理想汽车引领未来：Mind GPT内测揭秘，多模态认知再进一步!

近日，理想汽车宣布发布全自研的多模态认知大模型——Mind GPT，该模型据官方表示可以与汽车完美融合，为每位家庭成员提供卓越的AI体验。在国内大模型评测中，Mind GPT再次证明了其卓越水平，成功登上C-EVAL和CMMLU榜单的榜首。本文将深入解读Mind GPT的背后技术和在行业中的引领地位。

想汽车宣布发布全自研的多模态认知大模型——Mind GPT

引言

今年2023年12月10日，理想汽车正式发布OTA 5.0，并宣布计划于12月19日开启全量用户推送。笔者也是全程看完了本次的发布，不得不说最吸引人的还是发布人宋紫薇的表现，表达十分的清晰，也收获了一致好评。

宋紫薇的表现，表达十分的清晰，也收获了一致好评

与此同时理想汽车发布Mind GPT，旨在实现多模态认知与汽车的完美融合，为用户提供优质的AI体验。

让我们一起来先看看车机系统OTA 5.0的关键升级点

智能驾驶（AD Max 3.0）

AD Max 3.0的软件升级，理想汽车向用户提供更为智能、安全的驾驶体验。新一代智能驾驶系统借助先进的感知技术和强化的决策引擎，进一步提高了车辆在多样化交通场景下的自动驾驶性能，为用户带来更高水平的驾驶辅助。

智能空间（SS 3.0）

SS 3.0的升级注重驾乘者的舒适性和个性化体验。通过更智能的环境感知和自适应控制，车辆内部空间能够根据乘客的喜好和需求进行智能调整，营造更为舒适的行车环境。此外，升级还包括对多媒体娱乐系统和座椅舒适性的进一步优化，提升了车内乘坐体验。

智能增程（REV 3.0）

REV 3.0的升级注重电动汽车的续航性能和充电效率。新的增程系统采用更高效的电池管理和充电技术，延长了电池寿命，同时提高了续航里程。通过对电动系统的智能优化，OTA 5.0让理想L系列车型在电动出行领域再次站上了行业领先的高峰。

用户推送计划

理想汽车计划于12月19日开启OTA 5.0的全量用户推送，为理想L系列车主提供最新的软件升级服务。通过全面的用户推送，公司确保每一位车主都能及时体验到OTA 5.0的创新功能和性能提升，为用户提供更为便捷的用车体验。

当然，这里我们主要还是探讨一下这里面的发布的深度模型Mind GPT，毕竟对新能源车企来说，现在自己背后没有一两个大模型，都不太好意思出来开发布会了。

Mind GPT技术背后

Mind GPT，作为理想汽车自主研发的多模态认知大模型，其强大之处源于其自研的原始基座模型以及采用的TaskFormer神经网络架构。

TaskFormer神经网络架构

原始基座模型

Mind GPT的原始基座模型是理想汽车从零开始构建的，这就意味着其架构是完全独特且专为汽车领域设计的。这种自研模型的优势在于能够更好地适应新能源汽车场景的需求，实现更高效、精准的多模态认知。

TaskFormer神经网络架构

Mind GPT采用了TaskFormer神经网络架构，这是一种专门为处理多模态任务而设计的网络结构。

TaskFormer结合了视觉、语言、和其他传感器输入，通过自动学习和理解这些信息来完成多样化的任务。其独特的架构使得Mind GPT能够在车辆环境中更好地处理和整合不同模态的信息，实现更全面的认知。

BEV大模型和Occupancy占用网络等能力的应用

可能的技术应用场景

笔者了解到，Mind GPT的训练过程采用了一系列大模型训练技术，其中包括SFT（Self-supervised Feature Transfer）和RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）等。SFT技术通过自我监督学习实现特征传递，有助于模型从数据中提取更有意义的特征。而RLHF技术结合了强化学习和人类反馈，使得模型在训练过程中能够更智能地调整其行为，以更好地满足用户需求。

