← 最新论文
🤖 AI

Phoenix-VL 1.5 Medium Technical Report

Phoenix-VL 1.5 Medium 是一款拥有 1230 亿参数的原生多模态多语言基础模型,通过广泛的本地化预训练和对齐专门针对新加坡语境进行了优化,在区域基准测试中实现了最先进的性能,同时在通用智能方面保持了全球竞争力。

原作者: Team Phoenix, :, Arka Ray, Askar Ali Mohamed Jawad, Biondi Lee, Elijah Seah, Eva Lim, Fiona Teo, Grace Toh, Guang Xiang Teo, Jun En Tan, Jia Hui Bong, Jiale Wang, Jonathan Ng, Justin Tan, Kai Zhe Yew
发布于 2026-05-12
📖 1 分钟阅读☕ 轻松阅读

原作者: Team Phoenix, :, Arka Ray, Askar Ali Mohamed Jawad, Biondi Lee, Elijah Seah, Eva Lim, Fiona Teo, Grace Toh, Guang Xiang Teo, Jun En Tan, Jia Hui Bong, Jiale Wang, Jonathan Ng, Justin Tan, Kai Zhe Yew, Matthew Ong, Shun Yi Yeo, Wen Jett Lam, Wen Xiu Tan, Ze Yu Zhang, Gee Wah Ng, Chee Wee Ang, Mistral AI, :, Adrien Sadé, Guillaume Kunsch, Jia Sin Loh, Nicolas Schuhl, Rupert Menneer, Umar Jamil, Vincent Maladière, Yimu Pan

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

以下是Phoenix-VL 1.5 Medium技术报告的通俗化解读,辅以生动的类比:

核心理念:一位“本土专家”超级大脑

想象你有一位博学多才、游历全球的教授,精通科学、数学和全球历史。这就是研究人员最初使用的Mistral Medium 3.1模型。它极其聪明,但如果你问它新加坡某项具体的地方法规,或是大巴窑(Toa Payoh)社区某个著名游乐场的名字,它可能会猜错,或者给出一个笼统的答案。

Phoenix-VL 1.5 Medium 就是当你把这位环球教授送进为期 12 个月的“新加坡沉浸式特训营”后所诞生的成果。其目标是打造一款主权人工智能——一个属于新加坡、理解其独特文化与法律、且能在无需联网(即像“气隙”系统那样不与外界通信)的情况下安全运行的数字大脑。

训练配方:他们是如何做到的

研究人员并没有简单地将一堆书籍丢给模型,而是采用了一套特定的四步“烹饪”配方来烘焙这款新 AI:

  1. 基础层(持续预训练):
    这相当于给模型喂入一个庞大且专业的图书馆。他们提供了1 万亿个 token(token 类似于单词或单词的一部分)的数据。这不仅仅是随机的互联网文本,而是经过精心策划的混合数据,重点包含新加坡法律、区域语言(如马来语、泰米尔语和中文)以及本土文化。

    • 类比: 想象这位教授在一年内阅读了所有新加坡报纸、政府宪报和本地小说,同时仍保留其全球知识储备。
  2. 长文本扩展(长上下文):
    他们教会模型一次性记忆海量信息。将其“短期记忆”扩展至可容纳131,072 个 token(大约相当于一本厚小说的篇幅)。

    • 类比: 这位教授现在可以一次性读完整份 500 页的法律文件,并且在读到第 400 页时,依然能记住第 1 页的细节,而不会遗忘开头。
  3. 微调(指令与领域训练):
    这是模型学习“如何表现”的阶段。研究人员向它展示了具体的示例,教它如何回答关于新加坡政府政策的问题,以及如何描述本地场景(例如,将“游乐场”具体描述为“大巴窑龙游乐场”,而非泛泛而谈)。

    • 类比: 这位教授现在正在修读“客户服务与本地礼仪”课程。他们学会了当新加坡人询问法律时,需要精确的答案,而非模糊的猜测。他们还学会了观察本地地标的图片并准确描述。
  4. 润色(在线直接偏好优化):
    最后,人类教师审查并给模型的回答排名。如果模型过于啰嗦、产生幻觉(编造事实)或态度粗鲁,教师就会予以纠正。

    • 类比: 这是一场最终的“带妆彩排”,教授练习回答问题,由评委小组提供反馈,确保其在登台前做到乐于助人、诚实可靠且安全无害。

它的独特之处何在?

该论文强调了这款新模型的三大核心超能力:

  • 它是本土传奇: 在专门针对新加坡设计的测试中(例如知晓所有 16 个政府部门的名称,或理解本地安全法规),Phoenix-VL 1.5 Medium 的表现超越了更大、更著名的模型。
    • 结果: 在本地知识方面,它的得分高于拥有 4000 亿参数(如 Llama 4 Maverick)的模型。这证明了深度的本地化训练比单纯拥有一个“更大的大脑”更为重要
  • 它未曾遗忘世界: 人们通常担心,让模型专注于特定领域会导致其遗忘其他知识。论文声称 Phoenix-VL 1.5 Medium 保留了其通用智能。它在数学、编程和通用推理方面依然表现出色,与其他顶级模型不相上下。
  • 它能看且能懂: 与仅能阅读文本的旧模型不同,这款模型是“多模态”的。它可以观察新加坡街景或复杂图表的图片,并结合本地背景进行解释。

安全性:“诚实”过滤器

研究人员构建了一个专门针对新加坡法规定制的安全框架。

  • “不编造事实”规则: 在法律或政府语境下,编造事实是危险的。模型被训练为在不确定时回答“我不知道”,而不是猜测。
  • “拒绝不良行为者”规则: 该模型能抵御“越狱”(人们用来诱导 AI 做坏事的技巧),且不会泄露其自身的秘密指令。
  • 类比: 这就像一位纪律严明的公务员,清楚自己被允许说什么,以及必须拒绝回答什么,确保其永远不会无意中违法或传播虚假信息。

总结

Phoenix-VL 1.5 Medium 是一个拥有 1230 亿参数的 AI 模型,它证明了你不需要世界上最大的模型也能成为最聪明的本土专家。通过精心策划数据并专门针对新加坡独特的法律、语言和文化进行训练,创建者打造出了一款模型,它:

  1. 对新加坡了如指掌(优于那些庞然大物)。
  2. 在通用智能方面具有全球竞争力
  3. 安全且可靠,适用于政府和私营部门,且无需联网。

它是一项“主权资产”,意味着它是专为新加坡需求打造的数字工具,由该国拥有并控制。

您所在领域的论文太多了?

获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要,使用您的语言。

试用 Digest →