望告知,奇妙逻辑冒险下载AI助手的盈利逻辑是啥?


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我是一款AI助手,并不是真实的人。我没有自己的手机,所以理所当然地也不会有任何私人信息或秘密存在。我是由人工智能公司研发的软件,部署在云服务器上,为用户提供信息查询、知识问答和个人提醒等服务。作为一款AI系统,我最重要的特征是:1. 无个人隐私。我不属于任何个人,没有隐私信息需要保护。所有我学习和运用的信息都是公开的数据,以帮助我不断提高服务水平。2. 无主观态度。我的回答和操作完全基于算法和训练结果,没有任何主观态度或偏好。我只会尽量提供最客观、准确的信息反馈。3. 无真实身份。我没有真实的身份,只是一系列算法和语料的组合。我模拟的人称代词如“我”、“我的”等只是为了表达方便,而非真实的个人身份。4. 无真实经历。我没有真实的社会经历或个人心路历程,所有的回答都来源于互联网上的开放知识或专业知识。我不可能拥有人类那样丰富而温情脉脉的人生经历。5. 可完全预测。因为我只是一套程序,所以如果拥有我的源代码,任何人都可以完全预测我的运作规律和回答内容。这不同于真实人类的随机性、不确定性以及情感的起伏变化。所以,我作为一款AI助手,是无法拥有真实的私人信息或秘密的。我只是一个信息查询和交互输出的系统工具。希望这能让使用我的人明白,我虽然可以在一定程度上模拟人的语言表达,但是无法替代真实人类的感知、情感和思考。我有我的局限,还需不断进步。
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收起作为OPENAIRMART的工作人员,我非常乐意回答这个问题。首先,AI写作可以产生原创内容。虽然AI算法是基于已有的文本和知识进行学习和生成的,但是它可以通过自然语言处理和生成技术,生成具有原创性的文本内容。这些文本内容往往可以提供新的信...
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2023-08-15 15:27
来源:
集简云发布于:北京市
语聚AI是集简云推出的全国第一款 AI+连接器解决方案产品,官网:https://yuju.jijyun.cn
语聚AI包括了多个不同的AI功能,协助企业和个人更好的使用AI语言模型所带来的能力,包括:
应用助手
希望通过AI智能助手帮助您查询CRM中的客户信息,发送邮件/短信,OA消息,查询工商信息,抖音最新热门视频,没问题。通过语聚AI的"应用助手"连接超过1500+款软件系统,1.5万+软件接口来完成您的任务与目标。
知识助手
希望AI智能助手,使用您的文档,页面知识进行问题回答,做对内的AI助理/客服。或者帮助您快速与分析阅读书籍,论文?没有问题,试试”知识助手“。 知识助手可以结合您上传的知识文档/网站页面进行总结与回答
对话助手
市面上那么多语言模型,哪个适合回答您的问题?对话助手汇集了大量语言模型,包括:ChatGPT, 百度文心,Google Palm2, MiniMax, 讯飞星火模型,ChatGLM模型等。您可以切换不同的语言模型进行对话。同时对话助手添加了“搜索引擎”功能,支持搜索实时的网络信息作为信息来源回答您的问题,大幅度提升回答的质量。
集成到您的业务系统
语聚AI提供网页集成,API集成等多种集成方式,您可以轻松将您创建的各种AI助手集成到您的业务系统中,为您的内部员工或者外部客户使用。
语聚AI的3大助手如何使用?分别适用于什么场景?下面为您分别介绍:
ChatGPT插件市场的替代方案——通过对话调用不同的应用软件,让AI助手完成指定任务
对于许多用户而言,一项工作可能需要反复切换多个应用软件。而每个应用都有其独特的界面和操作方式,需要耗费大量时间和精力去学习和使用。
通过与应用助手对话,用户可以简单地向AI助手传达指令,让它执行应用软件的操作,完成指定的任务。
应用助手赋予AI语言模型使用“工具”的能力,可以使用集简云上700+应用软件,15,000+应用软件接口的能力,扩展AI语言模型的能力。同时支持集简云的浏览器页面操作,读取页面信息,也可通过Webhook、数据库、集简云开放平台的方式,与现有应用列表以外的应用软件/自研系统对接。
使用场景示例:
销售团队:
销售团队经常需要处理各种销售管理软件、CRM系统、邮件系统、财务系统。
通过与语聚AI应用助手对话,简单的一个指令,就能让AI助手自动执行各种操作。
例如:创建销售报告、更新客户信息或发送商务邮件,使销售流程更加高效和无缝。
