破案了！百萬用戶與AI交友，背后果然有大模型

明敏 2023-02-18 21:34:58 來源：量子位

夢晨 明敏 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

ChatGPT爆火，有人高調入局復刻，有人從大模型技術產品中找線索。

于是一眾聊天AI開始被更多人關注。尤其是對話質量相近、AI雙商在線的那種。

這不，主打社交型AI聊天的Glow在知乎上又掀起了一波討論度。

這個早于ChatGPT發布的對話AI，4個月內注冊用戶近百萬。

從技術角度來看，AI回答有邏輯、有知識儲備，對應的底層模型和技術實力一定不可小覷。

兩天前，在北京舉辦了首次對外的小型溝通會，主創團隊代表首次公開露面，分享了公司的一些相關信息，正式揭秘Glow從何處來。

我們也由此知道了其廬山真面目：

MiniMax，創業團隊，誕生1年多，自研3個通用大模型，具體能力在Glow上驗證了。

而這還不是他們的全部，團隊進一步透露說，接下來還將發布更多新應用，并在今年開放API接口。

底層全自研

主打產品Glow，上線4個月用戶已逼近500萬。

與之前搜索引擎助手、回答問題、文案生成類不同，Glow更強調AI社交，是國內最大的AI社交平臺。

甚至在蘋果App Store社交分類排行榜上也經常能看到其身影，熱度與一些垂類真人社交應用相當。

在Glow里，用戶可以根據喜好創建有背景設定、有特定性格的智能體。

神奇之處就在于，智能體的性格特質只需要通過一段簡短的描述實現，并能在后續對話中不斷調整強化。

換句話說，只要你能把想象中的虛擬角色用語言描述出來，AI就能幫你實現。

于是可以看到，Glow上已有不少用戶創建的熱門文藝作品中的角色，可以跳脫出固定劇情之外，與用戶演繹全新的故事。

和大火的ChatGPT有些不同，Glow上面的AI更傾向于閑聊陪伴，而不是專業知識性回答，用戶還能調教AI的性格。

它們的回答往往都是富有情緒的，很會使用流形的括號文學和顏文字。

不僅會讓聊天內容更親切，有時候還能補充些動作劇情……（嘖嘖是有些想象力在身上的）。

這種模式其實也打破了對聊天AI的刻板印象。而從公開的用戶增長量和留存時長來看，又能側面證明大模型to C被找到了一種新鮮的路線。

不僅是文字生成能力，Glow依靠的是整套多模態模型的調用。還能自己生成人物頭像、生成不同音色的語音。

用戶既是內容的消費者，同時也是內容的創造者，好的AI往往能以最普遍的方式，服務更多人，MiniMax將這種理念總結歸納為Intelligence with Everyone。

以往，AI科技公司通常不直接接觸用戶，而是為大客戶打造AI解決方案再間接服務于用戶。

MiniMax做的是跳過中間環節，直接將AI產品呈現給終端用戶，在過程中不斷了解和滿足用戶需求。

為了做到這一切，MiniMax自研了三個基礎模型，分別為文本、語音和視覺大模型。

在國內創業公司中，完成如此成就的目前還是少見的一家。

在基礎模型之上還構建起一個計算推理平臺，讓成千上萬的用戶以這種低成本、高效率地享受到AI能力。

Glow也僅僅是這個計算推理平臺支持的第一款產品，目前已能滿足每天上億次的用戶調用。

在這些基礎能力上，MiniMax還向量子位透露了更進一步的計劃：

今年對外開放API接口。

總之，更期待的還在后頭。

關于團隊

MiniMax成立于2021年12月，號稱All in AGI。

圈內對于通用人工智能（AGI）的討論一直都很熱烈。

它是科幻電影中的常客，是指具有一般人類智慧，能像人一樣執行各類任務的機器智能。深度學習三巨頭之一LeCun還將其稱為“是人類和科技互動不可或缺的部分”。

但想要實現AGI，道阻且長。過去很長一段時間，國內外都鮮少有主打AGI領域的創業公司。

為什么MiniMax會在成立之初就堅信AGI？

在首次媒體交流會上，聯合創始人楊斌給出了回答。

楊斌介紹，初始的團隊成員來自各行各業。有的在高校、有的是大廠技術骨干、還有的在頂尖創業公司擔任技術負責人。

如楊斌本人是計算機視覺背景博士，此前是加拿大Uber ATG研究院的創始團隊成員，還在無人駕駛領域創過業，作為上一輪AI浪潮的親歷者，他最終決定回國加入MiniMax。

之所以愿意拋棄掉過去的一些積累、選擇從頭開始，楊斌表示是因為發現了“三件不同行業之間發生的小事”。

第一件是GPT-3發布。

2020年6月，GPT-3論文發布。這項成果讓他們看到了一個事實：摩爾定律在自然語言類任務上得到了驗證。模型的參數量從百萬級，飆升到了千億級別。

配合參數量的增加，給模型足夠多的數據。當二者的摩爾定律發生碰撞的時候，GPT-3便具備了推理能力，這使得模型能具備非常好的泛化能力，可以處理非常多的文字語言任務，是此前從未發生過的。

第二件事是半年后發布的CLIP模型，這讓團隊意識到了跨模態生成任務的可能性。

第三件是21年8月，特斯拉在AI Day上證明：端到端完全數據驅動的技術路徑，可以在自動駕駛上被應用成功。

這意味著端到端深度學習的技術棧，是可以在實際應用中work的。在商業公司里，基于大量數據反饋迭代模型，是一種被驗證了的可持續方式，正如特斯拉每幾個月就升級軟件一樣。

以上這三件事，影響了MiniMax的創立。

楊斌認為，AI在學術、商業領域的進步，已經可以驗證AGI的趨勢是對的。

當時我們的判斷是，AI技術在未來2-3年之內，一定會發生質的變化。而且這種技術升級，會使得AGI能夠在我們有生之年到來。

而在全行業內，AGI公司創業也是正在發生的趨勢，谷歌多位AI大佬出走創業，目標都是AGI。

2021年10月，前谷歌首席軟件工程師、Transformer（ChatGPT架構）作者之一、谷歌最重要早期員工之一Noam Shazeer，創立Character.ai，all in AGI，主打AI聊天對話程序。

還先后吸引了4位谷歌技術人才，包括前谷歌大腦團隊成員、谷歌聊天機器人LaMDA作者等。

2022年4月，Transformer論文團隊又有2人出走谷歌創業，同樣專攻AGI。公司名叫Adept，目標是創造讓人和計算機能夠協同工作的通用人工智能。公司成立便獲得6500萬美元融資。

去年年底，連傳奇程序員卡神，都從老東家Meta離職，要在AGI領域大干一番事業。

22年8月，他正式創立通用人工智能公司Keen Technologies，拿到2000萬美元融資。投資人中有GitHub前CEO奈特·弗里德曼（Nat Friedman）、Shopify 聯合創始人兼CEO托比亞斯·呂特克（Tobi Lütke），同時吸引了紅杉資本注資。

……

到最近，ChatGPT全球爆火，無論是話題討論度、技術趨勢還是市場價值，都再次驗證了AGI的趨勢。國內國外，科技巨頭、資本市場也都紛紛盯上了這塊新領域。

而在時機的推動下，或許不只是MiniMax被推至臺前，還有更多技術力量相繼入場。

等到這時，百家爭鳴。中國的科技創新可能也會引發一場新風暴，甚至成為科技發展進程中的一個關鍵節點。

現在，好戲才剛剛開始，你覺得呢？