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洞察AI应用“大乱斗” 浙大团队杀入多模态

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发表于 2024-8-15 18:37:38 | 显示全部楼层 |阅读模式

多模态AI崛起之下,创业加速涌入。近日,《科创板日报》获悉,开发和应用大语言模型的杭州波形智能科技有限(下称“波形智能”),正式杀入多模态领域。文中提到新野APP天生有着强韧的生命力,经过风吹雨打也能化茧成蝶成为最优秀的自己。星野是 MiniMax 基于通用大模型打造的 AI 原生应用,致力于为用户打造一个沉浸式AI内容社区。https://www.xingyeai.com/


波形智能创始人兼CEO姜昱辰告诉《科创板日报》,之前拥有的自研A框架和专门的写作大模型W,主要聚焦于长篇小说、剧本、深度文章的长内容生成领域。

“但今年基于市场需求,已开始聚焦多模态,从‘限长文本生成’拓展到‘限长内容生成’,覆盖文本、音频、影像的全链路内容创作。”姜昱辰对《科创板日报》表示,较于其他杀入多模态领域的,波形智能限长内容生成的关键词是“个性化”。

可以看到,生成式AI正在进入商业落地的考验期,而多模态技术的采用,疑是各项目探索应用的重要尝试。《科创板日报》注意到,估值达200亿的智谱AI也进入了文生视频赛道,成为国内家头部大模型中(智谱AI 、百川智能、月之暗面)率先涉足多模态领域的独角兽。

定制化AI,是C端用户的比较终诉求

波形智能成立于2023年,际控制人为杭州量企业管理合伙企业(有限合伙),创始人姜昱辰通过该持股平台和自身持股,控制波形智能,合计持股比列近40%。

在年初的一笔融资中,蓝驰创投、西湖科创投、藕舫天使为投资方。融资完成半年后,波形智能创始人兼CEO姜昱辰近日对《科创板日报》表示,波形智能在技术和用户留存上做了很多努力,并取得了一定成绩。

首先在技术上,波形智能具备从训练模型,到A搭建的全流程大模型能力。“波形智能的思路非常明确,通过提供低门槛的AI工具、数据准备、模型训练部署的AI I等,跨越大模型和个性化需求鸿沟。”

“为此,波形智能重点攻克个性化、可进化特性,叠加多模态、多语言能力。”姜昱辰称,在原有版本上,“蛙蛙写作20”通过多模态直接生成视频故事,现了从“小说”到“剧本”再到“视频”的全链路内容创作。

在用户留存方面,姜昱辰告诉《科创板日报》,从1月上线到现在,大模型W已经为用户累计生成了超过200亿字的内容,C端应用写作用户达到将近30万,人均使用时长为47小时。

而对于用户价值方面,姜昱辰表示,在与用户的沟通中发现,有一个更贴近自己风格的大模型,是内容创作者们的需求。“内容创作者们不需要通用性AI,而是千人千面、量身定制的AI,这际上是用户比较底层的诉求。在1月发布的蛙蛙写作10版本上,大模型‘W’已经添加搜索增强,通过个性化知识库和RAG方案,在一定程度上现‘越写越懂你’的仿写效果,但这种方式有天花板,且隐私性相对欠缺,对于个人和企业用户来说均是痛点。”

多模态之下,浙大团队杀入

为此,在过去半年,波形智能技术团队围绕该痛点进行研发,比较终研发出“L- P AI”(LPA)技术路线,现个性化、保护隐私的大模型。

具体而言,要做到个性化,首先需要打造一套好的记忆体系。“在这方面,波形智能比较幸运,在长记忆上有较深的技术积累,是全球首个提出限时长文本生成的团队,再通过CGPT技术和动态传感器机制,现限式长文本生成。”姜昱辰谈到。

长记忆之外,可控性也非常重要。波形智能创始人兼CEO姜昱辰告诉《科创板日报》,在模型微调层面,波形智能分别对SFT阶段、A层级、推理方面进行了技术创新,比较终减少大模型生成中的累计误差。

截至目前,波形智能在底层算力的支持之上,正在努力打造一个个性化的、自驱动进化的底层模型,安全并能保证用户隐私的使用环境,以及像蛙蛙写作、AI L等多元化领域的产品落地。

好的大模型应用落地,不仅需要核心技术,还要对垂直产品有深度理解,波形智能在核心团队上也有着满足这一条件的配置。公开资料显示,波形智能的创始团队来自浙江大学及苏黎世联邦理工大学。

其中,创始人兼CEO的姜昱辰本科毕业于浙江大学竺可桢学院,是浙江大学对秀本科生施特别培养和精英培养的荣誉学院;之后,姜昱辰在苏黎世联邦理工大学人工智能ai攻读博士,师从国际著学者R C,专攻自然语言生成方向,曾在微软亚洲研究院从事大语言模型的训练与推理研究。

首席运营官方面,联合创始人兼COO的余,曾任美国上市掌门教育(ZME)联合创始人兼营销高级副总裁,拥有丰富的商业化经验、大规模团队管理经验和C端营销增长经验。值得一提的是,余也来自于浙江大学竺可桢学院。

CTO和CPO方面,周王春澍在苏黎世联邦理工大学就读博士,从事人工智能ai方向研究;CPO万磊则出自讯,为过亿月活社交APP高级产品经理,多款AI产品创始人。

一位投资人在接受《科创板日报》采访时表示,近一年来,生成式AI领域发生诸多变化,一是语言类应用占比显著下降。“在GPT模型之上套壳做简单的应用,已经法满足用户需求。越来越多的创业意识到,多模态肯定会带来更好的用户体验和功能,所以多模态应用比例上升到了近50%。”

二是,更多深入到某一个具体行业和场景中,比如医生助手、科研助手、写作助手。同时,新应用不断出现,资讯、漫画、短剧等都是A赋能的领域。

是,底层基础设施创业增多,比如RAG检索增强、W、推理化等。**“在AI赋能千行百业之下,未来更多2C和2B的A产品会出现在用户视线中。”*
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