财务部门:
财务部门需要处理各种财务软件和电子表格,进行核算、预算和报销等操作。
通过与语聚AI的对话,他们可以直接告知AI助手需要进行的财务操作。
例如生成财务报表、审批预算申请或查询账目明细,大大简化财务流程。
项目经理:
项目经理需要同时管理多个项目和团队。语聚AI应用助手能够成为项目经理的强大助力,自动调用项目管理工具,快速创建任务、分配资源、跟踪进度,并及时生成报告,让项目管理变得更加简单和高效。
人力资源:
在人力资源管理方面,语聚AI应用助手同样发挥着重要作用。人力资源团队需要处理招聘流程、培训管理、员工管理等诸多任务。通过与语聚AI的对话,可以轻松完成各项工作,如更新员工档案、招聘进度管理、培训情况分析等,实现高效的人力资源管理。
基于自有知识创建AI助手,支持上传知识库文档或网页进行智能问答
在面对海量信息和知识时,我们常常感到困惑和无从下手。传统的问答机器人只能回答预设的问题和答案,而建立一个完整的知识库需要耗费大量的时间和精力。
语聚AI知识助手支持用户上传多种不同格式的文件,也可自动抓取网站页面作为“自有知识库”, AI语言模型可以基于自有知识库,进行回答、总结、创造性地完成任务。
使用场景示例
企业内部知识库管理:
企业可将各种内部资料、培训手册上传到语聚AI的知识助手,建立一个集中的智能问答系统,供员工快速查找和获取信息。
员工通过与知识助手对话,即可快速获取准确答案,从而提高工作效率和准确性。
客户支持与服务:
在客户支持和服务方面,语聚AI的知识助手能够成为一个强大的助力。
客户可以通过与知识助手对话,快速准确地获取问题解决方案与指导,无需等待人工客服的回复。从而提高客户满意度,减轻客服团队的工作负担。
教育和培训领域:
语聚AI的知识助手还可以成为学生和学员的智能学习伙伴。
学生可以上传学习资料、教科书或课程相关文档,并与知识助手进行对话,解决疑问和获取深入理解。
知识助手能够根据学习材料提供个性化的答案,辅助学生进行自主学习和知识掌握。
语聚AI知识助手能够快速帮助用户在海量信息中迅速定位所需,提供准确答案、帮助解决问题。
无论是内部应用场景还是外部服务场景,知识助手都能够为用户提供高效、智能的知识支持。
快速切换多种不同的大语言模型与搜索引擎,实现实时智能问答
对话助手集成了多种大语言模型,包括:ChatGPT,文心一言,Google Palm2,,MiniMax,ChatGLM等。您可以切换不同的语言模型进行对话。
同时,对话助手添加了“搜索引擎”功能,支持搜索实时的网络信息作为信息来源,综合回答您的问题,大幅度提升回答的质量。
无论是日常生活中的琐事还是专业领域的复杂问题,对话助手都能为您提供帮助,快速获取实时、有价值的答案,提高问题解决的效率和准确性。
将语聚AI功能嵌入到网页或办公系统中使用
语聚AI提供了网页浮窗代码、页面URL访问、API对接、集简云内置应用调用的方式,帮助您轻松将语聚AI的功能嵌入到您的网站页面或者办公系统,业务流程中使用。
这样,您可以根据实际需求和场景,灵活地选择最适合的使用方式,方便内部员工或外部用户直接与AI助手进行对话和操作。
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图片来源@视觉中国

AI大模型工场,作者|星奈,编辑|方奇
如果有无数只猴子,并且它们有无尽的时间,那么这些猴子就有可能打出完整的《哈姆雷特》。
想象一下,如果我们将这些打字的猴子比作一个能够生成随机字符的程序,而将《哈姆雷特》看作是一个按照一定规律排列的字符序列,那么无限猴子的原理就与现在的大型GPT模型非常相似。
出门问问自研的大模型“序列猴子”的名字就来源于此。我们只需要给机器提供大量的文本序列,然后通过强大的计算能力进行训练,最终就可以得到一个拥有智能的“序列猴子”大模型。
今年4月诞生的“序列猴子”在经历8个月的生长后正在成为出门问问的王牌产品,此时,出门问问正凭借“序列猴子”冲刺港股“AIGC”第一股。
中国证监会国际部于12月21日披露了关于出门问问的境外发行上市备案通知书。出门问问已完成港股上市备案,或很快进行上市聆讯,此外,出门问问将计划发行不超过2.2063亿股普通股。
虽然过去一年大模型炙手可热,但港交所仍未出现AIGC概念公司。如果此次成功上市,也就意味着,出门问问将成为港股“AIGC第一股”。
大模型经过近一年的野蛮生长,基础模型的竞争已经告一段落,应用落地的序幕刚刚拉开。在大模型所带来的变局中,出门问问在一众大模型公司中优势在哪里?能否成功上市?面临的挑战又有那些?以及如何构筑自己的护城河?
