克雷西 發(fā)自 凹非寺
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央企通信巨頭，牽頭搞起了一個(gè)開(kāi)源社區(qū)？
而且模型、數(shù)據(jù)等各種資源應(yīng)有盡有，還有學(xué)習(xí)資料和交流空間
這個(gè)社區(qū)，就是由中國(guó)電信天翼云牽頭發(fā)起的魔樂(lè)社區(qū)（Modelers.cn)。
魔樂(lè)社區(qū)不只有在線平臺(tái)，還在線下正式成立了理事會(huì)，對(duì)社區(qū)進(jìn)行管理建設(shè)。
而且理事會(huì)剛成立就目標(biāo)宏大，不僅要提供開(kāi)源資源，更要覆蓋串聯(lián)起AI的全產(chǎn)業(yè)鏈
央企牽頭，魔樂(lè)社區(qū)理事會(huì)正式成立
魔樂(lè)社區(qū)是一個(gè)人工智能社區(qū)，提供人工智能工具、模型、數(shù)據(jù)的托管、展示與應(yīng)用協(xié)同服務(wù)，為人工智能開(kāi)發(fā)及愛(ài)好者搭建開(kāi)放的學(xué)習(xí)交流平臺(tái)，能夠幫助每一位開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)獲取領(lǐng)先的AI技術(shù)。
理事會(huì)是魔樂(lè)社區(qū)的管理機(jī)構(gòu)，由全產(chǎn)業(yè)鏈共同建設(shè)、共同運(yùn)營(yíng)、共同享有，負(fù)責(zé)把控社區(qū)的發(fā)展方向、制定長(zhǎng)期規(guī)劃，并對(duì)具體業(yè)務(wù)提供指導(dǎo)。
首批理事會(huì)成員涵蓋AI芯片企業(yè)、模型、數(shù)據(jù)和工具企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)及生態(tài)組織等，共計(jì)14家單位。
在遴選過(guò)程中，發(fā)起者將整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)分為不同環(huán)節(jié)后，在每一環(huán)節(jié)中選擇具有代表性且認(rèn)可社區(qū)愿景、使命和目標(biāo)，并愿意向社區(qū)持續(xù)貢獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)協(xié)商，然后敲定名單。
最終確定的首批成員如下（按全稱拼音排序）
這些單位不僅覆蓋了AI產(chǎn)業(yè)鏈上的不同環(huán)節(jié)，也包括了企業(yè)、科研單位等不同類型的機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)將共同參與社區(qū)治理，讓社區(qū)能夠全面考量來(lái)自各個(gè)方面的關(guān)切。
未來(lái)，魔樂(lè)社區(qū)還將通過(guò)理事會(huì)深化與高校、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)的合作，吸引更多成員加入，并深度整合技術(shù)、人才與產(chǎn)業(yè)資源。
魔樂(lè)社區(qū)理事會(huì)，具體由治理、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)三個(gè)委員會(huì)，以及秘書(shū)處四個(gè)部分組成。
其中，治理委員會(huì)負(fù)責(zé)戰(zhàn)略及各類裁決，建設(shè)委員會(huì)聚焦技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與社區(qū)網(wǎng)站建設(shè)，運(yùn)營(yíng)委員會(huì)負(fù)責(zé)各類運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，秘書(shū)處提供各類協(xié)調(diào)和支持。
另外理事會(huì)還設(shè)立了特別興趣小組（SIG）機(jī)制。
兩名及以上有共同興趣和目標(biāo)的社區(qū)用戶，可向相關(guān)委員會(huì)提案成立SIG，針對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行專項(xiàng)攻關(guān)。
