岩山科技出品的 Yan 大模型具有多方面的先进性，主要体现在以下几点：
架构创新
Yan 大模型采用非 Transformer 架构及非 Attention 机制，将计算复杂度从 Transformer 架构标准 Attention 机制的O(n^2*d)降低为O(n*d)，提高了训练效率和收敛速度，在同等资源条件下，其训练效率是 Transformer 架构的 7 倍.
性能卓越
• 推理能力和准确率领先：Yan1.2 多模态大模型在树莓派 5 及中低端手机上的推理响应效率处于行业领先水平，其核心模块 MCSD 3B 模型在多个基本任务评测中的平均分高于多个典型自然语言模型.
• 记忆能力强：相比同等参数的 Transformer 模型，Yan 模型的记忆能力提高了 3 倍.
• 推理量大：Yan 模型的推理量是同等参数 Transformer 架构的 5 倍，在单张 4090 24g 显卡上，当模型输出 token 的长度超出 2600 时，Transformer 的模型会出现显存不足，而 Yan 模型的显存使用始终稳定在 14g 左右，理论上能够实现无限长度的推理.
应用广泛
• 支持多模态：Yan1.3 具备强大的多模态能力，可高效处理图文及语音等多模态信息，实现了模型在更广泛设备端上的离线无损部署，如部署在无人机、机器人等设备上，可在离线状态下识别复杂环境、准确理解用户意图，并据此控制其机械躯体高效完成各类复杂任务.
• 设备兼容性好：未经压缩、裁剪的 Yan 大模型能够流畅运行于主流消费级 CPU 等端侧设备，还适配了英伟达、高通、联发科、英特尔、瑞芯微等平台，可在多种终端设备上实现离线部署，体现了良好的跨平台性和设备兼容性.
安全可靠
Yan 模型 100%支持私有化应用，可满足客户对于数据隐私、安全及低成本部署上的需求，避免了数据泄露风险，适用于对数据安全要求较高的企业和场景.
低幻觉表达**：相比其他模型，Yan 模型能够输出更符合客观事实、更准确的内容，有效减少了机器幻觉现象，从而为用户提供更可靠、更有价值的信息和答案.
岩山科技的股价受到多种因素的综合影响，其推出的 Yan 大模型对股价的影响主要体现在以下几方面：
积极影响
• 提升市场预期：Yan 大模型的先进性能和多场景商业化能力，使市场对公司未来盈利能力和发展空间产生更积极预期，如岩芯数智正在和多家设备厂商探讨 Yan1.2 在各设备场景落地的可行性，若成功将带来新增长点，吸引投资者买入推动股价上涨。
• 增强核心竞争力：Yan 架构大模型的自主研发与技术优势，如非 Transformer 架构带来的高效计算等，提升了公司在 AI 领域的核心竞争力，使其在市场中更具优势地位，有助于稳定和提高股价，还入选了上海市相关揭榜挂帅项目及示范应用案例集，得到官方认可.
• 吸引机构关注：公司在 AI 大模型上的突破和创新，吸引机构投资者关注和资金流入，机构的大量买入会增加股票需求，推动股价上升，据金融界报道，2024年上半年南方中证 500ETF 等机构已成为其十大流通股东之一.
• 拓展行业合作：Yan 大模型为公司与其他企业开展合作提供了契机，如 RockAI 作为上海交通大学在珠海航展上的大模型合作伙伴亮相，这种合作有助于提升公司市场影响力和业务拓展能力，进而对股价产生积极作用.
消极影响
• 短期业绩压力：大模型项目目前处于研发投入及商业化应用起步阶段，前期研发成本高，短期内难以实现大规模盈利，可能影响投资者短期信心，给股价带来一定压力，如公司 2024年1-9月营业利润同比下滑 114.69%.
• 市场竞争因素：AI 领域竞争激烈，虽然 Yan 大模型有优势，但面临诸多竞争，若竞争对手推出更优产品或技术，可能导致公司市场份额和盈利预期下降，使股价受到冲击。
• 技术迭代风险：AI 技术发展迅速，Yan 大模型存在被新技术替代的风险，若公司不能持续创新和升级，其产品和服务可能落后，导致投资者对公司未来发展担忧，引发股价下跌。
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