了行业的认可。此次展会期间，全球知名芯片厂商 AMD 与 RockAI 在现场完成合作备忘录的签署仪式，双方将在 AI PC 领域展开深入的技术合作，AMD 方表示“除了优秀的技术能力，我们对 RockAI 敢于突破的创新精神也十分欣赏。”
未来展望：从离线智能到群体智能，为每台设备注入“灵魂”
面向未来，RockAI 有着清晰的发展路径：以“离线智能”为支点，逐步实现“群体智能”—— 通过设备间的本地交互共享学习成果，最终实现“让世界上每一台设备拥有自己的智能”的使命。
RockAI 对人工智能时代的群体智能定义为：具备自主学习的若干智能单元，通过环境感知、自我组织、互动协作共同解决复杂问题，并在不断变化的环境中实现整体智能提升。
相比于 OpenAI、Meta 等的“造神”路径，RockAI 更专注于群体学习能力、协同进化的群体智能路径。
当每台电脑、每部手机、每个机器人都能自主学习、独立决策，并且能与其他设备协同合作时，整个社会的智能化水平将实现质的飞跃。Yan 架构只是开始，未来 RockAI 将继续深耕基础技术，用创新精神推动 AI 从“工具”进化为“伙伴”，让智能真正融入工作和生活的每个角落。
在 WAIC2025 的舞台上，RockAI 用非 Transformer 架构大模型实现离线智能、原生记忆能力的突破以及商业化落地成果，向世界证明：真正的 AI 创新，不在于跟随潮流，而在于敢于开辟新局。这种坚守基础创新的精神，或许才是中国 AI 企业在全球竞争中脱颖而出的关键。
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