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618剁完手后悔,AI能治?

2024-06-21 771 区块链百科
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文章来源:量子位https://www.aixinzhijie.com/article/6846098

梦晨 自 凹非寺

量子位 | 公众号 Qbit

 

 

问现在最新潮的AI玩法?那一定是Agent智能体了。

 

自OpenAI的GPTs带头之后,各大AI纷纷推出一@不同智能体作,以及配套的建智能体功能。

 

时间试了一下智清言的智能体平台,在“工具助手”里发现一批特的存在:

 

除了官方提供的算器、天气查询等基工具,有第三方服API接入了。

 

 

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比如个什么,感就很眼熟啊,Kimi之前布的第一批智能体Kimi+中似乎也见过它。

 

,就是那个外号“”的商消指南APP。

 

在上面可以比价、领优惠券,能看到网友分享的好物推荐和经验之,是一个能帮你行消决策,又能帮你省的宝藏APP了。

 

大模型+什么道,是一种AI商化新玩法?

 

 

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好奇心使下,我找行内朋友八卦了一下,发现还不止两家。

 

接下来讯飞星火、百川的百小、MiniMax的海螺AI等等,一批大模型APP都准和什么买联合推出消智能体……

 

到底是什么魅力,率先成各大大模型公司的选择

 

 

 

AI导购智能体,有何特

要搞明白问题,不如先上手玩一下。

 

首先来看看与通用AI聊天机器人相比,专门的AI导购智能体能玩出什么花

 

试试Kimi+上的,用同一个问题对比“什么智能体”和默的“Kimi智能助手”。

 

可以看出,Kimi智能助手通过联网搜索也能取2024年新款型号的知,不看起来就像是在把每个品搜到的信息粘贴过来,各各的,呈格式上也有点乱。

 

 

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再看AI导购智能体的表,几款品都按相同的格式来介,看起来就舒服多了。

 

除了配置信息之外,能展示出618期的到手价格,甚至具体到不同配置、不同色的价格差异。

 

 

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着AI的参考接点去就能发现,部分品型号和配置信息与通用AI助手一是从全网搜来的。

 

实时惠信息来源,更多就来自什么上的“好价”道了。

 

什么的人,基本都会它的价格周期曲线、全网渠道比价、找等等等等功能……直呼真香。

 

部分能力,也开始和AI相合了。

 

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藤摸瓜,我们发现什么自家App中,藏着一个惊喜:官方智能体”小

 

一番测试之后,我们发现“小”在AI文字出部分的体与Kimi+、智清言上的倒是大体一致,但与APP的整合更深入。

 

如果AI推荐一些商品,后面会附上商品列表,挑后就可以一对应商平台加入了,一步到位。

 

 

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根据底部提示,除了商品推荐之外,有“商品口碑”、“查询”、“商品比”等不同种玩法。

 

一款商品的价往往众说纷纭,去评论区挨个翻也费时费力,AI总结一下都有哪些主流的声音,就方便多了。

 

 

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如果遇到在两款商品之犹豫不决的情况,也可以喊AI物助手出来做一下详细对比。

 

 

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所以一番测试下来,我们对什么智能体的好奇心没有完全足,问题还变得更多了。

 

比如Kimi+上的什么智能体来自官方,智清言上什么又成了开放API,由用来开智能体?

 

部署在什么APP上的“小,背后又是基于哪家大模型开

 

……

 

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了好些问题,不如索性系什么官方问问情况,经过一番沟通之后,我们见到了科技CTO王云峰。

 

 

 

多智能体架构,自研消大模型

什么要做AI智能体,王云峰表示,如何者在手之后不后悔,至今商行的不解之。什么买创办十几年来,也一直想要解决问题

 

他的思路是:尽可能到消者足有效的信息去做决定。

 

,不希望找到高品、低价格的商品,更希望得既客,又全面,符合自身需求的建和推荐。

 

所以,AIGC的一些能力,比如口就来的幻然是不适配的。

 

 

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传统的搜索引擎和推荐算法很做到需求的精准理解和匹配,却正是AI技域。

 

那么,合作伙伴么多,“小”是基于哪家大模型做的呢?

