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AI 界的突破与游戏行业的意外联系
在 AI 技术日新月异的今天，MiniMax 公司凭借其创新的线性 Attention 机制架构，在 4000 亿以上参数的大模型中取得了显著成就。这一技术不仅延长了 AI 大模型的“记忆”，还大幅降低了成本，引起了业界的广泛关注。
背后的关键人物
秦臻，这位在心动 TapTap 增长和商业化部门下的 AI 团队担任算法研究员的人物，其研究成果为 MiniMax 的突破提供了重要的理论支撑。他的工作虽然在心动这样的游戏公司中进行，却对 AI 领域产生了深远影响。
游戏公司与 AI 的奇妙结合
MiniMax 的成立和发展背后，站着米哈游和腾讯这样的游戏巨头。虽然这看似巧合，但实际上反映了游戏行业对前沿技术的关注和投资。心动的 AI 部门虽然没有明确的“主线任务”，却为秦臻的研究提供了自由探索的空间。
长期主义的胜利
秦臻和 TapTap 的故事告诉我们，长期主义和包容的环境对于技术突破至关重要。在没有直接业务关联的情况下，TapTap 支持 AI 部门的探索，最终促成了国产 LLM 的重要尝试和突破。
对话实录：大厂难落地的项目，换个地方生根发芽
秦臻分享了他选择 TapTap 而非大厂的原因，主要是看中了 TapTap 提供的宽松自由氛围和充足的算力资源。这种环境让他能够继续深入研究线性 Attention 方向，最终取得了令人瞩目的成果。
技术突破的影响
MiniMax 的成功不仅验证了线性 Attention 技术的商用潜力，也为 AI 领域的发展开辟了新的道路。秦臻的研究成果被 MiniMax 引用并发展，展示了学术界与工业界合作的巨大潜力。
未来的展望
秦臻和赖鸿昌对 AI 行业的未来充满期待。他们认为，随着技术的不断进步和更多公司的参与，AI 领域将继续蓬勃发展，带来更多的创新和突破。