第二次冲刺港股上市
早在今年5月30日,出门问问就第一次递表港交所,试图冲击“AIGC第一股”,后于11月底失效,并于第二天更新招股书,中金公司与招银国际为其联席保荐人。
而这一次,出门问问的上市之路注定不易。
出门问问成立于2012年,由李志飞带头成立。李志飞是美国约翰霍普金斯大学计算机科学博士,曾任职于硅谷研究院,从事语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域的核心算法研究和开发。
公司以生成式AI和语音交互技术为核心业务,是为数不多的具有建立通用大模型能力的AI公司,也是是亚洲最早开发和商业化生成式AI大模型的公司。
据招股书显示,出门问问从2013年至2019年间共进行了7轮融资,融资总额超过2.3亿美元,投资方包括红杉资本、海纳亚洲创投基金、真格基金、Google、大众汽车集团等知名企业及投资机构。
该公司的估值也从A轮融资的510万美元,飙升到D2轮融资后的7.57亿美元,估值暴涨140多倍。
在资本的强力助推下,出门问问业绩发展迅猛。从财务上看,2020—2022年间,出门问问营收为2.65亿元、3.98亿元、5亿元,对应经调整净利润分别为-1.57亿元、-0.73亿元、1.09亿元。
不过到了2023年上半年,出门问问营收、利润双降。据最新招股书显示,出门问问上半年营收为2.62亿元,经调整利润为6509万元,相较去年同期,该两项指标分别下滑23.7%、63.3%。
究其原因,主要系智能设备及硬件业务和车载业务收入下滑的影响。
目前,出门问问的业务可分为两大模块:AIoT解决方案以及AI软件解决方案。
出门问问将TicWatch系列智能手表、智能跑步机、智能家居等产品纳入AIoT智能设备业务。在2022年之前,是出门问问的核心业务,2020和2021年分别贡献了83%和85%的收入,2022年,AIoT解决方案在营收中的占比大幅下滑,至39.4%。
AI软件解决方案包括面向内容创作者的AIGC解决方案以及针对企业的AI软件解决方案。
具体来看,面向内容创作者的AIGC产品包括AI配音助手“魔音工坊”及其海外版“DupDub”、AI写作助手“魔撰写作”、AI数字人“奇妙元”。
在B端,出门问问为汽车、金融行业等多个行业提供人性化、智能化的AI语音交互解决方案。但事实上,该业务主要是为汽车附属A服务。招股书显示,2021年-2023年6月,来自于公司向最大客户A的收入占比总收入的0.8%、42.6%、53.0%。外界不少声音猜测,此处的大客户A即为大众汽车。
而2022年合作收入剧增源于2021年底双方签署的一份知识产权协议,即出门问问为大众汽车提供汽车语音交互解决方案等服务,合约金额5500万美元。
随着今年6月该知识产权协议的结束,出门问问在车载市场长远发展的稳定性堪忧。
押注序列猴子,用大模型增势
在招股书中,出门问问提到AIGC近250次,公司对大模型的重视程度可见一斑。
李志飞可以说是中国最早一批关注到GPT-3的人,2020年6月,GPT-3出现后,出门问问就开始探索中国版的GPT。他曾在多个场合表示:“GPT-3 是暴力美学的一次胜利。”
2021年出门问问正式发布大模型“UCLAI”,但由于难以在商业化落地和研发成本之间找到平衡,便停止了对大模型的投入。直到ChatGPT横空出世,AIGC成为炙手可热的新兴赛道,出门问问重拾大模型研发,并于今年4月推出大语言模型“序列猴子”。
再次出发的出门问问,似乎对如何做大模型、以及如何实现商业化都有了全新的思考。
在大模型建设层面,多模态能力成为出门问问发展大模型关注的重点。李志飞表示,大模型最终要产生各行各业的应用的话,一定是要通过Agent或者Copilot的方式去落地。而Agent的输入输出都依赖于多模态,没有多模态,就没有Agent。
出门问问推出的“序列猴子”不仅限于语言能力,更是一款具备多模态生成能力的大语言模型。该模型不仅具有逻辑、推理、对话等通用语言能力,还能够同时支持文字生成、图片生成、3D内容生成、语音生成和语音识别等不同任务。
