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"法国空乘满天星又叫什么",　　“二战时期，有一艘日本的大船在这（中国东极岛海域）沉没，70多年来，没人能找到这艘沉船……”　　作为2024年上海国际电影节上最快售罄10部影片TOP1，一经亮相便赢得无数赞誉和期待，提前观影的网友纷纷称赞这是一部“文本极为详实”“呈现视角多元”的“伟大的作品”。这就是由方励担任制片人兼导演的纪录电影《里斯本丸沉没》。今日，影片发布定档海报及预告，正式宣布将于9月6日上映。届时，一段在家门口沉没了82年的历史将由中国人亲手发掘并呈现给世界，而方励为此付出了8年的时间和全部身家。　　“从得知这个事情开始，出于好奇去带队勘探，想要找到这艘沉船，找到船之后，又想要找到跟这艘船有关的人，想去了解他们的故事，他们在82年前都经历了什么。就这样挖掘出了这个故事。现在，是时候把它们讲给更多人听了。”方励说。　　“一个几乎不为人知的历史真相”——82年前“里斯本丸”号上到底发生了什么？　　预告片一开始就接连抛出疑问：这艘名为“里斯本丸”号的日本货船为何会沉没在中国东极岛海域？为何70多年来都没人找到这艘沉船？船上800多个年轻的盟国军人被永远地埋葬在了海底，他们是谁？当年到底发生了什么？公众又为何对这段发生在中国家门口的历史知之甚少？而这些问题，也就是纪录电影《里斯本丸沉没》要揭开的真相。　　1941年12月，1816名盟军战俘被关进日军武装运输船“里斯本丸”号船舱，从中国香港前往日本。由于日军违反《日内瓦公约》，未在船上悬挂任何运送战俘的旗帜或标志，“里斯本丸”号在海上平稳行驶三天后，在中国舟山东极岛海域被美军潜艇发射的鱼雷击中。　　从预告片可以看到，方励采访到了当年从“里斯本丸”号上逃出的幸存者、遇难者的家属、东极岛上的渔民，甚至还采访到了日方的相关人士，采访的内容可谓角度丰富观点翔实，而每个人说出的话亦让人触目惊心：“日本人经常会在货船上运载战俘却又不做任何标识。”“我透过潜望镜看到的就是一艘全副武装的船。”“我们被锁死在（船舱）里面哪也去不了。”“这些混蛋想淹死我们。”“这已经成了一场蓄意的大谋杀。”“所有岛上的老百姓，有船的都划出去了。”通过这些人的话语，不难拼凑出那段被湮没了82年的历史真相，而电影则更加完整地再现了当年发生在“里斯本丸”号上的事件全过程，待电影上映时将会全部呈现给观众。　　“本片完全基于历史事实”——82年前中国渔民的义举要让更多人知道　　“里斯本丸”号被鱼雷击中后逐渐下沉，船上的盟军战俘危在旦夕，而此时日军却选择将船舱钉死，且对试图逃出船舱和跳海的盟军战俘开枪，企图把所有战俘埋葬在这片海域。而就在这个危急关头，附近岛上的255名舟山渔民冒着枪林弹雨，一次次划船冲进大海，将落入海中的战俘救起。中国渔民的义举打断了日军的屠杀，384名盟军战俘也因此获救。　　80多年过去，当年参与救援的中国渔民也大多去世了，预告片中出现的那位讲述当年历史的中国老人名叫林阿根，他也是当时最后一个亲历“里斯本丸”沉船事件的渔民。电影记录下了他对那段历史最后的记忆，也记录下了盟军战俘后人来到中国东极岛上看望和对他表示感激的画面。2020年8月6日，林阿根老人去世，许多盟军战俘的后人都发来了唁电，致哀的同时也再次感谢他当年的义举：“他为世界留下的遗产，包括勇气、英雄主义，和一个人在面对人类最恶劣的暴行时所能施予的善。”　　“当一艘船沉入海底”——“理工男”方励率海洋科技团队历时两年找到沉船　　由方励担任制片人、韩寒执导的电影《后会无期》有一首同名主题曲，第一句便是“当一艘船沉入海底”，说的正是里斯本丸号。2014年，方励正是在东极岛上与韩寒拍摄《后会无期》时听到当地渔民说起附近有一艘二战沉船的故事，作为一个毕业于华东地质学院（现东华理工大学）应用地球物理专业的“理工男”，在进入电影圈之前又刚好是从事地球探测和海洋调查技术装备的系统集成、研发制造工作，方励出于好奇，随即率领海洋科技团队在2016年展开了勘测工作。