三大核心能力

Mind GPT的训练过程注重培养三大核心能力，即理解、生成、知识记忆及推理。通过在多场景中的全面训练，模型能够深入理解用户语言和行为，生成更贴近用户期望的智能反馈，并具备基于历史知识的推理能力。这三大核心能力的培养使得Mind GPT在实际应用中更为灵活和智能。

Mind GPT的自研原始基座模型和TaskFormer神经网络架构，以及其在多样场景中采用的先进技术，共同为理想汽车打造了一款在多模态认知领域表现卓越的大模型。其训练过程和核心能力的培养，使得Mind GPT能够更好地理解、反馈和适应用户需求，为汽车智能化带来了全新的境界。

在评测榜单中的表现

EVAL榜单，是一个国内大模型基本上都会上去测试一下的平台。前几天云天励飞也表示自家的自研千亿级大模型——云天天书大模型已完成2次版本更新，在C-EVAL也是有很好的成绩，9月份还冲到了第一名的位置。

中文大模型综合性测评榜

本次理想的Mind GPT在C-EVAL榜单中的排名引人瞩目，该榜单覆盖了人文、社科、理工等多个方向，展现了模型在不同领域的全面实力。

其在横跨多个学科的评测中脱颖而出，证明了其多模态认知在各种知识领域的广泛适应性。不仅仅在技术层面取得了显著成就，更是为人工智能在涉及人文和社科领域的应用带来了新的可能性。

Mind GPT在CMMLU榜单中的卓越表现更是引人瞩目，这个榜单不仅广泛覆盖了67个主题领域，还是对多个方向的深度评测。

Mind GPT成功获得了双冠军，这意味着模型在各个主题和领域中的表现均处于领先地位。这样的成绩不仅突显了其在技术上的强大实力，同时也彰显了模型在理解和处理多样性知识的能力。

获得CMMLU榜单的双冠军不仅仅是在人工智能领域的一项荣誉，更是对理想汽车Mind GPT在多模态认知领域的综合性认可。

这一成就表明Mind GPT不仅能够在技术和工程方面取得卓越表现，同时在理解和处理涵盖多个主题的知识时也展现出了独特的优势。这对于推动人工智能在各行各业的应用都具有积极的意义，尤其是在解决复杂多样问题时展现出了强大的潜力。特别是道路上，其实需要处理的模型十分的复杂。

理想智能领域再升级

笔者认为，本次的模型发布，会为未来的理想汽车智能化发展，带来十分强劲的动力。

Mind GPT的强大之处不仅在于其多模态认知，还在于其基于理想汽车的重点场景进行定制，涵盖了111个领域、1000种以上的专属能力。

首先就是驾驶过程重点场景定制

Mind GPT被特别设计和训练，以适应理想汽车的特定用例和场景。这些场景包括但不限于用车、娱乐、出行等，使得模型能够更好地理解和满足用户在汽车环境中的需求。通过深入了解理想汽车用户的行为和期望，Mind GPT为特定场景提供高度个性化的服务。

Mind GPT为特定场景提供高度个性化的服务

个性化的感知和推荐能力

Mind GPT不仅仅是一款通用的模型，更是一个在特定领域拥有深度专业知识的AI。通过对111个领域进行定制，模型获得了丰富的专业知识，涉及到汽车技术、用户体验、道路安全等多个领域。同时，1000种以上的专属能力确保了Mind GPT能够以更加细致和全面的方式为用户提供支持，无论是在技术咨询、娱乐推荐还是其他方面。

模型的不断进化和快速成长

Mind GPT并非静止不动的模型，而是在不断进化和成长中。理想汽车致力于持续对模型进行更新和优化，以确保其始终能够应对不断变化的用户需求和技术发展。这种不断进化的特性使得Mind GPT能够在实时性和灵活性上保持领先地位，为用户提供最先进的服务。