神经元科技发布 AI Agents—“萨蔓莎”

今天神经元科技发布 AI Agents—“萨曼莎”(Samantha )!

取名“萨蔓莎”,是来自于一部讲述 AI 的电影《HER》。

电影讲述的是电影讲述男子西奥多·汤布里(Theodore Twombly,杰昆·菲尼克斯饰)与拟人化人工智能虚拟助手萨曼莎(Samantha,斯嘉丽·约翰逊饰)之间的故事。

这个名字也暗示着神经元的 AI Agents“萨蔓莎”是一个具有科技含量且高度拟人化 AI Agents。

现在 AI 已然奔向下一个时代——AI Agents(智能体)

AI Agents---人工智能的下一个风口

在今年 11 月,比尔盖茨写了篇博客,主要阐述“个人 AI Agents 将如何彻底改变人们使用计算机的方式”。

那篇博文中,他明确写道,AI Agents 将带来科技行业和社会的冲击波。

那么什么是 Agents?Agent 一词起源于拉丁语中的 Agere,意思是“to do”。

在 LLM 语境下,Agents 可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。

与传统 AI 系统相比,AI Agents 更加“智能”和“人性化”。它们不仅能理解复杂的自然语言指令,还能根据环境的变化做出自主决策。

而萨曼莎背后蕴含的技术力量,让她成为了具有智能和人性化的 ai agent。

三大突破构筑“萨曼莎”的科技含量

在中国诞生的“萨曼莎”作为一款尖端的对话式聊天助手,与传统的人工智能不同 AI Agents 可以在没有人类控制的情况下独立运行。

“萨曼莎”可以给予用户意见、浏览网页、使用应用程序、读写文件、给出意见。

简单来说,只需要给她一个目标,萨曼莎就能完成剩下的全部工作。

为了让萨曼莎达到以上目标,神经元科技在研发过程中融合了多项先进的人工智能技术。

这些技术的应用使得“萨曼莎”具备三点突破性功能: 

1、自然语言处理

首先自然语言处理(NLP)是“萨曼莎”能够理解人类核心技术之一,神经元基于最前沿的 MoE 架构模型,团队自主研发的算法在多轮对话记忆,意图理解,对话预测上达到行业领先水平。

a、在实际应用中,不同行业,公司,个人由于经验,产品及服务的差异,需要大模型能够根据自己产品卖点来与客户交流。 基于此,神经元智能团队,结合提示词工程(PE)及搜索增强技术(RAG),能为每个用户开放专属向量数据库, 通过调用专属知识库信息结合大语言模型的强大的理解总结等能力,规避了通用大模型回复太“泛泛而谈”的缺点,同时也解决了传统智能客服回答格式化,“答非所问”等问题。

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b、意图理解和信息搜集自动化,传统数字服务和客户服务场景中,包括金融,游戏,教育,电商等,客户从认识-认知-信任-信赖的阶段,往往需要服务人员具备真诚耐心的态度,行业专业度,高情商等技能,“萨曼萨”的另一个重要功能是情感计算。它可以通过分析用户的语音、图像和文字,识别出用户的情绪,然后根据用户的情绪来调整自己的回应。例如,如果用户在对话框里打了一大长串字,表达了自己的不满,“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪,然后再根据用户的情绪来给出回应。 除此以外,萨曼莎能够通过大模型底层算法,将意图和情绪等级标注打分,并将关键信息提炼总结,自动化采集,实时同步给服务人员及公司管理系统。 

c、低成本: 在运算成本上,同时 MoE 架构对比主流的 transformer 模型大幅度降低至 30%, 使萨曼莎在企业中部署成本降低至千元水平,个人版本低至百元。 

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2、采用多 AI Agents 协作技术

“萨曼莎”实现了对话中被动式回复及主动式引导混合交互模式。区别于 Chat GPT,文心一言等聊天框中单向回复的功能,通过 AI Agent 技术--即群体智能的创新性协作流程,该聊天助手能够基于任务目标,将特定业务流程中用户的阶段状态拆分成多个待执行任务,并将执行任务分配给多个子任务 agent,比如:意图理解,情感分析,信息获取,链接发送,需求分析,质量检验,人工转接等等。每一个子任务 agent 之间用自然语言的方式实时对话,高效协作。 

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3、中文拟人化聊天:

和电影里讲述的一样,萨曼莎是一位高度拟人的 AI Agent,能达到这一点的原因是神经元智能采用了深度学习中 RLHF(人类干预强化学习)技术,自研的 RL(奖励模型)使“萨曼莎”能够自我优化其响应策略。

利用深度学习技术,它可以从大量的数据中发现模式,并据此改进对话流程和用户体验。 

提示词工程和小样本,它可以迅速地实现根据顾问或客服的喜好训练聊天风格。

比如:律师咨询场景的专业严肃风格,游戏陪伴场景的二次元风格,教育咨询场景的耐心温柔风格。

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它将规模化地处理用户个性化需求变为现实。 

AI Agents 的使命-成为人工智能技术与应用场景的桥梁

神经元科技判断,能否把价值传递到更多的应用场景,核心就看 AI Agents。

在未来,“萨曼萨”的主要应用场景主要包括以下几个方面:

电商领域:在电商领域,“萨曼萨”可以通过判断用户的情绪和意图,使回复更具有人性化。

例如,当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时,“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪,然后再根据用户的情绪来给出回应。

金融行业:在金融行业,“萨曼萨”可以通过情感识别来决定如何与用户对话。例如,当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时,“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪,然后再根据用户的情绪来给出回应。

移动设备:“萨曼萨”的算法可以运行在手机、平板等移动设备上,甚至可以直接在摄像头的模组里使用,从而触达更多的手机用户。

情感计算:“萨曼萨”可以通过分析用户的语音、图像和文字,识别出用户的情绪,然后根据用户的情绪来调整自己的回应。以上是“萨曼萨”的主要应用场景,但实际上,作为一种聊天机器人,“萨曼萨”的应用场景可能会更广泛,包括但不限于客户服务、个人助手、教育、娱乐等多个领域。

神经元科技深耕六载,用优质产品争先 2024 年

神经元是一家从 17 年就专注于人工智能的创业公司。

在神经元深入 AI Agents 的领域探索过程中,判断 Agent 下一步可能会朝着两个方向同时迭代。一是与人协助的智能体,通过执行各种任务来协助人类,侧重工具属性;二是拟人化方向的迭代,能够自主决策,具有长期记忆,具备一定的类人格特征,侧重于类人或超人属性。

我们希望把神经元打造成一个同时把用户和产品放在首位的公司。

因此,我们有动力让 AI 变得更好,并且把产品做得更好。这会使神经元走入良性循环。

神经元希望在未来每个人都可以拥有一群 AI Agents,包括老师、朋友、治疗师和所有其他的角色,就像拥有一群 AI 朋友。他们每个人都知道你的名字,并且很高兴和你聊天,而他们都有一个共同的名字—萨曼莎(Samantha )。