另外理事會(huì)還通過(guò)治理架構(gòu)和章程，設(shè)置淘汰機(jī)制，督促理事會(huì)成員積極參與社區(qū)事務(wù)，避免出現(xiàn)“聚而不合”的問(wèn)題。
當(dāng)然，魔樂(lè)社區(qū)理事會(huì)也會(huì)盡力保證參與者在社區(qū)中的獲得感，從而提高成員的行動(dòng)意愿，確保社區(qū)的長(zhǎng)期運(yùn)行。
總之，理事會(huì)的成立，將為魔樂(lè)社區(qū)未來(lái)的發(fā)展提供更加堅(jiān)實(shí)的組織保障。
算力、模型、數(shù)據(jù)，應(yīng)有盡有
那么，魔樂(lè)社區(qū)到底能夠提供什么樣的資源呢？
首先，是各種模型、數(shù)據(jù)集、模型工具等AI開(kāi)發(fā)者常用的資源。
以模型為例，魔樂(lè)社區(qū)當(dāng)中包含了文本、圖像、音頻等各種模態(tài)（包括多模態(tài)）的模型，并且還有針對(duì)不同算力設(shè)施和模型工具的優(yōu)化版本。
像DeepSeek、Qwen，還有智譜等等知名開(kāi)源模型，都被收錄在列，關(guān)鍵是這些模型還都完成了國(guó)產(chǎn)化硬件適配。
還有開(kāi)源數(shù)據(jù)，也涵蓋了多種模態(tài)和任務(wù)類型。
甚至，魔樂(lè)社區(qū)還和算力行業(yè)成員一起，為用戶提供了公益性的免費(fèi)的國(guó)產(chǎn)化算力資源
直接體現(xiàn)就是社區(qū)中的在線體驗(yàn)空間，可以通過(guò)主流開(kāi)源SDK快速創(chuàng)建屬于自己的AI應(yīng)用，并且支持分享，讓非開(kāi)發(fā)者也能在線試玩。
此外還聯(lián)合社區(qū)成員，在線上和線下舉辦學(xué)習(xí)交流活動(dòng)，讓社區(qū)不只作AI資源的交換站，更要成為人與人之間的協(xié)作平臺(tái)。
通過(guò)魔樂(lè)社區(qū)，AI行業(yè)中的一些問(wèn)題正在被解決，例如學(xué)術(shù)界擁有大量的研究成果，但面臨著學(xué)術(shù)成果難以轉(zhuǎn)化落地的窘境。
這和學(xué)術(shù)界更多關(guān)注理論研究的模式不無(wú)關(guān)聯(lián)，但更重要的原因是缺乏實(shí)踐的土壤，成果難以被產(chǎn)業(yè)界關(guān)注認(rèn)可。
不過(guò)有了社區(qū)的幫助，學(xué)術(shù)成果就可以通過(guò)demo的形式更加直觀地被展現(xiàn)，讓不懂AI的人都能夠看到成果的價(jià)值，從而讓成果更迅速地被認(rèn)識(shí)、認(rèn)可。
與此同時(shí)，從魔樂(lè)社區(qū)中受益的不僅是學(xué)術(shù)界，還有中小企業(yè)。
硅基智能是一家AI創(chuàng)新企業(yè)，目前的主攻方向是AI數(shù)字人。
其生態(tài)合作部門負(fù)責(zé)人介紹，硅基智能在數(shù)字人技術(shù)本身已經(jīng)擁有了優(yōu)秀的成果，但在此之外，負(fù)責(zé)為其數(shù)字人提供語(yǔ)言內(nèi)容的大模型，卻并非其強(qiáng)項(xiàng)。
而開(kāi)源社區(qū)中的語(yǔ)言模型，就可以很好地彌補(bǔ)這一不足，幫助其完善整個(gè)產(chǎn)品鏈條。
享受開(kāi)源模型帶來(lái)的便利的同時(shí)，硅基智能也將其擁有的數(shù)字人技術(shù)貢獻(xiàn)出來(lái)，供其他開(kāi)發(fā)者使用，同時(shí)獲得使用者的反饋意見(jiàn)，形成正向循環(huán)。
從這兩個(gè)例子當(dāng)中，可以看到魔樂(lè)社區(qū)確實(shí)在產(chǎn)學(xué)研之間架起了橋梁，起到了帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵作用。
未來(lái)，魔樂(lè)社區(qū)還將考慮與高校進(jìn)行聯(lián)合人才培養(yǎng)，讓開(kāi)源社區(qū)的版圖進(jìn)一步擴(kuò)大。
為什么要有魔樂(lè)，GitHub不香嗎？
那么，在國(guó)內(nèi)外都已經(jīng)不缺開(kāi)源社區(qū)的情況下，為什么依然需要一個(gè)魔樂(lè)呢？
第一個(gè)原因，是現(xiàn)有開(kāi)源社區(qū)——特別是AI開(kāi)源社區(qū)——開(kāi)放性依然存在不足
眾所周知，GitHub是全球最大的開(kāi)源代碼倉(cāng)庫(kù)。
