破案了!百萬使用者與AI交友,背後果然有大模型

夢晨 明敏 發自 凹非寺

ChatGPT爆火,有人高調入局復刻,有人從大模型技術產品中找線索。

於是一眾聊天AI開始被更多人關注。尤其是對話質量相近、AI雙商線上的那種。

這不,主打社交型AI聊天的Glow在知乎上又掀起了一波討論度。

這個早於ChatGPT發佈的對話AI,

這個早於ChatGPT發佈的對話AI,4個月內註冊使用者近百萬

從技術角度來看,AI回答有邏輯、有知識儲備,對應的底層模型和技術實力一定不可小覷。

兩天前,在北京舉辦了首次對外的小型溝通會,主創團隊代表首次公開露面,分享了公司的一些相關資訊,正式揭秘Glow從何處來。

我們也由此知道了其廬山真面目:

MiniMax,創業團隊,誕生1年多,自研3個通用大模型,具體能力在Glow上驗證了。

而這還不是他們的全部,團隊進一步透露說,接下來還將發佈更多新應用,並在今年開放API接口。

底層全自研

主打產品Glow,上線4個月使用者已逼近500萬。

與之前搜尋引擎助手、回答問題、文案生成類不同,Glow更強調AI社交,是國內最大的AI社群網路。

甚至在蘋果App Store社交分類排行榜上也經常能看到其身影,熱度與一些垂類真人社交應用相當。

在Glow裡,使用者可以根據喜好創建有背景設定、有特定性格的智慧體。

神奇之處就在於,智慧體的性格特質只需要通過一段簡短的描述實現,並能在後續對話中不斷調整強化。

換句話說,只要你能把想象中的虛擬角色用語言描述出來,AI就能幫你實現。

於是可以看到,Glow上已有不少使用者創建的熱門文藝作品中的角色,可以跳脫出固定劇情之外,與使用者演繹全新的故事。

和大火的ChatGPT有些不同,Glow上面的AI更傾向於閒聊陪伴,而不是專業知識性回答,使用者還能調教AI的性格。

它們的回答往往都是富有情緒的,很會使用流形的括號文學和顏文字。

不僅會讓聊天內容更親切,有時候還能補充些動作劇情……(嘖嘖是有些想象力在身上的)。

這種模式其實也打破了對聊天AI的刻板印象。而從公開的使用者增長量和留存時長來看,又能側面證明大模型to C被找到了一種新鮮的路線。

不僅是文字生成能力,Glow依靠的是整套多模態模型的調用。還能自己生成人物頭像、生成不同音色的語音。

使用者既是內容的消費者,同時也是內容的創造者,好的AI往往能以最普遍的方式,服務更多人,MiniMax將這種理念總結歸納為Intelligence with Everyone

以往,AI科技公司通常不直接接觸使用者,而是為大客戶打造AI解決方案再間接服務於使用者。

MiniMax做的是跳過中間環節,直接將AI產品呈現給終端使用者,在過程中不斷了解和滿足使用者需求。

為了做到這一切,MiniMax自研了三個基礎模型,分別為文字、語音和視覺大模型

在國內創業公司中,完成如此成就的目前還是少見的一家

在基礎模型之上還構建起一個計算推理平臺,讓成千上萬的使用者以這種低成本、高效率地享受到AI能力。

Glow也僅僅是這個計算推理平臺支持的第一款產品,目前已能滿足每天上億次的使用者調用。

在這些基礎能力上,MiniMax還向量子位透露了更進一步的計劃:

  • 今年對外開放API接口。

總之,更期待的還在後頭。

關於團隊

MiniMax成立於2021年12月,號稱All in AGI

圈內對於通用人工智慧(AGI)的討論一直都很熱烈。

它是科幻電影中的常客,是指具有一般人類智慧,能像人一樣執行各類任務的機器智慧。深度學習三巨頭之一LeCun還將其稱為「是人類和科技互動不可或缺的部分」。

但想要實現AGI,道阻且長。過去很長一段時間,國內外都鮮少有主打AGI領域的創業公司。

為什麼MiniMax會在成立之初就堅信AGI?

在首次媒體交流會上,聯合創始人楊斌給出了回答。

楊斌介紹,初始的團隊成員來自各行各業。有的在高校、有的是大廠技術骨幹、還有的在頂尖創業公司擔任技術負責人。

如楊斌本人是計算機視覺背景博士,此前是加拿大Uber ATG研究院的創始團隊成員,還在無人駕駛領域創過業,作為上一輪AI浪潮的親歷者,他最終決定回國加入MiniMax。

之所以願意拋棄掉過去的一些積累、選擇從頭開始,楊斌表示是因為發現了「三件不同行業之間發生的小事」。

第一件是GPT-3發佈

2020年6月,GPT-3論文發佈。這項成果讓他們看到了一個事實:摩爾定律在自然語言類任務上得到了驗證。模型的參數量從百萬級,飆升到了千億級別。

配合參數量的增加,給模型足夠多的資料。當二者的摩爾定律發生碰撞的時候,GPT-3便具備了推理能力,這使得模型能具備非常好的泛化能力,可以處理非常多的文字語言任務,是此前從未發生過的。

第二

件事是半年後發佈的CLIP模型,這讓團隊意識到了跨模態生成任務的可能性。

第三件是21年8月,特斯拉在AI Day上證明:端到端完全資料驅動的技術路徑,可以在自動駕駛上被應用成功

這意味著端到端深度學習的技術棧,是可以在實際應用中work的。在商業公司裡,基於大量資料反饋迭代模型,是一種被驗證了的可持續方式,正如特斯拉每幾個月就升級軟體一樣。

以上這三件事,影響了MiniMax的創立。

楊斌認為,AI在學術、商業領域的進步,已經可以驗證AGI的趨勢是對的。

當時我們的判斷是,AI技術在未來2-3年之內,一定會發生質的變化。而且這種技術升級,會使得AGI能夠在我們有生之年到來。

而在全行業內,AGI公司創業也是正在發生的趨勢,Google多位AI大佬出走創業,目標都是AGI。

2021年10月,前Google首席軟體工程師、Transformer(ChatGPT架構)作者之一、Google最重要早期員工之一Noam Shazeer,創立Character.ai,all in AGI,主打AI聊天對話程序。

還先後吸引了4位Google技術人才,包括前Google大腦團隊成員、Google聊天機器人LaMDA作者等。

2022年4月,Transformer論文團隊又有2人出走Google創業,同樣專攻AGI。公司名叫Adept,目標是創造讓人和計算機能夠協同工作的通用人工智慧。公司成立便獲得6500萬美元融資。

去年年底,連傳奇程式設計師卡神,都從老東家Meta離職,要在AGI領域大幹一番事業。

22年8月,他正式創立通用人工智慧公司Keen Technologies,拿到2000萬美元融資。投資人中有GitHub前CEO奈特·弗裡德曼(Nat Friedman)、Shopify 聯合創始人兼CEO托比亞斯·呂特克(Tobi Lütke),同時吸引了紅杉資本注資。

……

到最近,ChatGPT全球爆火,無論是話題討論度、技術趨勢還是市場價值,都再次驗證了AGI的趨勢。國內國外,科技巨頭、資本市場也都紛紛盯上了這塊新領域。

而在時機的推動下,或許不只是MiniMax被推至臺前,還有更多技術力量相繼入場。

等到這時,百家爭鳴。中國的科技創新可能也會引發一場新風暴,甚至成為科技發展進程中的一個關鍵節點。

現在,好戲才剛剛開始,你覺得呢?

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