域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

近期,前谷歌CEO施密特在斯坦福大學(xué)的一場(chǎng)閉門(mén)演講引發(fā)了廣泛爭(zhēng)議。無(wú)論其觀點(diǎn)的正確與否,他的觀點(diǎn)確揭示了一個(gè)事實(shí):人工智能競(jìng)賽似乎是一場(chǎng)只有中美兩國(guó)能參與的“游戲”。然而,兩國(guó)在人工智能發(fā)展路線上的差異又十分顯著。美國(guó)側(cè)重于平臺(tái)的研究與開(kāi)發(fā),而我國(guó)則更注重場(chǎng)景的應(yīng)用與商業(yè)閉環(huán)的構(gòu)建。我國(guó)的人工智能發(fā)展更加強(qiáng)調(diào)實(shí)用性,而非單純的能力展示。8月18日-8月19日,在上海舉辦的AICon 2024全球人工智能開(kāi)發(fā)與應(yīng)用大會(huì)進(jìn)一步印證了這一差異。該大會(huì)以"智能未來(lái),探索AI無(wú)限可能"為主題,探討了 AI 商業(yè)洞察和 AI 原生產(chǎn)品的探索路徑,以及大模型和多模態(tài)技術(shù)的實(shí)踐和成功應(yīng)用案例。其中的解決方案專場(chǎng),則以“大模型在多場(chǎng)景下的部署與應(yīng)用”為專題,邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)人工智能明星企業(yè)分享了當(dāng)下的技術(shù)實(shí)踐。其中人工智能硬件公司未來(lái)智能CTO王松受邀參加了解決方案專場(chǎng),向業(yè)界全面展示了AI Agent在個(gè)人會(huì)議領(lǐng)域的探索和應(yīng)用。

(未來(lái)智能CTO 王松)

創(chuàng)新與實(shí)用結(jié)合:未來(lái)智能會(huì)議Agent引領(lǐng)AI應(yīng)用趨勢(shì)

未來(lái)智能是辦公會(huì)議耳機(jī)賽道的領(lǐng)軍企業(yè),自創(chuàng)立之來(lái)就以AI為基礎(chǔ),聚焦辦公會(huì)議場(chǎng)景,致力于用AI解決用戶辦公會(huì)議痛點(diǎn),成功打造了一系列將AI做到實(shí)用的人工智能硬件產(chǎn)品。在AI Agent領(lǐng)域,未來(lái)智能依托強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),早在行業(yè)初期就開(kāi)始布局相關(guān)技術(shù)研發(fā)和探索。

在大會(huì)上,王松詳細(xì)介紹了未來(lái)智能會(huì)議Agent如何通過(guò)“感知”、“推理”、“記憶”、“執(zhí)行”四大模塊,精準(zhǔn)識(shí)別用戶場(chǎng)景,并在不同場(chǎng)景下解決用戶痛點(diǎn),提升用戶效率。

未來(lái)智能會(huì)議Agent的技術(shù)探索始終以辦公會(huì)議場(chǎng)景為核心,致力于解決用戶在辦公會(huì)議中的痛點(diǎn)。對(duì)于職場(chǎng)辦公人群來(lái)說(shuō),大量的時(shí)間被各式各樣的會(huì)議占據(jù),而這些會(huì)議中有的充斥著無(wú)效信息,有的則需要會(huì)前準(zhǔn)備大量資料,會(huì)后還需進(jìn)行會(huì)議紀(jì)要總結(jié)。如何提高會(huì)議效率,正是職場(chǎng)人士面臨的一大難題。

作為一個(gè)為用戶打造全鏈路的會(huì)議智能體,未來(lái)智能會(huì)議Agent的每個(gè)模塊都有著明確的職責(zé)和具體的功能設(shè)計(jì)。在感知模塊中,未來(lái)智能會(huì)議Agent能夠自動(dòng)收集會(huì)議通知并創(chuàng)建會(huì)議日程,從會(huì)議開(kāi)始就幫助用戶提高效率。由于會(huì)議信息主要來(lái)源于線上和線下兩大信息源,因此會(huì)議Agent在獲得系統(tǒng)或硬件的授權(quán)后,可通過(guò)技術(shù)手段獲取相關(guān)信息,自動(dòng)完成任務(wù)創(chuàng)建在推理模塊,當(dāng)下的LLM大模型依舊存在著能力不足等問(wèn)題,未來(lái)智能則通過(guò)自研垂直模型,依托人類處理不同問(wèn)題時(shí)的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí),自適應(yīng)選擇合適的解題思路。通過(guò)工程化的方式,未來(lái)智能不斷提升會(huì)議Agent“大腦”的能力,并為未來(lái)更高級(jí)的LLM鋪路,不斷積累訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