到2017年9月，终于验证了海底沉船的钢铁物理属性与“里斯本丸”号建造的历史、物理及机械结构完全吻合，由此确认位于「30°13'44.42\"N122°45'31.14\"E」这个坐标上的沉船残骸属于“里斯本丸”号。　　由于历史记载中对于“里斯本丸”号的介绍少之又少，方励只能通过自己的调查结果结合有限的历史线索，抽丝剥茧，与物理专业人士研究“里斯本丸”号船体结构等细节。确认沉船正是“里斯本丸”号之后，他又邀请著有《里斯本丸沉没：英国被遗忘的战时悲剧》的托尼·班纳姆博士担任历史顾问，英国退役少校费恩祺担任军事顾问，在全世界范围内共同寻找历史亲历者与后代，最终寻得中、日、英、美等多国380余名幸存者及其后代，并与其中110多名人员面对面交流沟通。方励将他们的讲述，与动画制作、历史资料相结合，力求真实地还原“里斯本丸”号沉船过程与船舱中堪称“地狱般”的经历。历史的碎片就这样一片一片被捡起，方励凭借自己一直以来的缜密与严谨，为大家揭秘了那组坐标数字的背后的意义，并将沉船中1816名战俘的故事与历史真相公之于众。　　对于这十年间的不懈努力发掘，方励用了一个词——“活该”。“谁让我刚好听到了这个沉船的故事，刚好我又是从事物理探测和海洋调查的，刚好我又做电影，所以这件事只能我来做——活该我做！”所以，方励从好奇心驱使，到专业本能驱使，再到责任感驱使，一步一步地去寻找真相，去抢救历史。历时8年，终于在今年用一部完整翔实的纪录电影，将这段被淹没82年的历史真相带出沉寂的海底。　　纪录电影《里斯本丸沉没》由浙江劳雷影业有限公司、峨眉电影集团有限公司、上海亭东影业有限公司出品，北京劳雷影业有限公司、之江电影集团有限公司、捷成华视网聚（常州）文化传媒有限公司、嘉兴市南湖投资开发建设集团有限公司、浙江安吉昌硕影视产业有限公司、四川峨影投资有限公司、上海淘票票影视文化有限公司、天津猫眼微影文化传媒有限公司、上海宽娱数码科技有限公司、北京微梦创科网络技术有限公司联合出品，上海淘票票影视文化有限公司发行，保利影业投资有限公司联合发行，将于9月6日在全国上映，敬请期待！

"法国空乘满天星又叫什么",在这波AI浪潮中，面壁智能是国内少有选择AllIn端侧模型的头部大模型厂商。自从面壁智能2月份发布性能小钢炮1.0后，接连几月陆续迭代升级，其中后续推出的开源模型MiniCPM-Llama3-V2.5更是因为强悍的实力遭到了斯坦福AI团队的抄袭。四月份--**--在这波AI浪潮中，面壁智能是国内少有选择AllIn端侧模型的头部大模型厂商。自从面壁智能2月份发布性能小钢炮1.0后，接连几月陆续迭代升级，其中后续推出的开源模型MiniCPM-Llama3-V2.5更是因为强悍的实力遭到了斯坦福AI团队的抄袭。四月份，面壁智能CTO曾国洋还曾预言，GPT-3.5级别的模型将在一两年内就能在移动设备上运行。好消息是，不用再等一到两年了，因为今天发布的MiniCPM3.0实现了初代小钢炮发布时立下的Flag：今年内让GPT-3.5水平的模型在端侧跑起来。仅4B参数，以小博大，性能超越GPT-3.5，MiniCPM3.0也标志着「端侧ChatGPT」时刻的到来。简单来说就是，MiniCPM3.0的面世意味着用户未来能体验到快速、安全、且功能丰富的本地AI服务，无需依赖云端处理，以及获得更流畅、更私密的智能交互体验。从官方分享的基准测试来看，MiniCPM3.0在CMMLU、CEVAL等考究中文能力的基准测试中一骑绝尘，轻松碾压Phi-3.5、以及GPT-3.5等模型。而即便是对上了8B、9B等国内优秀的大模型，MiniCPM3.0的表现同样相当出众。