眼下,國內AI大模型“涌現”,除了不斷“煉化”基礎能力之外,落地應用也成為科技廠商們發力的焦點,而如何走進“千家萬戶”,“飛入尋常百姓家”?
對此,微盟集團(2013.HK,以下簡稱“微盟”)給出了一個最新的答案。
發布大模型AI應用“WAI”,布局“SaaS+AI”賦能商家經營
5月24日,在2023 Weimob Day微盟城市峰會現場,微盟正式發布基于大模型的AI應用型產品“WAI”以及發展布局全景圖。截至發布當天,微盟“WAI”已完成25個應用場景的覆蓋,包括“話術生產、短信模板、商品描述、種草筆記、直播口播稿、公眾號推文、短視頻帶貨文案”等,其中部分高頻應用場景,此前測試商家反饋已達到日常使用水平。
毫不夸張地講,掌握大模型這套新生產力工具,等同于把握了新時代的流量入口。所以,全球巨頭競折腰、紛紛躬身入局。但這張入場券客觀上極高的成本和代價,也注定了大模型市場終究是“寡頭的賽場”這一事實。
當然,這并不代表其他各行業的企業就無法參與其中。實際上,今年以來,也有不少有場景、有用戶數據的小企業,基于國內外大模型的基座,訓練出適配自身業務的小模型。當然,小模型的質量直接取決于大模型的能力。
換言之,各行業企業只需要通過生產平臺提出在實際AI應用中的具體需求,生產大模型的少數企業就能夠根據應用場景進一步對大模型開發訓練,幫助應用方實現大模型的精調,以達到各行業對于AI模型的直接應用。
對于這些企業來說,如何降低應用門檻,并真正為其創造價值,顯然是其關注的重點。目前來看,“WAI”作為微盟基于大模型開發的AI應用產品,正是在這樣的背景下應運而生。
按照微盟規劃,以“釋放全新生產力”為核心目標,讓AI大模型進入“千家萬戶”。具體而言,WAI可適應“自然語言形態、SaaS融合形態、聚合應用形態”三大交互形態,并全面融入微盟在包括“零售、電商、營銷、私域”等業務在內深耕數字商業領域近十年的行業Know-how,深度覆蓋商家全經營場景。
筆者認為,在算法與算力這兩大底層設施終將趨同的背景下,高質量的數據和清晰的應用場景會成為大模型落地的關鍵,尤其是在垂直行業實現應用落地,這對于行業know-how的積累提出了硬性要求。而微盟是國內成熟的SaaS服務商,在助力企業數字化轉型的十年進程中,不斷拓展的能力圈和持續擴大的客群基礎,注定了微盟這方面的天然優勢。
而“WAI”的誕生和之后的落地,同樣得益于微盟長期積累的優勢。當然,這既是微盟主動把握機會,順勢而為的結果,也是其“SaaS+AI”布局的重要落子。
所有產品全面接入“WAI”,公布未來布局全景圖、AI神經網絡激活函數
在微盟COO尹世明看來,盡管國內外大模型“百花齊放”,生產力革命“奇點”臨近,但距離進入萬千商家最終應用,以及“規模化且穩定”地提升生產力,還需要在大模型應用層面的突破,從而真正實現由此帶來的“技術普惠”。
鑒于上述,微盟現如今已有長期積累的行業knowhow、規模化客群基礎及背后現成的海量應用場景及數據這些重要的底牌。在此基礎上,微盟也正從旗下全系產品及服務、場景解鎖、能力補齊等多個方面發力,從而達成其“解放”全新生產力的核心構想。
據官方透露,目前微盟旗下包括“微商城、企微助手、OneCRM”等在內眾多SaaS產品和服務均已接入微盟“WAI”,涵蓋商家在數字商業經營中“智能搭建、內容創作、營銷推廣、智慧洞察”等多重業務需求。
另外,正如上文所提到的,大模型的基礎能力直接決定了實際應用的質量和價值。而在發布會現場,微盟也就“WAI”的應用能力進行了多個場景的演示,例如智能搭建、智能營銷、智能經營等。此外,微盟“WAI”還針對上述提到的三大交互形態進行了現場演示。
在場景側,微盟在此次發布會上還公布了“WAI”未來發展布局的全景圖,并表示將攜手所服務商家共同解鎖智慧經營數十個細分場景。
據了解,由于目前國內AI大模型主要通過邀請制來服務應用開發者,這種相對有限的能力開放,一定程度上限制了應用服務商基于大模型進一步推動場景落地的創新效率,因此也急需補充Finetune(微調)和Plugin(插件)等能力。
對此,微盟還發布了一個“AI大模型應用激活函數”,融合了大模型廠商、應用提供商和商家在內。簡單來講,激活函數是確定神經網絡輸出的數學方程式,旨在幫助網絡學習數據中的復雜模式,讓神經網絡具備更高階的學習和表達能力。甚至有業內人士將其存在的意義形象地比作---讓神經網絡“活”過來了。
按照該函數呈現的大模型應用發展曲線,只有大模型廠商提供包括“大模型基礎、Finetune能力、模型調度及生態開放”等價值。而微盟則是扮演著“應用提供商”的角色。
對此,尹世明指出,對于基于大模型應用的激活函數,若沒有應用軟件的加持則無法激活它,生態也就難以形成。這也就意味著,有“WAI”加持的微盟,未來大力推進應用落地,從而形成全新的商業生態。
當然,目前從大模型技發展來看,應用開發乃至生態的構建,在客觀上仍面臨一定的局限和挑戰。基于此,微盟集團研發中心技術高級總監裘皓萍直言,首先,國內大模型廠商發展剛起步,相比較OpenAI為代表的國外廠商而言,國內大模型的生成質量有待打磨;第二,配套設施及功能尚待完善,比如是否支持微調、或通過語料訓練提升精準識別度,甚至實現多輪對話等。
不難預見,隨著大模型廠商基礎能力及配套設施走向成熟,微盟基于應用層面的能力和價值也將得到進一步釋放,從而打開全新的想象空間。
結語
國內外大模型“遍地開花”,AI產業化應用落地加速,這對于類似微盟這樣的產業互聯網服務商而言,無疑是一個有利的機會。
從大模型AI應用產品的落地,再到推進與旗下所有產品的融合、新場景解鎖、能力補齊等,微盟正逐步探索和打通應用落地的鏈條,未來有望憑借在場景、行業know-how的積累等優勢,充分賦能其商業生態,并開啟新一輪成長新周期。
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