每一項(xiàng)革命性的技術(shù)誕生后,人類(lèi)都需要探尋技術(shù)走向“應(yīng)用普惠”的方法。
正如造紙術(shù)的誕生帶來(lái)了文明的傳播,蒸汽機(jī)帶來(lái)了人流、物流,電子計(jì)算機(jī)技術(shù)帶來(lái)了今天互聯(lián)網(wǎng)的一切,它們背后的邏輯都是先進(jìn)技術(shù)普惠穿透了應(yīng)用邊界,觸達(dá)每個(gè)人,帶來(lái)社會(huì)級(jí)的變化,從而形成了文明的更迭。
而如今,AI正在扮演著同樣的角色。作為推動(dòng)人類(lèi)進(jìn)入智能時(shí)代的決定性力量,在AGI引領(lǐng)的第四次工業(yè)革命里,一個(gè)迫切的問(wèn)題擺在眼前:怎樣才能讓更多人用上AI?
在7月28日舉辦的2024波形智能Summer DevDay上,波形智能發(fā)布了《2024年技術(shù)路線(xiàn)白皮書(shū):Life-long Personalized AI》,并特別提出了對(duì)于“AI應(yīng)用”的新思考——千人千面的個(gè)性化、可進(jìn)化、普惠化。
基于全新的LPA技術(shù)探索,波形智能還發(fā)布了新一代多模態(tài)無(wú)限式長(zhǎng)內(nèi)容生成的個(gè)性化自適應(yīng)私人語(yǔ)言模型「Weaver 2.0」,以及重磅升級(jí)的多語(yǔ)言多模態(tài)的AI內(nèi)容創(chuàng)作工具「蛙蛙寫(xiě)作2.0」、「Siuuu.AI」、「AI Learning」等系列產(chǎn)品。
“做LPA的目的,就是希望讓每個(gè)人都普惠地?fù)碛幸粋€(gè)能‘越來(lái)越懂你’的「私人語(yǔ)言模型」。”波形智能創(chuàng)始人兼CEO姜昱辰表示,“只有當(dāng)AI與大眾的生產(chǎn)生活真正建立起強(qiáng)關(guān)聯(lián),并且能夠自理解、自適應(yīng)每個(gè)獨(dú)一無(wú)二的個(gè)體時(shí),才算迎來(lái)真正的千人千面的普惠化AI?！?/p>
01
個(gè)性化的實(shí)踐,從通用為王轉(zhuǎn)向千人千面
Scaling Law是近幾年AGI概念和大模型領(lǐng)域最火熱的技術(shù)名詞之一。拼參數(shù)、拼數(shù)據(jù)、拼算力,是廠(chǎng)商推出大模型后最喜歡做的幾件事。但換個(gè)角度看,大模型仍處于“無(wú)盡刷分”的階段,雖然基礎(chǔ)的泛化性和通用性可以得到提升,但落地到現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用場(chǎng)景還有諸多局限,比如很多用戶(hù)的個(gè)性化需求無(wú)法以通用模型來(lái)處理,技術(shù)與使用場(chǎng)景之間存在代溝等等。
讓大模型從可用走向好用,需要一場(chǎng)更有針對(duì)性的轉(zhuǎn)向。而這就是本次波形智能Summer DevDay最亮眼的一個(gè)發(fā)布和升級(jí)。對(duì)于用戶(hù)而言,AI最重要的還是「為我所用」,依據(jù)每個(gè)人不同的背景和使用方式?jīng)Q定它的實(shí)際價(jià)值和使用效果。這樣的話(huà),模型如何結(jié)合實(shí)際應(yīng)用環(huán)境、滿(mǎn)足個(gè)性化需求才是關(guān)鍵。
“我們基于LPA技術(shù)對(duì)Weaver進(jìn)行了特性?xún)?yōu)化,包括「千人千面的個(gè)性專(zhuān)屬、數(shù)據(jù)為核的自適應(yīng)/自進(jìn)化,以及端云結(jié)合的高效部署」?！辈ㄐ沃悄蹸TO周王春澍介紹說(shuō)。