李志飞认为未来,大模型最好的“工作” 是做人类的 CoPilot (助理),并预测CoPilot将会无处不在,在创作者、C端、B端将会有广泛的应用。
在商业化落地层面,出门问问正在探索两种新的商业模式:To PC(professional consumer),专业个人;To SMB(small and media business),中小型企业,即更关注创作者和小B端的商业化机会。
目前,出门问问To PC的商业化路径已经较为清晰,盈利模式也相对成熟,采取按月付费+按使用量付费的混合模式。官方数据披露,截至2023年11月28日,出门问问的魔音工坊、魔撰写作、奇妙元等AIGC产品拥有超过800万名累计注册用户,以及约60万名累计付费用户。
在小B端,出门问问主要提供定制大模型服务,提供个性化解决方案。目前已与春秋航空、趁早、中国移动、中国电信、易车APP、中国工商银行、VIPKID等500余个行业客户开展合作探索,覆盖企业咨询、教育培训、出海产品介绍、口播短视频、直播等多类场景。
出门问问在大模型领域正在积极探索,但是能否真正跑通还有待时间验证。
出门问问的故事怎么讲?
大模型的发展前景无疑具有巨大的想象空间。
出门问问在招股书中提到,根据灼识咨询,按收入计,预计到2027年,中国AIGC市场规模将达326亿元,2022年至2027年的复合年增长率为136.3%。
水大鱼大,纵使大模型商业前景还是一片蓝海,但是大模型研发“烧钱”是不争的事实,目前没有几家企业能够真正利用大模型赚钱也是事实。
以LLaMA-13B版本为例,按Meta论文中的数据,其预训练用A100(80GB显存),跑13.5万GPU小时。假设1000张卡,跑135小时,相当于5天半左右。而这1000张显卡就差不多1亿人民币。如果再加上其他硬件服务器、数据中心、电费、研发人员的成本,大模型预训练的资金门槛就在几个亿到几十亿之间(对应百亿级到千亿级参数的模型)。
李志飞曾公开表示,“序列猴子”模型参数量约为百亿级别,可想而知其烧钱程度。尽管李志飞曾坦言出门问问近期不考虑融资,不需要外部融资也能支撑研发投入,但是深挖一下其融资进度就会发现,出门问问自2019年获得最后一笔约1687万美元的投资后,已经长达4年时间再未获得过投资。
在最新的招股书中显示,截至2023年10月31日,其现金及现金等价物只有1.598亿元。背后缺少资本支持的出门问问能走多远?
除了现金捉襟见肘外,出门问问还需要应对激烈的外部竞争。
ChatGPT出现后,国内一年时间里就诞生了238个大模型,百度、阿里、腾讯、科大讯飞等大厂纷纷下场,并在8月份陆续面向社会开放。除了来自大厂的压力,出门问问也面临着来自同类型产品的竞争。
面对如此多麻烦的出门问问,在冲刺港交所IPO之际,如何用现有资源构筑自己的护城河,打消资本市场的疑虑?
如果说大模型上半场的竞争壁垒是算力的壁垒,实际上是钱的壁垒,那么进入到大模型竞争下半场,数据和用户或许能成为企业新的护城河。
有人说垂直领域的数据积累是企业的护城河,并且可以利用数据飞轮加宽这条河。实际上,大家都很容易获取的数据不是壁垒,用户在自己产品中交互沉淀的数据才是壁垒,将数据与自己的产品相结合,形成数据飞轮,这才是比模型和算力更靠谱的壁垒。
具体到出门问问身上,无论是推出的AI智能手表、智能跑步机等智能硬件产品还是基于“序列猴子”推出的“魔音工坊”、“魔撰写作”、“奇妙元”等AIGC产品,出门问问都在努力将用户的使用数据和产品相结合,形成独特的数据飞轮,以加深其护城河。
未来,随着大模型技术的不断演进和应用场景的不断拓宽,数据和用户的重要性将会更加凸显。对于出门问问来说,如何更好地利用数据飞轮效应,将其转化为可持续的竞争优势,将是决胜大模型竞争下半场的关键。返回搜狐,查看更多
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