简单总结一下MiniCPM3.0的特点：无限长文本，榜单性能超越Kimi端侧最强Functioncall，性能比肩GPT-4o超强的RAG外挂三件套，中文检索、中英跨语言第一无限长文本，性能超越Kimi小而强、小而全，或许是MiniCPM3.0最贴切的形容词。上下文长度是衡量大模型基础能力的一项重要特性，更长的上下文长度意味着模型能够存储和回忆更多的信息，从而有助于模型更准确地理解和生成语言。举例来说，更长的上下文长度能够让一个AI写作工具根据用户之前写的内容提供更相关的建议，或者根据更多的背景信息创作出更复杂、更引人入胜的故事。为此，面壁提出了LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。这是一种通过将长上下文切分为多个片段，让模型并行处理，并从不同片段中提取关键信息，汇总最终答案，实现无限长文本。据悉，这一技术普遍增强了模型处理长文本的能力，且在文本不断加长的情况，仍保持稳定性能、减少长文本随加长掉分情况。▲LLMxMapReduce技术框架图从32K到512K，MiniCPM3.0能够打破大模型记忆的限制，将上下文长度无限稳定拓展，用面壁官方的话来说就是「想多长就多长」。从大模型长文本的基准测试InfiniteBench结果来看，随着文本长度的增加，4B参数的MiniCPM3.0的性能优势反而愈发明显。InfiniteBenchZh.QA评测结果显示，4B参数的MiniCPM3.0整体性能优于Kimi，在更长的文本上显示出相对更强的稳定性。端侧最强Functioncall，性能比肩GPT-4o在接受APPSO等媒体的采访时，曾国洋也表示，MiniCPM3.0针对用户关注的一些能力进行了提升，比如加入了完整的systempromptFunctionCalling和codeinterpreter等能力。其中FunctionCalling（函数调用）能够将用户模糊化的输入语义转换为机器可以精确理解执行的结构化指令，并让大模型连接外部工具和系统。具体来说，通过语音在手机上调用日历、天气、邮件、浏览器等APP或相册、文件等本地数据库，从而打开终端设备Agent应用的无限可能，也让人机交互更加自然和方便。据介绍，MiniCPM3.0宣称拥有端侧最强FunctionCalling性能，在BerkeleyFunction-CallingLeaderboard榜单上，其性能接近GPT-4o，并超越Llama3.1-8B、Qwen-2-7B、GLM-4-9B等众多模型。曾国洋表示，现有的开源模型在这些能力上的覆盖并不全面，通常只有一些云端的大型模型能够完全覆盖这些能力。现在，MiniCPM3.0也实现了一些相应的功能。以RAG（检索增强生成）为例，这是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过从大规模文档库中检索相关信息来指导文本的生成过程，能够提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性，减少大模型的幻觉问题。对于法律、医疗等依赖专业知识库、对大模型幻觉容忍度极低的垂直行业来说，大模型+RAG在行业中尤其实用。MiniCPM3.0一口气上线了RAG三件套：检索模型，重排序模型和面向RAG场景的LoRA插件。MiniCPM-Embedding（检索模型）中英跨语言检索取得SOTA性能，在评估模型文本嵌入能力的MTEB的检索榜单上中文第一、英文第十三。MiniCPM-Reranker（重排序模型）在中文、英文、中英跨语言测试上取得SOTA性能。经过针对RAG场景的LoRA训练后，MiniCPM3.0-RAG-LoRA在开放域问答（NQ、TQA、MARCO）、多跳问答（HotpotQA）、对话（WoW）、事实核查（FEVER）和信息填充（T-REx）等多项任务上的性能表现，超越Llama3-8B和Baichuan2-13B等业内优秀模型。