机器人Glow核心为三大模态的基础模型架构User-in-the-Loop

Glow的技术支持由开发公司MiniMax提供 ， 核 心 为 三大模态的基础模型架构、 “User-in-the-Loop”的用户反馈机制以及 优秀技术人员配置。

掌握自研三大模态的基础模型架构。 MiniMax为北京稀宇科技有限公司，是2021 年成立的人工智能创业公司，通过直接从底 层模型切入，基于Transformer架构，自研 了文本到视觉、文本到语音、文本到文本三 模态的基础模型架构，是国内较早同时拥 有3个模态大模型能力的创业公司。

模型开发投入相对可控。据技术合伙人杨斌 ，文本、语言、视觉三模态是几乎所有数字 内容的基础形态，只需一个较小的团队，来 共同维护优化三个大模型、做好用户闭环， 即可具备较好的内容生成能力。据甲子光年 ，MiniMax目前团队人数约100人。

用户反馈机制优化产品体验。Glow基于“User-in-the-Loop”进行产品输出结果的人为优化，即在 与智能体对话过程中，用户针对智能体的回答可给予“点赞”“差评”“有趣”“逻辑不通”的反 馈，模型将由此强化对用户对话喜好的认知，从而优化产品体验。

此机制与ChatGPT的基于人类反馈的强化学习机制类似（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。即大语言模型（LLM）接收提示符并输出多个回答后，人类对其回答进行评 估与排序，在奖励模型（Reward Model）中按回答的质量G低赋予不同奖励，并将奖励结果反馈给 LLM，LLM据此进行强化学习，以优化下一轮结果输出

公司核心技术成员多具备丰富产业或学术界经验。据甲子光年，MiniMax核心技术人员均来自全 球知名G校和知名科技公司，具备较丰富的自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学 等业界或学术界经验，近33%的成员拥有世界知名技术实验室博士学位，拥有上百个发明专利 。例如联合创始人闫俊杰为中科院自动化所博士，在深度学习和计算机视觉L域发表的论文被 Google Scholar引用超1万次，也曾在商汤负责搭建深度学习底层算法及人脸识别等技术体系。