在記憶模塊,未來(lái)智能會(huì)議Agent則是在場(chǎng)景之下強(qiáng)化數(shù)據(jù)的嵌入,向模擬人腦的記憶工作進(jìn)化,讓Agent具備長(zhǎng)期和短期記憶,能夠?qū)崿F(xiàn)高準(zhǔn)確度和命中率,還能快速的訪問(wèn)和存取。而在執(zhí)行模塊,未來(lái)智能會(huì)議Agent則是通過(guò)LLM來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的落地和最終執(zhí)行。

未來(lái)智能會(huì)議Agent的技術(shù)進(jìn)步迅速。在大會(huì)上,王松就會(huì)議Agent的技術(shù)水平與新能源汽車智能駕駛相類比,預(yù)計(jì)未來(lái)智能會(huì)議Agent將在明年基本實(shí)現(xiàn)L2.5-L3水平,用戶能夠通過(guò)端到端的解決方案,讓AI自動(dòng)完成用戶在會(huì)議中的相關(guān)任務(wù),就像當(dāng)下新能源汽車的高階智駕一樣,用戶僅需手扶方向盤(pán)即可。

從小場(chǎng)景小任務(wù)做起,讓AI在使用中不斷進(jìn)化

未來(lái)智能會(huì)議Agent的技術(shù)探索并沒(méi)有停留在理論層面,而是從更小的場(chǎng)景和更小的任務(wù)出發(fā),通過(guò)一個(gè)個(gè)功能點(diǎn)的創(chuàng)新,讓用戶先受益起來(lái)。

例如,面對(duì)冗長(zhǎng)繁瑣的會(huì)議內(nèi)容,訊飛會(huì)議耳機(jī)內(nèi)置的viaim AI,能夠智能分析記錄內(nèi)容,自動(dòng)提取記錄中的重點(diǎn),2小時(shí)會(huì)議可一鍵生成「摘要總結(jié)」,大幅簡(jiǎn)化會(huì)后總結(jié)難度,讓會(huì)議核心內(nèi)容一目了然。viaim AI還能提取記錄中的關(guān)鍵任務(wù),一鍵生成「待辦事項(xiàng)」,幫助用戶輕松跟蹤會(huì)后內(nèi)容。viaim AI還擁有「快速問(wèn)答」功能,用戶只需語(yǔ)音/文字輸入問(wèn)題,viaim AI就能回答用戶關(guān)于當(dāng)前記錄內(nèi)提到的問(wèn)題和擴(kuò)展問(wèn)題,讓用戶快速獲取記錄內(nèi)容中需要的信息。隨著未來(lái)智能AI技術(shù)的不斷進(jìn)化,viaim AI也會(huì)常用常新,不斷為用戶帶來(lái)更多優(yōu)秀的體驗(yàn)。

除此之外,未來(lái)智能不僅在通用場(chǎng)景中取得了進(jìn)展,還深入細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域,展開(kāi)了廣泛的探索。例如,在金融領(lǐng)域,未來(lái)智能正在探索如何讓訊飛會(huì)議耳機(jī)自動(dòng)識(shí)別金融相關(guān)的會(huì)議內(nèi)容,耳機(jī)會(huì)在會(huì)后調(diào)用常用的開(kāi)源或商業(yè)化的金融領(lǐng)域大模型,自動(dòng)生成專業(yè)的會(huì)議報(bào)告。這些報(bào)告能夠涵蓋投研、ESG、財(cái)經(jīng)、財(cái)報(bào)等多個(gè)投研相關(guān)細(xì)分領(lǐng)域,提供一系列專業(yè)的AI支持能力。

這種針對(duì)具體行業(yè)的會(huì)議技術(shù)解決方案,展示了未來(lái)智能技術(shù)的深度和實(shí)踐能力。均給參會(huì)的行業(yè)人士帶來(lái)了深刻的印象。

未來(lái)智能在AI Agent領(lǐng)域的探索,不僅展示了中國(guó)企業(yè)在技術(shù)路線上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),還體現(xiàn)了中國(guó)企業(yè)對(duì)實(shí)用性和場(chǎng)景適用性上的深刻理解。這種在技術(shù)發(fā)展與商業(yè)閉環(huán)之間的平衡,或許正是推動(dòng)人工智能行業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵所在?？梢哉f(shuō),中國(guó)的人工智能企業(yè)正在以自己的方式引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的新趨勢(shì)。

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