具體來(lái)看,千人千面的個(gè)性專(zhuān)屬指的是通過(guò)用戶(hù)反饋交互信息,比如對(duì)生成內(nèi)容質(zhì)量的好/壞評(píng)價(jià),Weaver模型可以逐漸理解每一個(gè)用戶(hù)的創(chuàng)作偏好。配合波形智能一直在做的「動(dòng)態(tài)長(zhǎng)短期記憶機(jī)制」工作,創(chuàng)作者們可以實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更精準(zhǔn)、以及更個(gè)性化的無(wú)限式長(zhǎng)內(nèi)容生成,大幅提高用戶(hù)體驗(yàn)。
然而,每個(gè)人的需求和背景都是不斷變化的,想要做到個(gè)性化,模型必須能夠?qū)崟r(shí)理解并動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶(hù)的需求。
為此,波形智能自研了以數(shù)據(jù)為核心的可“自主進(jìn)化”的智能體框架——AIWaves Self-Evolving Agents,不僅集成了1.0版本的可控性能力,還采用Symbolic Learning方式,讓Agent可以在不斷更新的數(shù)據(jù)環(huán)境中解析自身的性能表現(xiàn),并根據(jù)用戶(hù)習(xí)慣和反饋定期或者主動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。這意味著,Weaver將可以持續(xù)更新,通過(guò)一次次自主進(jìn)化、自我適應(yīng),從而在未來(lái)表現(xiàn)得更好、與用戶(hù)需求更加適配。
“高質(zhì)量的、個(gè)性化的用戶(hù)體驗(yàn),能夠帶來(lái)更多的用戶(hù)積累?！苯懦秸f(shuō),“利用用戶(hù)反饋形成的數(shù)據(jù)飛輪,也能反過(guò)來(lái)推動(dòng)模型和組件能力的持續(xù)迭代,形成良性循環(huán)?！?/p>
除了需求匹配方向上的優(yōu)化升級(jí),端云結(jié)合是另一個(gè)更有針對(duì)性、更人性化的實(shí)現(xiàn)。在常規(guī)情況下,模型或是在本地部署,或是在云端部署,但各有隱私安全和價(jià)格方面的優(yōu)缺點(diǎn)。而Weaver可以根據(jù)需求,在不同環(huán)境下打造端云結(jié)合的“本地私鑰”,以適應(yīng)更加靈活的應(yīng)用場(chǎng)景并且保障用戶(hù)隱私。
(端云結(jié)合的LPA)
以小說(shuō)創(chuàng)作為例,一位作者的幾十萬(wàn)字存稿內(nèi)容只會(huì)在用戶(hù)本地的私人文檔和大模型云端之間傳送,公開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)上無(wú)法爬取,所以不會(huì)出現(xiàn)未發(fā)表的作品內(nèi)容提前泄露等問(wèn)題。同時(shí),前面提到的“模型會(huì)根據(jù)用戶(hù)數(shù)據(jù)和反饋進(jìn)行自我更新”,其數(shù)據(jù)和反饋也只會(huì)對(duì)用戶(hù)自己的文檔生效,因此不會(huì)存在數(shù)據(jù)/隱私泄露的情況,還能夠在保障用戶(hù)隱私安全的前提下提供全面且個(gè)性化的體驗(yàn)。
一次部署、持續(xù)更新、千人千面……這些特殊的性能優(yōu)化讓W(xué)eaver的應(yīng)用場(chǎng)景具備了更廣泛的可能性,能夠滿(mǎn)足更多樣化的需求。目前,新一代的「Weaver 2.0」模型和「LPA技術(shù)」已經(jīng)部署在波形智能的多個(gè)產(chǎn)品和應(yīng)用中,以期為用戶(hù)帶來(lái)更具個(gè)性化的體驗(yàn)。
02
走普惠化之路,讓AI門(mén)檻更低落地更快
1879年,當(dāng)愛(ài)迪生測(cè)試的燈絲終于持久點(diǎn)亮,他的下一個(gè)大想法是:怎樣才能讓“燈泡”走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)?
