破案了!百万用户与AI交友,背后果然有大模型

一句话生成AI人格

梦晨 明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

ChatGPT爆火,有人高调入局复刻,有人从大模型技术产品中找线索。

于是一众聊天AI开始被更多人关注。尤其是对话质量相近、AI双商在线的那种。

这不,主打社交型AI聊天的Glow在知乎上又掀起了一波讨论度。

这个早于ChatGPT发布的对话AI,4个月内注册用户近百万

从技术角度来看,AI回答有逻辑、有知识储备,对应的底层模型和技术实力一定不可小觑。

两天前,在北京举办了首次对外的小型沟通会,主创团队代表首次公开露面,分享了公司的一些相关信息,正式揭秘Glow从何处来。

我们也由此知道了其庐山真面目:

MiniMax,创业团队,诞生1年多,自研3个通用大模型,具体能力在Glow上验证了。

而这还不是他们的全部,团队进一步透露说,接下来还将发布更多新应用,并在今年开放API接口。

底层全自研

主打产品Glow,上线4个月用户已逼近500万。

与之前搜索引擎助手、回答问题、文案生成类不同,Glow更强调AI社交,是国内最大的AI社交平台。

甚至在苹果App Store社交分类排行榜上也经常能看到其身影,热度与一些垂类真人社交应用相当。

在Glow里,用户可以根据喜好创建有背景设定、有特定性格的智能体。

神奇之处就在于,智能体的性格特质只需要通过一段简短的描述实现,并能在后续对话中不断调整强化。

换句话说,只要你能把想象中的虚拟角色用语言描述出来,AI就能帮你实现。

于是可以看到,Glow上已有不少用户创建的热门文艺作品中的角色,可以跳脱出固定剧情之外,与用户演绎全新的故事。

和大火的ChatGPT有些不同,Glow上面的AI更倾向于闲聊陪伴,而不是专业知识性回答,用户还能调教AI的性格。

它们的回答往往都是富有情绪的,很会使用流形的括号文学和颜文字。

不仅会让聊天内容更亲切,有时候还能补充些动作剧情……(啧啧是有些想象力在身上的)。

这种模式其实也打破了对聊天AI的刻板印象。而从公开的用户增长量和留存时长来看,又能侧面证明大模型to C被找到了一种新鲜的路线。

不仅是文字生成能力,Glow依靠的是整套多模态模型的调用。还能自己生成人物头像、生成不同音色的语音。

用户既是内容的消费者,同时也是内容的创造者,好的AI往往能以最普遍的方式,服务更多人,MiniMax将这种理念总结归纳为Intelligence with Everyone

以往,AI科技公司通常不直接接触用户,而是为大客户打造AI解决方案再间接服务于用户。

MiniMax做的是跳过中间环节,直接将AI产品呈现给终端用户,在过程中不断了解和满足用户需求。

为了做到这一切,MiniMax自研了三个基础模型,分别为文本、语音和视觉大模型

在国内创业公司中,完成如此成就的目前还是少见的一家

在基础模型之上还构建起一个计算推理平台,让成千上万的用户以这种低成本、高效率地享受到AI能力。

Glow也仅仅是这个计算推理平台支持的第一款产品,目前已能满足每天上亿次的用户调用。

在这些基础能力上,MiniMax还向量子位透露了更进一步的计划:

今年对外开放API接口。

总之,更期待的还在后头。

关于团队

MiniMax成立于2021年12月,号称All in AGI

圈内对于通用人工智能(AGI)的讨论一直都很热烈。

它是科幻电影中的常客,是指具有一般人类智慧,能像人一样执行各类任务的机器智能。深度学习三巨头之一LeCun还将其称为“是人类和科技互动不可或缺的部分”。

但想要实现AGI,道阻且长。过去很长一段时间,国内外都鲜少有主打AGI领域的创业公司。

为什么MiniMax会在成立之初就坚信AGI?

在首次媒体交流会上,联合创始人杨斌给出了回答。

杨斌介绍,初始的团队成员来自各行各业。有的在高校、有的是大厂技术骨干、还有的在顶尖创业公司担任技术负责人。

如杨斌本人是计算机视觉背景博士,此前是加拿大Uber ATG研究院的创始团队成员,还在无人驾驶领域创过业,作为上一轮AI浪潮的亲历者,他最终决定回国加入MiniMax。

之所以愿意抛弃掉过去的一些积累、选择从头开始,杨斌表示是因为发现了“三件不同行业之间发生的小事”。

第一件是GPT-3发布

2020年6月,GPT-3论文发布。这项成果让他们看到了一个事实:摩尔定律在自然语言类任务上得到了验证。模型的参数量从百万级,飙升到了千亿级别。

配合参数量的增加,给模型足够多的数据。当二者的摩尔定律发生碰撞的时候,GPT-3便具备了推理能力,这使得模型能具备非常好的泛化能力,可以处理非常多的文字语言任务,是此前从未发生过的。

第二件事是半年后发布的CLIP模型,这让团队意识到了跨模态生成任务的可能性。

第三件是21年8月,特斯拉在AI Day上证明:端到端完全数据驱动的技术路径,可以在自动驾驶上被应用成功

这意味着端到端深度学习的技术栈,是可以在实际应用中work的。在商业公司里,基于大量数据反馈迭代模型,是一种被验证了的可持续方式,正如特斯拉每几个月就升级软件一样。

以上这三件事,影响了MiniMax的创立。

杨斌认为,AI在学术、商业领域的进步,已经可以验证AGI的趋势是对的。

当时我们的判断是,AI技术在未来2-3年之内,一定会发生质的变化。而且这种技术升级,会使得AGI能够在我们有生之年到来。

而在全行业内,AGI公司创业也是正在发生的趋势,谷歌多位AI大佬出走创业,目标都是AGI。

2021年10月,前谷歌首席软件工程师、Transformer(ChatGPT架构)作者之一、谷歌最重要早期员工之一Noam Shazeer,创立Character.ai,all in AGI,主打AI聊天对话程序。

还先后吸引了4位谷歌技术人才,包括前谷歌大脑团队成员、谷歌聊天机器人LaMDA作者等。

2022年4月,Transformer论文团队又有2人出走谷歌创业,同样专攻AGI。公司名叫Adept,目标是创造让人和计算机能够协同工作的通用人工智能。公司成立便获得6500万美元融资。

去年年底,连传奇程序员卡神,都从老东家Meta离职,要在AGI领域大干一番事业。

22年8月,他正式创立通用人工智能公司Keen Technologies,拿到2000万美元融资。投资人中有GitHub前CEO奈特·弗里德曼(Nat Friedman)、Shopify 联合创始人兼CEO托比亚斯·吕特克(Tobi Lütke),同时吸引了红杉资本注资。

……

到最近,ChatGPT全球爆火,无论是话题讨论度、技术趋势还是市场价值,都再次验证了AGI的趋势。国内国外,科技巨头、资本市场也都纷纷盯上了这块新领域。

而在时机的推动下,或许不只是MiniMax被推至台前,还有更多技术力量相继入场。

等到这时,百家争鸣。中国的科技创新可能也会引发一场新风暴,甚至成为科技发展进程中的一个关键节点。

现在,好戏才刚刚开始,你觉得呢?

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