行业背景与问题 - 当前主流大语言模型（如GPT、Claude、Gemini）陷入同质化竞争，擅长生成文本但难以应对真实产业场景，在银行风控、工业故障诊断、临床推理等场景中频频出错，且无法识别自身知识边界，常以自信口吻输出错误结论[1] - 大语言模型本质被认为是超大规模的“互联网记忆压缩器”，缺乏世界模型、因果机制和责任边界，因此无法胜任如核控决策等需要理解物理和后果的高风险任务[3] 公司新产品发布 - 人工智能公司范式智能于1月9日发布名为“Phanthy”（万神殿）的新平台，宣称其标志着新智能范式的诞生，旨在绕过“通用幻觉”，打造一条通往可信赖、可行动、可验证的通用人工智能（AGI）的工程化路径[1] 产品核心理念与架构 - Phanthy平台的核心理念是将AI从“全知全能的神”还原为“各有所长的专家”，其本身不是一个千亿参数的语言模型，而是一个由生成式协调中枢与多个垂直世界模型构成的智能操作系统[3] - 平台架构告别“单一大脑”模式，采用“专家议会”模式：用户输入任务后，生成式协调中枢进行任务拆解与领域识别，调度相应的垂直世界模型（如金融、物流、技术模型）进行协同推理，最终生成结构化、可审计的建议报告[9] 产品技术突破与能力 - 具备领域因果推理能力：其垂直世界模型（如金融、能源模型）能进行可追溯、可干预、可验证的因果推理，例如模拟宏观经济对企业现金流的影响，或推演电网负荷与新能源出力之间的动态平衡[5] - 支持闭环决策与行动反馈：平台能与工业控制系统（如PLC）直接对接，实现“感知-决策-执行-学习”的闭环，这是纯文本模型无法实现的能力[6] - 具备认知诚实性：当面对超出知识边界的问题时，垂直模型会明确返回“置信度不足”或“需人工介入”的提示，而非强行生成错误答案[7] - 支持持续进化：垂直世界模型部署在真实业务流中，通过在线学习不断吸收新数据和新规则，例如医疗模型可根据医生反馈自动优化诊断逻辑[8] 公司战略与生态建设 - 公司即日起向金融、能源、制造、交通、医疗等关键行业开放Phanthy平台合作，提供垂直世界模型开发框架、领域知识注入工具链、安全可控的模型协同协议以及首批开源的金融与工业基础模型[11] - 公司战略定位是成为AGI生态的“水电煤”，即智能基础设施供应商，旨在通过开放共建，拓展通用智能的边界，而非追求成为唯一的AI供应商[11] 产品价值主张与行业意义 - 该产品的价值主张不依赖参数规模，而依靠专业深度；不追求表面文本流畅，而坚守逻辑严谨；不追求单一模型垄断，而致力于多模型协同共生[12] - 该产品的出现被视为对当前大模型军备竞赛的警醒，强调AI的价值在于解决实际难题而非泛话题的对话能力，这可能是通往AGI的一条坚实但被忽视的道路[11][12]

智通财经APP获悉，在大语言模型(LLM)集体陷入"越练越大、越用越虚"的困局之际，1月9日，人工智能领军企业范式智能(06682)震撼发布Phanthy平台(中 文名：万神殿)，宣告一个新智能范式的诞生。这不仅是对当前主流AI路线的彻底颠覆，更是一条绕过"通用幻觉"、直通可信赖、可行动、可验证通用人工 智能(AGI)的工程化高速路。 过去两年，GPT、Claude、Gemini 等大模型轮番登场，看似百花齐放，实则同质内卷。它们擅长写诗、编故事、总结网页，却在真实产业场景中频频"翻 车"： 面对银行风控系统，无法解释一笔贷款为何高风险；在工厂产线上，看不懂设备振动频谱与故障的因果关联；问及患者病史与用药冲突，只能给出模糊概 率，无法进行临床级推理；更致命的是——它们不知道自己不知道什么，常以自信口吻输出错误结论。 "大语言模型本质上是一个超大规模的'互联网记忆压缩器'，它没有世界模型，没有因果机制，没有责任边界。"范式智能首席科学家指出，"你可以让它写一 篇关于核电站安全的论文，但它绝不能参与真正的核控决策——因为它不懂物理，也不懂后果。" 而Phanthy 的答案是：把AI从'全知全能的神'还原为'各有所 ...

