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神經元科技發布AI agent—“薩蔓莎”互聯網+

智能相對論 2023-12-30 12:40
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導讀

AI Agent---人工智能的下一個風口

今天神經元科技發布AI agent—“薩蔓莎“(Samantha )!

取名“薩蔓莎”,是來自于一部講述AI的電影《HER》。

電影講述的是電影講述男子西奧多·湯布里(Theodore Twombly,飾)與擬人化薩曼莎(Samantha,斯嘉麗·約翰遜飾)之間的故事。

這個名字也暗示著神經元的ai agent“薩蔓莎”是一個具有科技含量且高度擬人化AI agent,

現在AI已然奔向下一個時代——AI Agent(智能體)

AI Agent---人工智能的下一個風口

在今年11月,比爾蓋茨寫了篇博客,主要闡述“個人AI Agent將如何徹底改變人們使用計算機的方式”。

那篇博文中,他明確寫道,AI Agent將帶來科技行業和社會的沖擊波。

那么什么是Agent?Agent一詞起源于拉丁語中的Agere,意思是“to do”。

在LLM語境下,Agent可以理解為某種能自主理解、規劃決策、執行復雜任務的智能體。

與傳統AI系統相比,AI Agent更加“智能”和“人性化”。它們不僅能理解復雜的自然語言指令,還能根據環境的變化做出自主決策。

而薩曼莎背后蘊含的技術力量,讓她成為了具有智能和人性化的ai agent。

三大突破構筑“薩曼莎”的科技含量

在中國誕生的“薩曼莎”作為一款尖端的對話式聊天助手,與傳統的人工智能不同AI Agents可以在沒有人類控制的情況下獨立運行。

薩曼莎可以給予用戶意見、瀏覽網頁、使用應用程序、讀寫文件、給出意見。

簡單來說,只需要給她一個目標,薩曼莎就能完成剩下的全部工作。

為了讓薩曼莎達到以上目標,神經元科技在研發過程中融合了多項先進的人工智能技術。

這些技術的應用使得“薩曼莎”具備三點突破性功能:

1、自然語言處理

首先自然語言處理(NLP)是“薩曼莎”能夠理解人類核心技術之一,神經元基于最前沿的MoE架構模型,團隊自主研發的算法在多輪對話記憶,意圖理解,對話預測上達到行業領先水平。

    1. 在實際應用中,不同行業,公司,個人由于經驗,產品及服務的差異,需要大模型能夠根據自己產品賣點來與客戶交流。 基于此,神經元智能團隊,結合提示詞工程(PE)及搜索增強技術(RAG),能為每個用戶開放專屬向量數據庫, 通過調用專屬知識庫信息結合大語言模型的強大的理解總結等能力,規避了通用大模型回復太“泛泛而談”的缺點,同時也解決了傳統智能客服回答格式化,“答非所問”等問題。

    1. 意圖理解和信息搜集自動化,傳統數字服務和客戶服務場景中,包括金融,游戲,教育,電商等,客戶從認識-認知-信任-信賴的階段,往往需要服務人員具備真誠耐心的態度,行業專業度,高情商等技能,"薩曼薩"的另一個重要功能是情感計算。它可以通過分析用戶的語音、圖像和文字,識別出用戶的情緒,然后根據用戶的情緒來調整自己的回應。例如,如果用戶在對話框里打了一大長串字,表達了自己的不滿,"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒,然后再根據用戶的情緒來給出回應。 除此以外,薩曼莎能夠通過大模型底層算法,將意圖和情緒等級標注打分,并將關鍵信息提煉總結,自動化采集,實時同步給服務人員及公司管理系統。

    2. 低成本: 在運算成本上,同時MoE架構對比主流的transformer模型大幅度降低至30%, 使薩曼莎在企業中部署成本降低至千元水平,個人版本低至百元。

  1. 采用多AI agent 協作技術

薩曼莎實現了對話中被動式回復及主動式引導混合交互模式。 區別于 chatgpt,文心一言等聊天框中單向回復的功能,通過Ai agent 技術--即群體智能的創新性協作流程,該聊天助手能夠基于任務目標,將特定業務流程中用戶的階段狀態拆分成多個待執行任務,并將執行任務分配給多個子任務agent, 比如:意圖理解,情感分析,信息獲取,鏈接發送,需求分析,質量檢驗,人工轉接等等。 每一個子任務agent之間用自然語言的方式實時對話,高效協作。

  1. 中文擬人化聊天:

和電影里講述的一樣,薩曼莎是一位高度擬人的ai agent,能達到這一點的原因是是神經元智能采用了深度學習中RLHF(人類干預強化學習)技術,自研的RL(獎勵模型)使“薩曼莎”能夠自我優化其響應策略。

利用深度學習技術,它可以從大量的數據中發現模式,并據此改進對話流程和用戶體驗。

提示詞工程和小樣本,它可以迅速地實現根據顧問或客服的喜好訓練聊天風格。

比如:律師咨詢場景的專業嚴肅風格,游戲陪伴場景的二次元風格,教育咨詢場景的耐心溫柔風格。

它將規模化地處理用戶個性化需求變為現實。

Ai agents的使命-成為人工智能技術與應用場景的橋梁

神經元科技判斷,能否把價值傳遞到更多的應用場景,核心就看AI Agent。

在未來, "薩曼薩"的主要應用場景主要包括以下幾個方面:

電商領域:在電商領域,"薩曼薩"可以通過判斷用戶的情緒和意圖,使回復更具有人性化。

例如,當用戶在對話框里打出一大長串字表達不滿時,"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒,然后再根據用戶的情緒來給出回應。

金融行業:在金融行業,"薩曼薩"可以通過情感識別來決定如何與用戶對話。例如,當用戶在對話框里打出一大長串字表達不滿時,"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒,然后再根據用戶的情緒來給出回應。

移動設備:"薩曼薩"的算法可以運行在手機、平板等移動設備上,甚至可以直接在攝像頭的模組里使用,從而觸達更多的手機用戶。

情感計算:"薩曼薩"可以通過分析用戶的語音、圖像和文字,識別出用戶的情緒,然后根據用戶的情緒來調整自己的回應。以上是"薩曼薩"的主要應用場景,但實際上,作為一種聊天機器人,"薩曼薩"的應用場景可能會更廣泛,包括但不限于客戶服務、個人助手、教育、娛樂等多個領域。

神經元科技深耕六載,用優質產品爭先2024年

神經元是一家從17年就專注于人工智能的創業公司。

在神經元深入ai agents的領域探索過程中,判斷Agent下一步可能會朝著兩個方向同時迭代。一是與人協助的智能體,通過執行各種任務來協助人類,側重工具屬性;二是擬人化方向的迭代,能夠自主決策,具有長期記憶,具備一定的類人格特征,側重于類人或超人屬性。

我們希望把神經元打造成一個同時把用戶和產品放在首位的公司。

因此,我們有動力讓 AI 變得更好,并且把產品做得更好。這會使神經元走入良性循環。

神經元希望在未來每個人都可以擁有一群 AI agent,包括老師、朋友、治療師和所有其他的角色,就像擁有一群 AI 朋友。他們每個人都知道你的名字,并且很高興和你聊天,而他們都一個共同的名字—薩曼莎(Samantha )


薩曼莎 AI 用戶
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