 

答案非常出人意料。

 

“小”其经发展成多智能体架构,其中科技自研消大模型做主力,也有用其他大模型来助。

 

种架构不同于传统一大模型,而是将不同的子任拆解给专门的智能体,再通务协实现整体功能。

 

所以其中最关环节就是识别,然后才能拆解出子任

 

景中用的心又是比的,有很多口化的需求,又很像工作景一掏出几百字提示来指AI如何完成任

 

这样一来,把消费领域的知训练阶段内化到大模型里就很关了。

 

在什么早期测试中,发现通用大模型的垂密度是有限,无法很好足需要。

 

好什么多年来累了大量的商品数据、用户评价、购买指南等优质语,正是将自身优势与前沿AI技术结合的好机会。

 

另一于正在扩张户规模的众多C端AI助手APP来,什么在垂直景上丰富的累也是全通用大模型短板,提供更好用优质合作象了。

 

关于什么与各家大模型公司的合作,具体合作形式也各有不同。

 

比如与智的合作是什么提供API作者的工具,者参与智能体作。

 

Kimi+上的智能体是由什么和月之暗面合作推出的,王云峰透露,AI团队与Kimi团队设计行了同。

 

接下来将陆续推出的讯飞星火、百小,具体细节上也都会根据各家AI品特点适性地整。

 

在什么看来,用物的程中的主要需求大致可以总结成三

 

简单的是比价。也就是用看中一商品,要找最划算的购买渠道。

 

在AI出之前,传统比价工具就已足一部分此需求了。

 

AI加入主要是能一步提高效率,以及提供一种新的交互方式,在对话中直接把果呈出来。

 

向后退一步,更复的需求是品。也就是用户刚刚明确要某个品,正在纠结到底要哪一款。

 

AI物助手智能体,在里就能起到代替人“做功的效果,省大量时间了。

 

王云峰了一个用户选购车载香薰的例子。很多人来车载香薰是一个真景需求,但一方面品系列极其丰富,另一方面每个人香味的喜好都可能是个性化。尤其是,大多数人未必有时间去做足相关功

 

在“小”的帮助下,可以先了解一些品的基些知再到商品列表里选购,就不会一头雾水了。

 

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再退一步,更深的是用只有一个模糊的需求,也不知道到底该买些什么。

 

就是AI导购智能体未来的努力方向了。

 

王云峰透露,目前什么正在和Kimi等大模型公司探索更深的合作,不仅仅停留在API接口用,而是双方在数据、模型、任流程上的深度融合。

 

具体来,当用与AI物助手交互,垂直大模型会先户输入的内容总结识别其中用,判断需要的商品的品牌、型号、关属性等。

 

接下来,提好的数据会被传给专业的任务专用模型,返回根据需求挑好的商品列表。

 

表面上看,个改好像很简单,但背后代表着整套流程中不存在人与智能体的交流对话,也存在Agent之对话,其是非常前沿的方向了。

 

一点也可以看出,AI展不靠算法技上拓展能力界,在景上的探索也能催生出新的方向。

 

 

 

在大模型生里,垂直行如何找准自己的位置

不得不,什么与大模型公司的合作是一种双

 

一方面,什么提供的优质垂直数据和工具,能很好地足大模型平台用物相关需求,可以看作是一种相的能力出。

 

另一方面,借着大模型的东风,什么得了更多流量入口、信息反新活力,未来在AI商上的想象空被大大拓展。

 

甚至王云峰都了,考现实国内大模型展情况,他的AI略里,都加入了For AI的用,因,他们发现在目前的境下是真的需求。

 

王云峰一步解:当下的大模型的生并不仅仅个大模型本身,各大模型都需要尽可能找适配的工具,持续优化及提升自己的能力。那么,大模型提供服,不是提供API接口或者合开发应用,都是生中不可或缺的能。目前各大模型厂商的极合作意愿,也印个判断。

 

但整交流,最触的点,是他特提到:大模型要有自己的独特性,不需要一个面面俱到的通用模型,他们选择性地增模型的专业技能,同放弃了一些不相关的能力(比如做数学)

 

种不盲目求大求新求全,但自己的差异化能力有明确判断的选择,或更多具有景或者垂直行业优势的互网公司一些启示。

 

比如可以思考,如何将自身多年累的行和数据,通过标准化的方式各大智能体平台,自己的专业能力更多用所用。

 

再比如,如何学大模型的建模思路,原有的业务流程行AI化改造,探索更智能、更个性化的服方式。

 

于大模型公司来,各分行业经过多年展,已沉淀了大量行属数据,可能也是一步提升AI专业性和准确性的下一步关所在。

 

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