独创决策智能大模型，Enigma Tech欲携AIGA变革呼啸而来
ChatGPT-3的热度还未过，OpenAI于近日发布了多模态预训练大模型GPT-4，行业惊呼又一场颠覆性的变革呼啸而来。对于AIGC（内容生成）方向来说，变革随着GPT-3和GPT-4的横空出世已然落定；然而对于AIGA（行动生成）方向来说，变革还在路上。
在通用人工智能领域中，语言大模型、多模态大模型已经乘着ChatGPT的东风被大家熟知，而面向产业级的多任务决策能力是缺位的。ChatGPT仅解决了与人语言的交互问题，无法进行系统性决策，比如机器控制、群体协作、动态调度、业务规划……，而这些显然是产业革命更具价值的部分。
Enigma Tech看到了这一点，希望构建面向产业的最顶级的AGI能力，追逐图灵测试的标准，将人工智能真正推进产业化革命。作为一家致力于破解AGI谜题的创新型公司，Enigma Tech（中文名“谜题科技”）这个名字也昭示着它探索未知领域、破解复杂问题、构建一个AI与人类和谐共处的新世界的决心。
基于DB大模型，打造核心决策引擎
围绕DB大模型（也即AIGA方向大模型），Enigma Tech打造了面向产业变革的智能基建，致力于成为产业革命的核心引擎。DB大模型系列首发的DB1为全球首个多模态决策大模型，对标DeepMind推出的Gato，具备业界最强泛化迁移能力，可全面支撑多智能体，能够并发处理千个以上决策任务。目前，其在多方面有超越Gato的表现，并已经开始向更加贴近实际业务的需求域体进化，比如很好地求解了NP-hard的TSP问题。
基于此，Enigma Tech的AIGA基建平台天然具备了低门槛、广谱性的特征，通过小数据完成大任务，可直接面向产业真实场景，借助大模型实现任务闭环。其核心能力在于面向企业环境、机器环境赋能场景数据环路能力、新任务快速泛化能力、小数据适应能力、任务微调等能力的搭建，并提供包含大模型所匹配的任务模板、应用模板、统一服务等。
Enigma Tech认为，AIGA的范式可以作为决策智能体为企业真正解决问题，AIGA可以进一步降本增效并广泛应用在复杂的现实生产活动中，为更广泛、更动态和更复杂的任务给出最优策略。大模型是大数据上层的智能化基建，是未来真正的产业级大脑，面对越来越复杂的内外部环境，未来人只需要和AIGA大模型做业务交互，AIGA大模型理解复杂环境，并协助决策人完成更复杂的各类任务。
顶配创始团队，科研+商业化并驾齐驱
对于落地，Enigma Tech也有着极强的信心，除开聚集了顶级科学家阵营，还配备有丰富业务经验的复合型团队。首席科学家汪军教授在海内外都拥有极强的影响力及号召力，汇集了一批在强化学习、大模型以及自然语言处理领域颇有建树的科学家团队。作为RLChina强化学习社区的发起人，汪老师号召了一批国内外强化学习顶尖学者，通过举办强化学习线上公开课、强化学习线上研讨会，搭建起了学术界、产业界和广大强化学习爱好者的沟通桥梁。目前，RLChina的会员人数已达2万人，每年定期举办的强化学习暑期课更是吸引了超过3万名学员参加。
汪军和其学生上海交大的张伟楠教授早在2017年就合作指导研究强化学习在自然语言里的应用。当时提出的SeqGAN模型是最早利用强化学习训练生成性语言模型的论文之一（根据谷歌学术引用排名，在 AAAI 论文中位列第四）。它实现了文本生成，在自然语言处理和信息检索等不同领域具有广泛的应用。现在，这种方法已成为其他作者在文本生成方面比较其结果的标准。原始代码（基于 TensorFlow）已获得 2k 颗星和 717 个 fork，并且已被社区翻译成 PyTorch 和 Keras，并被包含在 139 个仓库中供广泛使用，如对话、歌词、文章和诗歌生成器、（多语言）聊天机器人以及推荐系统。Enigma Tech的创始人郭宏博也先后在华为、乐视、百度、阿里等国内较早落地AI的企业供职，还曾是阿里云企业大脑负责人、阿里神经符号(AGI)实验室和机器智能场景发起人，积累了丰富的实战经验。
面向企业环境、生产环境、机器环境，Enigma Tech通过人/场景/机器在环路的强化学习作为内核去构建决策式多任务大模型，未来可以链接更多不同的Action任务，去控制机器、机器运营调度、自动运维、效率优化……让AI无处不在。在单智能体控制领域，可进行机械臂控制与协作、柔性制造、多场景机器人自适应；针对机器数据拟合与泛化，也可以进行机器自动运维、控制、调度、维护、优化；此外，还可以进行大规模智能体协同，如无人机&车协同作业、人机仿真协作、人机策略协作、虚拟演习、智能NPC等；最具突破性的一点是，可实现实时超大规模决策，如传统运筹问题可根据业务描述直出结果。
目前，Enigma Tech已与包括中交建、上汽研发总院等多家行业头部企业建立了合作，为整个业务链显性提效。基于Enigma Tech，在合作伙伴的关键环节和关键时间精确协调资源与任务，使得新车试验验证周期大幅缩短，试验资源投入成本大幅下降。通过Enigma Tech，与合作伙伴共同开发的矿区无人车动态调度决策系统，可以帮助其调度系统更柔性地应对矿区内多种突发情况，改善传统方法求解效率低下带来的多种问题。
近期，DB系列大模型将推出DB2，会在多层面较DB1有显著提升，随着底层决策大模型的升级，届时Enigma Tech可在更多应用场景下提供更通用、更高效、更低成本的智能决策。或许，AIGA的变革也将随之到来。
