2024年个人总结

2024年个人总结

在过去的一年里，我在大型语言模型（LLM）的设计和开发方面取得了显著进展：

• SAMOUT LLM架构设计：成功设计了一种名为SAMOUT的创新性大型语言模型，该模型在处理更长文本时能够保持稳定的推理空间，确保了计算资源的有效利用。
• 共享参数SAMOUT LLM：进一步优化了SAMOUT模型，通过引入共享参数机制，在不增加模型规模的前提下提升了隐藏层维度，增强了模型的表现力。
• 转义词表技术：开创性地提出了转义词表的概念，实现了在仅牺牲20% token长度的情况下支持超大规模词汇表的技术突破，大幅提高了模型对丰富语料的支持能力。
• 模型迭代与验证：完成了SAMOUT LLM V1和V2两个版本的训练与验证工作，为后续版本的研发奠定了坚实的基础。

2025年个人展望

展望新的一年，我将继续深化SAMOUT LLM的研究，并探索其在更多领域的应用潜力：

• SAMOUT LLM V3的研发与推广：计划完成第三代SAMOUT LLM的训练与验证，同时推动该技术在行业内的广泛应用，以期带来更大的社会价值。
• 微型SAMOUT——电子生物语言的设计：将启动一个全新的项目，旨在设计一种专用于控制虚拟环境中非玩家角色（NPC）的简化版语言——微型SAMOUT。这一创新有望改变游戏内互动的方式，使NPC具备更加智能的行为模式。
• 动态游戏世界的构建：基于上述技术，着手打造一款允许玩家通过与NPC交互来改变游戏环境的游戏AI。这不仅让玩家能够塑造自己独特的游戏体验，还促进了玩家间的间接互动，类似于元宇宙概念中所描述的虚拟社区形态。
• 总结与反思：通过对以上工作的梳理，我期待能提炼出一套全新的游戏设计理念，强调玩家对于游戏世界的影响力以及玩家间非实时互动的重要性，从而引领未来游戏发展方向。

通过这些努力，我希望能在人工智能与游戏设计的交叉领域取得更多的成就，创造出既具挑战性又充满乐趣的新一代游戏体验。