闫俊杰，1980年出生于中国河南省的一个小县城。他从小在较落后的地区长大，很多东西需要靠自己领悟，这种成长经历使他形成了独立解决问题的能力。闫俊杰的外公曾想写一本书，但因不会打字和书写而放弃，这激发了他对通用人工智能的信仰，认为AI可以帮助普通人解决实际问题。他是一位在人工智能领域具有深厚背景的创业者和科学家，教育经历如下：
本科：东南大学数学专业
硕士：重庆邮电大学信息与通信工程专业
博士：中科院自动化所
博士后：清华大学计算机系
毕业后，闫俊杰在商汤科技任职，最终做到副总裁、研究院副院长及智慧城市事业群CTO，负责深度学习工具链和底层算法的搭建以及通用智能技术的发展。2021年12月，他离开商汤创立了MiniMax，致力于通用人工智能（AGI）的研发和应用。在创立MiniMax后，他带领团队推出了多款AI产品，包括国内首个MoE大语言模型abab 6和万亿参数的abab 6.5模型，多个AI应用：星野、海螺AI等，显著提升了用户体验和渗透率。此外，MiniMax还与高济健康合作打造了智能患者管理系统“高济神农”，该系统基于MiniMax的大语言模型，构建了包含数亿条医学专家指南和共识的肿瘤知识库。MiniMax在短短两年内完成了A+轮融资，估值突破25亿美元，成为AI领域的独角兽企业。
闫俊杰对AI的观点如下：
- AGI的愿景
闫俊杰认为，AGI（通用人工智能）应该成为日常生活的一部分，为普通人服务，而不是高高在上的大杀器。他强调AGI的价值在于服务普通人，通过产品化的方式让更多人使用AI技术。 - AI发展阶段
闫俊杰将AI的发展分为三个阶段：
第一阶段（2021年之前）：AI主要作为业务和产品中的某个环节存在。
当前阶段：AI具备通用能力，可以独立驱动一些产品。
未来阶段：AI能力稳定超过普通个体，用户在线时长大于传统产品。 - 技术路线
闫俊杰在技术路线选择上非常激进，主要包括以下几个方面：
MoE模型：选择混合-多专家模型（MoE）以应对高推理成本和延时问题。他认为这是通向更好模型的必要条件。
多模态融合：整合文字、声音、图像和视频等多模态能力，以提升用户体验和渗透率。
Scaling Laws：通过小规模实验预测大规模实验结果，优化数据质量和算力分配。 - 降低错误率
闫俊杰认为，降低大模型的错误率是当前的核心问题。他指出，GPT-4这一代的模型在各类评测和很多真实场景中大概有20-30%的错误率。未来的拐点是模型错误率再降低一个数量级，应用规模再大两个数量级。 - 用户共创
闫俊杰强调与用户共创技术，认为用户的创造力和反馈是技术进步的重要驱动力。他认为AI不仅体现在一个模型上，还可以体现在用户的创造上，通过用户反馈不断优化模型和产品。 - 技术与产品结合
闫俊杰主张技术和产品并重，认为创业公司要做出用户量巨大的to C产品。他强调技术进步需要依赖用户的反馈，并通过产品化的方式实现技术的广泛应用。 - 中国AGI的未来
闫俊杰对中国在AGI领域的未来充满信心，尽管短期内存在算力和资源的差距，但通过用户驱动和持续迭代有望缩小差距。他预计未来全球将有五家AGI公司，其中至少有两家中国公司。 - 组织管理
闫俊杰在组织管理方面强调以下几点：
团队协作：关注团队成员在重要项目中的合作能力。
科学方法：采用数据科学的方法快速识别有效的东西。
组织创新：通过组织创新持续提升团队能力。
人才选择：选择能提升团队整体输出的人才。
高效决策：在决策时果断高效，专注于技术进步的效率。
轻量化组织：保持组织结构简单，注重研发效率。 - 技术进步与商业化
闫俊杰认为技术进步是核心竞争力，商业化是实现技术价值的途径。MiniMax通过自研大模型和开发多款应用，形成技术与产品的正向循环，推动技术普惠大众。 - 未来展望
闫俊杰对未来五年、十年中国在AGI领域的前景充满信心。他认为，通过技术创新和用户参与，中国有望在全球AGI格局中占据重要位置。他强调降低模型错误率和多模态融合是未来发展的关键。
闫俊杰认为，AGI（通用人工智能）是未来发展的唯一道路，尽管这条道路非常艰难。他认为，AI应用的商业化不是当前最重要的关注点，而是将技术提高到广泛可用的程度。此外，他指出，AI企业需要在降价的同时保持更好的效果，以找到好的商业模式。