公司新产品发布 - 人工智能领军企业范式智能于2026年1月9日震撼发布名为Phanthy（万神殿）的新平台[1] - 该平台宣告一个新智能范式的诞生，是对当前主流AI路线的彻底颠覆[1] - 公司宣称该平台是一条绕过“通用幻觉”、直通可信赖、可行动、可验证通用人工智能（AGI）的工程化高速路[1] 对现有大语言模型局限性的批判 - 过去两年，GPT、Claude、Gemini等大模型轮番登场，看似百花齐放，实则同质内卷[1] - 现有大模型擅长写诗、编故事、总结网页，却在真实产业场景中频频“翻车”[1] - 具体局限包括：面对银行风控系统无法解释高风险贷款原因；在工厂产线上看不懂设备振动频谱与故障的因果关联；问及患者病史与用药冲突只能给出模糊概率；更致命的是它们不知道自己不知道什么，常以自信口吻输出错误结论[1] - 公司首席科学家指出，大语言模型本质上是一个超大规模的“互联网记忆压缩器”，它没有世界模型，没有因果机制，没有责任边界[3] Phanthy平台的核心设计理念与架构 - Phanthy的答案是：把AI从“全知全能的神”还原为“各有所长的专家”[3] - Phanthy并非又一个千亿参数的语言模型，而是一个由生成式协调中枢加多个垂直世界模型构成的智能操作系统[3] - 其架构设计彻底告别了“一个模型打天下”的幻想，采用从“单一大脑”到“专家议会”的模式[9] - 运行逻辑分为五步：用户输入复杂任务；生成式协调中枢自动拆解任务并识别涉及领域；调度对应垂直世界模型；多模型协同推理，生成结构化报告；最终输出可执行、可审计、可回溯的智能建议[9] - 公司强调这不是AI的“降级”，而是“升维”，是在数字世界复现人类文明依靠无数专家深耕与协作的智慧机制[10] Phanthy平台的核心技术突破 - 具备领域因果推理能力：不同于LLM基于统计相关性的“猜测”，其金融世界模型能模拟宏观经济变量如何传导至企业现金流，能源模型可推演电网负荷波动与新能源出力之间的动态平衡，且每一步推理均可追溯、可干预、可验证[5] - 支持闭环决策与行动反馈：LLM只能“说”，Phanthy却能“做”，其工业世界模型可直接对接PLC控制系统，在检测到异常后自动调整参数并观察结果，形成“感知-决策-执行-学习”闭环[6] - 拒绝幻觉，拥抱不确定性：当面对超出知识边界的问题，Phanthy的垂直模型会明确返回“置信度不足”或“需人工介入”，而非“一本正经地胡说八道”[7] - 持续进化，越用越强：每个垂直世界模型都部署在真实业务流中，通过在线学习不断吸收新数据、新规则、新案例，例如医疗模型会结合医生修正反馈自动优化判断逻辑[8] 公司的生态战略与行业影响 - 即日起，Phanthy平台向金融、能源、制造、交通、医疗等关键行业开放合作[11] - 公司将提供垂直世界模型开发框架、领域知识注入工具链、安全可控的模型协同协议以及首批开源的金融与工业基础模型[11] - 公司表示不追求成为唯一的AI供应商，而是希望成为AGI生态的“水电煤”，每一个高质量垂直模型的加入都是对通用智能边界的拓展[11] - 在大模型军备竞赛渐入疲态的今天，Phanthy的出现犹如一记警钟，其价值主张在于AI的价值不在能聊多少话题，而在能解决多少难题[11] - 该平台不靠参数规模取胜，而靠专业深度立身；不追求表面流畅，而坚守逻辑严谨；不幻想一统天下，而致力于协同共生[12]