元始智能RWKV获数千万天使轮天使轮融资，致力于突破Transformer架构瓶颈

在2022年度，AI领域涌现出大量创新技术，其中，架构RWKV在2023年12月实现了具有商业价值的重大突破，不仅降低了训练成本，也优化了推理过程。这种成本效益使得小型设备也能够运行大型模型，并支持实时推理。

RWKV的核心在于，它巧妙地融合了Transformer模型的优点。它力求在大语言模型领域，既能达到Transformer的性能水平，又能克服其固有的扩展性难题，为高效部署和广泛应用提供可能性。特别地，RWKV的卓越之处在于其能够像循环神经网络那样逐个处理token，这极大地提升了计算效率和内存管理能力。

RWKV在设计理念上与传统的Transformer有所不同。尽管Transformer需要一次性处理所有tokens，从而导致计算量庞大，但RWKV能够以串行方式处理每一个token，从而显著降低了计算负担。RWKV巧妙地结合了RNN的顺序处理优势，并同时实现了并行训练和高效推理。

更进一步地，RWKV在保留Transformer性能的同时，展现出卓越的效率和内存优势。由于其token处理的独立性，RWKV能够在资源受限的环境中实现高效运行。这意味着RWKV在边缘计算等对资源敏感的场景中具有显著的优势。与传统的Transformer模型相比，RWKV在提升效率的同时，也优化了资源利用。

目前，RWKV已经成功推出了从0.1B到14B不同规模的模型，并且正在积极开发更大的32B参数模型。值得关注的是，架构RWKV计划在2025年发布具有700亿参数的RWKV-7版本，旨在进一步提升性能，从而与最先进的大型语言模型相媲美。

总而言之，RWKV不仅仅是一项技术创新，它还代表着人工智能领域的一种发展趋势，预示着AI技术将更加普及化。凭借其高效的性能和较低的资源需求，RWKV有望推动AI技术在更广泛的应用场景中落地，实现普惠AI的目标。正如其开发者所期望的那样，RWKV有望成为大型模型领域的“Linux”。