隨著大模型的發(fā)展深入，除了算法商、算力商，近日，瞄準(zhǔn)大模型應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司也陸續(xù)成立。

AI 科技評(píng)論獨(dú)家獲悉：近日，商湯前員工在深圳成立了一家大模型應(yīng)用向的 AI 公司——言圖智能，定位是基于語(yǔ)言大模型技術(shù)，為企業(yè)提供定制化AI agents自主智能體服務(wù)。

公司初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)主要由兩位產(chǎn)品經(jīng)理羅予晨和王澤楷組成。

羅予晨擔(dān)任言圖智能 CEO，曾先后就職于云天勵(lì)飛和商湯。在視覺(jué)算法自動(dòng)訓(xùn)練平臺(tái)，多模態(tài)推理平臺(tái)領(lǐng)域耕耘多年，落地場(chǎng)景包括智慧城市、商業(yè)、工業(yè)、視覺(jué)合規(guī)性處理、3C 消費(fèi)等。2015 年，羅予晨加入云天勵(lì)飛后，參與設(shè)計(jì)了中國(guó)首批警用動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)。針對(duì)當(dāng)時(shí)視覺(jué)算法性能限制，設(shè)計(jì)了適合早期的攝像頭卡口安裝標(biāo)準(zhǔn)，提升了系統(tǒng)整體識(shí)別效果。在業(yè)務(wù)系統(tǒng)方面，經(jīng)過(guò)跟客戶(hù)的深度打磨，放棄了傳統(tǒng)了 1:1 的 UI 展示模式，用 1:20 的方式，通過(guò)一個(gè)命中目標(biāo)，帶出目標(biāo)之前 20 個(gè)命中點(diǎn)位和其他綜合信息，大大的提升了研判效率。系統(tǒng)上線(xiàn)一個(gè)月，完成了中國(guó)首個(gè)視覺(jué)算法協(xié)助下的命案?jìng)善啤?/p>

2017 年，羅予晨從云天勵(lì)飛離開(kāi)加入商湯從事安防線(xiàn)工作，后又在 2019 年轉(zhuǎn)入 EIG 部門(mén)，參與了商湯產(chǎn)品線(xiàn)，工業(yè)、零售、體育、衛(wèi)生安全監(jiān)控等工作，與研究團(tuán)隊(duì)一起參與了少數(shù)據(jù)樣本下的算法公關(guān)、長(zhǎng)尾大規(guī)模算法系統(tǒng)交付、多模態(tài)算法綜合審核系統(tǒng)。今年 3 月，羅予晨離開(kāi)商湯創(chuàng)立言圖智能。

羅予晨

聯(lián)合創(chuàng)始人王澤楷任言圖智能產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，他碩士畢業(yè)于法國(guó)南特大學(xué)，深度學(xué)習(xí)算法研究員出身，原商湯科技高級(jí)產(chǎn)品專(zhuān)家，曾出版《AI產(chǎn)品經(jīng)理》一書(shū)，取得了京東同類(lèi)暢銷(xiāo)榜第二的好成績(jī)。此外，言圖智能其他的核心團(tuán)隊(duì)成員也大多畢業(yè)于斯坦福、清華大學(xué)、香港中文大學(xué)、北京理工大學(xué)等院校，曾在商湯、百度、騰訊等企業(yè)任職。

今年 3 月，大模型浪潮卷向國(guó)內(nèi)，市場(chǎng)焦點(diǎn)集中在模型算法訓(xùn)練和 Prompt 兩個(gè)技術(shù)路徑。與大部分創(chuàng)業(yè)者看法不同，羅予晨提出基于場(chǎng)景尋找技術(shù)手段。而此時(shí)場(chǎng)景最需要的是快速、低成本的大模型私有知識(shí)庫(kù)定制。

在明確核心需求之后，羅予晨將目光聚焦在利用向量數(shù)據(jù)給大模型投送垂直定制數(shù)據(jù)的技術(shù)路徑，團(tuán)隊(duì)快速迭代， 2 周 demo 上線(xiàn)，接待客戶(hù)，并在 2 個(gè)月內(nèi)完成了首批商業(yè)化驗(yàn)證，同時(shí)后臺(tái)數(shù)據(jù)系統(tǒng)完成了多次迭代，實(shí)現(xiàn)大量組件自主設(shè)計(jì)。