雖然近兩年AI應(yīng)用產(chǎn)品已經(jīng)在普羅大眾的生活中有所普及,但主流通用大模型的智能能力與日益增長(zhǎng)、日益細(xì)化的個(gè)性化需求之間仍有鴻溝。并且,這個(gè)鴻溝無(wú)法通過(guò)大模型本身的迭代逐漸消弭,這使得L1層的存在價(jià)值絕不會(huì)被大模型“吞噬”。
作為目前L1層全球最領(lǐng)先的公司,波形智能具備領(lǐng)先的從訓(xùn)練模型到agent搭建的全流程大模型能力。因此,波形智能的思路也非常明確,通過(guò)提供低門(mén)檻的AI工具、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練部署的AI Infra等,跨越大模型和個(gè)性化需求的鴻溝,去匹配不同圈層用戶(hù)的不同需求,進(jìn)而讓更多人真正用上AI。
在DevTool方面,波形智能發(fā)布了LLM Factory——一個(gè)實(shí)現(xiàn)垂域大模型“數(shù)據(jù)+訓(xùn)練+部署”的一站式應(yīng)用搭建平臺(tái),希望在幫助用戶(hù)降低AI使用成本的同時(shí),最大程度地縮短學(xué)習(xí)曲線(xiàn)。
而如果把LLM Factory視為是“基建”生態(tài)層面的AI普及,消費(fèi)端產(chǎn)品的快速落地、快速應(yīng)用,則是波形智能協(xié)助AI走入更加個(gè)人化的垂直使用場(chǎng)景中的直接舉措。
利用新一代Weaver模型具備的個(gè)性化、可進(jìn)化特性,疊加新增的多模態(tài)、多語(yǔ)言能力,波形智能實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的全面煥新升級(jí),帶來(lái)了更新迭代的AI內(nèi)容創(chuàng)作工具「蛙蛙寫(xiě)作2.0」以及海外版「Siuuu.AI」。
對(duì)于本次迭代的核心亮點(diǎn),波形智能CPO萬(wàn)磊給了很凝練的總結(jié)——一站式全鏈路創(chuàng)作工具平臺(tái)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
“從無(wú)限長(zhǎng)文本生成到無(wú)限長(zhǎng)內(nèi)容生成,蛙蛙寫(xiě)作打造了一個(gè)多模態(tài)賦能的視頻故事工具,輕松實(shí)現(xiàn)了從小說(shuō)到劇本到視頻,覆蓋文本、音頻、影像的全鏈路內(nèi)容創(chuàng)作。”萬(wàn)磊介紹道,“同時(shí),LPA技術(shù)的加持讓蛙蛙寫(xiě)作成為一個(gè)‘越寫(xiě)越懂你’的私人助手,能夠終身學(xué)習(xí)并記住用戶(hù)的一切,有效消除通用工具的‘偏差’,實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化的創(chuàng)作過(guò)程,為故事創(chuàng)作提供了決定性的競(jìng)爭(zhēng)力。”
想象一下,一個(gè)能夠理解并反映你獨(dú)特創(chuàng)作審美的AI助手隨時(shí)陪伴、幫助你,這正是新一代多模態(tài)無(wú)限式長(zhǎng)內(nèi)容生成的個(gè)性化自適應(yīng)私人語(yǔ)言模型所帶來(lái)的革命性體驗(yàn)。
值得一提的是,在個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域之外,波形智能還同步發(fā)布了原生的企業(yè)級(jí)「AI Learning」產(chǎn)品,能夠用AI重構(gòu)企業(yè)傳統(tǒng)的培訓(xùn)路徑,以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)成長(zhǎng)所需的能力提升。
企業(yè)端的模型應(yīng)用多是以深度解決垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題為主,很少關(guān)注到每個(gè)員工的個(gè)性化問(wèn)題。但在LPA技術(shù)加持下,波形智能「AI Learning」產(chǎn)品可以根據(jù)每個(gè)人不同的基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力,匹配不同的實(shí)施方案,從而實(shí)現(xiàn)千人千面、千人千練、千人千測(cè)的個(gè)性化培訓(xùn)和精準(zhǔn)評(píng)估指導(dǎo)。
“傳統(tǒng)的培訓(xùn)其實(shí)存在一個(gè)很明顯的特征,覆蓋廣、人員散,如果光靠人力去組織是非常困難的。但通過(guò)AI去做培訓(xùn),可以很大程度上提升效率,大大降低傳統(tǒng)培訓(xùn)中涉及的物理移動(dòng)的成本支出?！弊鳛椴ㄐ沃悄蹵I Learning產(chǎn)品客戶(hù)的顧家家居AI負(fù)責(zé)人胡建寶說(shuō)。
目前來(lái)看,千人千面的“普惠化AI”正在應(yīng)用落地端極大地豐富起來(lái),人人可上手AI的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。在底層算力的支持之上,個(gè)性化的、自驅(qū)動(dòng)進(jìn)化的底層模型,安全的、保證用戶(hù)隱私的使用環(huán)境,以及像蛙蛙寫(xiě)作、AI Learning這樣多元化領(lǐng)域的落地產(chǎn)品缺一不可,而這些正是波形智能的能力和優(yōu)勢(shì)所在。
“在技術(shù)研發(fā)、平臺(tái)打造、生態(tài)培育、應(yīng)用落地的一重重探索下,我們一步步、一點(diǎn)點(diǎn)錘煉出來(lái)了這些能力和產(chǎn)品。”姜昱辰說(shuō)。正如波形智能的觀察:個(gè)性化、可進(jìn)化、普惠化將會(huì)是主流通用大模型之后的重要探索方向,有望為AI注入前所未有的生命力。“全方位降低使用AI的技術(shù)門(mén)檻、成本門(mén)檻,讓更多的組織和個(gè)人更容易、更廣泛地使用AI,才能實(shí)現(xiàn)真正的AGI for Everyone’s Good?！?/p>
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