模型应用落地，先跑起来再说在接受APPSO等媒体的采访时，面壁智能CEO李大海提到，能跑起来和真正流畅地去做应用是两个不同的概念。而经过优化后的MiniCPM3.0对端侧设备的资源需求很低，量化后仅需2.2G内存，iPad端侧推理也能达到18-20tokens/s。对于iPad这样的移动设备来说，每秒能够处理18-20个token的速度已经意味着模型能够实时处理自然语言输入。比如在语音识别或实时翻译应用中，用户基本不会感受到明显的延迟，享受到相对流畅的交互体验。另外，相较于云端模型，作为端侧模型的面壁小钢炮MiniCPM系列模型还天然具有弱网、断网可用、超低时延、数据隐私安全等本地优势。在贡嘎雪山附近游玩时，想知道欣赏「日照金山」的最佳姿势，网络不佳的你可以向MiniCPM3.0发出提问。又或者，如果你是「赶海」的新人，站在波涛汹涌的海岸边，却想要满载而归，那不妨可以遵循MiniCPM3.0给出的建议。当你抬头仰望夜空时，萌生了捕捉星轨的念头，MiniCPM3.0也能给你将拍摄的细节娓娓道来。MiniCPM小钢炮系列飞速进步的背后是一以贯之的高效大模型第一性原理。面壁智能首席科学家刘知远曾提出一个大模型时代的「摩尔定律」，即大模型的知识密度平均每8个月将提升一倍。知识密度=模型能力/参与计算的模型参数具体来说，随着模型知识密度的持续增强，2020年GPT-3175B能力到2024年MiniCPM2.4B模型即可达到，2022年底ChatGPT首次亮相内置的GPT-3.5到2024年MiniCPM3.0模型即可达到。基于此，如果说MiniCPM追求的是极致端侧性能表现，那么MiniCPM-V追求的是极致多模态创新表现，面壁小钢炮的进步不是单方面的进步，而是端侧双旗舰的齐头并进。经过一两年的技术摸索，AI大模型正逐步进入落地应用的深水区。李大海认为，大模型具有两个大方向的价值，一个方向的价值叫做升级旧世界，第二个方向的价值则是发现新大陆。比如苹果整合ChatGPT服务到AppleIntelligence中便是一个典型的例证。端侧模型也是如此，通过在手机、汽车还有PC这样的场景里面，更适合做的事情是去服务好终端的厂商，然后让终端厂商因为有了端侧模型，整个系统层级的体验也变得更好。只不过，在技术到产品的惊险一跃中，厂商也需要投入大量时间来融合用户需求与技术。正如李大海所言，尽管移动互联网自iPhone问世以来就已经存在，但真正大规模增长和被验证的应用确实是数年后才开始涌现。实际上，面壁智能也一直在探索落地应用的场景。此前，面壁小钢炮MiniCPM端侧模型已经在PC、平板、手机等领域上实际运行。前不久，面壁智能也在WAIC上联手加速进化机器人，打造出完整「具身智能」的先驱方案，这也是业界首个高效端侧模型运行在人形机器人的演示，理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。李大海也向APPSO等媒体剧透，预计在年底前将会有配备面壁智能端侧模型的产品上市。简言之，面壁智能不断将高效高性能大模型放到离用户最近的地方，让大模型的能力像电力一样被随意调用、无处不在、普适且安全。在这个过程，更多的人也能尽快地享受到大模型的价值和作用。MiniCPM3.0开源地址：GitHub:?https://github.com/OpenBMB/MiniCPMHuggingFace:?https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-4B

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作者：盘永平

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