解決首批客戶(hù)的需求之后，團(tuán)隊(duì)目標(biāo)進(jìn)一步升級(jí)，把公司定位調(diào)整到基于復(fù)雜工作流的企業(yè)級(jí)數(shù)字員工（agents）。而要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，最難的是如何在繁忙的工作場(chǎng)景下減少用戶(hù)打磨數(shù)字員工的投入。經(jīng)過(guò)技術(shù)分析，言圖智能的后臺(tái)核心集中在基于自然語(yǔ)言的大模型 agents 編程，實(shí)現(xiàn) 0 代碼基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)售可以完成 agents 打造。同時(shí)，言圖智能結(jié)合打造企業(yè)私有化 AI 數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合大規(guī)模微調(diào)技術(shù)，打造企業(yè)員工工作臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)“工作即訓(xùn)練”。

羅予晨告訴 AI 科技評(píng)論，在他看來(lái)，LLM 的角色并非是“大腦”，而是“神經(jīng)元”般的存在，大模型沒(méi)有記憶、沒(méi)有空間感。當(dāng)前的 LLM 架構(gòu)很難在短時(shí)間內(nèi)變化。期望把 LLM 打造成“大腦”技術(shù)路徑是錯(cuò)誤的。當(dāng)前LLM架構(gòu)的輸入與輸出是一種簡(jiǎn)單的模式，要在當(dāng)前的LLM認(rèn)知能力上大規(guī)模的提升任務(wù)的復(fù)雜度，最有效的方式就是減少“神經(jīng)元”的單次計(jì)算復(fù)雜度，提升 agents 數(shù)量，發(fā)起的大規(guī)模的并行計(jì)算?！坝?xùn)練重要，但并不是那么重要。我們看的是場(chǎng)景要什么、客戶(hù)需要什么，再分析用什么技術(shù)去滿(mǎn)足?！?/p>

為此，言圖智能遵循的路線(xiàn)是，將數(shù)據(jù)與大模型進(jìn)行解耦，以平臺(tái)為依托，為企業(yè)提供一站式AI數(shù)據(jù)工作臺(tái)。幫助 0 代碼基礎(chǔ)的員工，在復(fù)雜工作環(huán)境下，流式生成大規(guī)模智能體（agents），無(wú)縫切換的形式逐步切入重復(fù)溝通與大規(guī)模腦力計(jì)算的場(chǎng)景，以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效。

言圖智能的產(chǎn)品構(gòu)成包括企業(yè)智能體平臺(tái)“言心”和知識(shí)工作臺(tái)“言知”兩塊。

其中，“言心”企業(yè)智能體基于言圖智能自研 AI 組件平臺(tái)“YAN”，圍繞微信、抖音等不同交互生態(tài)，通過(guò)打通客服、運(yùn)營(yíng)、數(shù)字人、營(yíng)銷(xiāo)等 B 端場(chǎng)景，在企業(yè)私有數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，打造一問(wèn)即答的智能體，為企業(yè)在 MaaS 時(shí)代提供模型化轉(zhuǎn)型的定制化方案，目前已經(jīng)正式上線(xiàn)。當(dāng)前已經(jīng)匯集了多行業(yè)內(nèi)超過(guò) 100 個(gè)智能體能力服務(wù)，通過(guò)可持續(xù)沉淀知識(shí)，打造智能體生態(tài)社區(qū)。

“言知”工作臺(tái)則是在企業(yè)知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建復(fù)雜任務(wù)智能體，以協(xié)助員工完成：大規(guī)模知識(shí)庫(kù)的認(rèn)知查詢(xún)、知識(shí)工作者知識(shí)創(chuàng)作、agents 協(xié)同溝通、自然語(yǔ)言智能體打造等。目前還在內(nèi)測(cè)中。

自 4 月份以來(lái)，言圖智能已同傳世智慧、英國(guó)保誠(chéng)保險(xiǎn)、亞協(xié)體育、云知聲等企業(yè)達(dá)成合作，簽單和擬簽單客戶(hù)數(shù)十個(gè)，預(yù)計(jì) 2023 年收入突破千萬(wàn)。同時(shí)言圖智能免費(fèi)支持?jǐn)?shù)個(gè)社會(huì)公益項(xiàng)目，包括國(guó)學(xué)學(xué)術(shù)交流、罕見(jiàn)病WD診療社區(qū)服務(wù)等，未來(lái)仍然歡迎社會(huì)公益項(xiàng)目合作。

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