但在大模型時(shí)代，GitHub未能及時(shí)有效地提供模型權(quán)重和數(shù)據(jù)集的開(kāi)源土壤，于是誕生出了Hugging Face這一模型平臺(tái)。
Hugging Face雖然是模型開(kāi)發(fā)者的不二之選，但到了實(shí)際應(yīng)用環(huán)節(jié)，依然有一部分需求無(wú)法通過(guò)Hugging Face得到解決。
基礎(chǔ)模型在實(shí)際應(yīng)用之前，需要和模型工具進(jìn)行適配，實(shí)際場(chǎng)景中的模型工具多種多樣，但Hugging Face目前主要支持的還是自己的工具。
這一現(xiàn)象，也引起了部分開(kāi)發(fā)者對(duì)其開(kāi)放性產(chǎn)生了懷疑。
另一方面，開(kāi)源模型、數(shù)據(jù)、工具未形成良性協(xié)同，比如開(kāi)源模型的作者，更關(guān)注如何訓(xùn)練出模型，而不會(huì)去考慮適配不同的異構(gòu)化算力和模型工具。
這種局面的直接原因是不同領(lǐng)域之間的開(kāi)源主體缺乏有效協(xié)同，往往是自掃門前雪。
但并非所有開(kāi)源主體都有雄厚實(shí)力，能夠?qū)⒊晒_(kāi)源已經(jīng)是值得鼓勵(lì)的事，不能也不應(yīng)該對(duì)開(kāi)發(fā)者在適配工作中出現(xiàn)的不足進(jìn)行苛責(zé)。
當(dāng)然，問(wèn)題也客觀存在，因此需要想其他辦法去解決這個(gè)問(wèn)題，就需要有人在中間環(huán)節(jié)當(dāng)中承擔(dān)統(tǒng)籌調(diào)度的職責(zé)。
第三，隨著人類在開(kāi)源道路上的腳步不斷前進(jìn)，一些具體的問(wèn)題也開(kāi)始逐漸顯現(xiàn)
以數(shù)據(jù)為例，目前數(shù)據(jù)的版權(quán)、所有權(quán)、傳播權(quán)等均存在爭(zhēng)議，且數(shù)據(jù)開(kāi)源與商業(yè)化之間存在博弈，無(wú)法通過(guò)現(xiàn)有開(kāi)源協(xié)議得到完全解決。
除了正向的訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外，大模型安全還需要一些敏感數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)又不宜公開(kāi)傳播，因此成為了開(kāi)源面臨的一個(gè)新困境。
而魔樂(lè)社區(qū)的出現(xiàn)，正是力求解決這些困境。
首先在開(kāi)放性上，魔樂(lè)社區(qū)堅(jiān)持中立和公益的原則，對(duì)所有類型的算力、模型、工具和數(shù)據(jù)都敞開(kāi)懷抱，而不是做成云服務(wù)商的附屬。
另外還可以組織不同環(huán)節(jié)上的開(kāi)發(fā)者共同對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行完善建設(shè)，用社區(qū)的力量解決單個(gè)開(kāi)發(fā)者無(wú)力完成的協(xié)調(diào)適配工作。
開(kāi)發(fā)者在開(kāi)源工作中面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，也可以通過(guò)社區(qū)進(jìn)行整理匯總，形成更高屋建瓴的行業(yè)洞察，再通過(guò)社區(qū)力量，與整個(gè)社會(huì)更好地協(xié)調(diào)、解決問(wèn)題。
所以，在已經(jīng)有了GitHub、Hugging Face，以及國(guó)內(nèi)開(kāi)源平臺(tái)的情況下，依然需要一個(gè)魔樂(lè)這樣能夠串聯(lián)協(xié)調(diào)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的強(qiáng)有力組織者。
未來(lái)的魔樂(lè)社區(qū)，將持續(xù)匯聚人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈力量，構(gòu)建開(kāi)放、協(xié)同、包容的AI生態(tài)，加速國(guó)產(chǎn)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與落地。
魔樂(lè)社區(qū)地址：
https://modelers.cn/
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