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“我們在看待生成式AI創(chuàng)業(yè)時，不僅僅局限于大模型，而是更關注場景應用，以及為場景應用提供支撐的中間層，這些領域仍然蘊藏著巨大的機會?！痹?2月初召開的2023中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金峰會（以下簡稱“雙峰會”），順網科技CEO樊星博士在探討《GenAI時代的商業(yè)化挑戰(zhàn)與機遇》時如此指出，這一前瞻性的觀點引起了廣泛關注和討論。如果說GenAI的第一步是通用于各行各業(yè)，那么第二步飛躍便是在垂類場景中穩(wěn)健落地，其具備兩種落地范式：第一種路徑是直接在大型模型上進行應用開發(fā)，或者進行簡單的商業(yè)化封裝。這種方式反應迅速，能快速吸引用戶，但其在國內可能面臨合規(guī)性問題。而進一步的，由于門檻不高，這種方式容易被大模型逐漸取代。第二種路徑則是結合大模型和中間層框架的方法。這種方法考慮到了大模型自身的局限性，補充提示工程、答案工程，注入行業(yè)垂直模型，提高了模型的應用效果。在這種模式下，企業(yè)所擁有的豐富行業(yè)數(shù)據，可通過中間層安全地提供給大模型。在這樣的認知下，順網科技構建了模型層-中間層-應用層的場景落地路徑。模型層方面，順網科技采取了一種獨特而高效的：構建一個全面的模型池，而不是自行開發(fā)單一的大模型。這個模型池聚集了來自不同來源的多樣化模型，涵蓋了廣泛的功能和特性，使得順網科技能夠針對各種應用需求靈活選擇和組合適當?shù)哪Ｐ?。此外，為確保解決方案的實用性和針對性，順網還在在模型池中重點融入了專門針對游戲和泛娛樂領域的行業(yè)垂直模型。這些模型基于對以游戲為代表的泛娛樂領域的深入理解和數(shù)據分析而構建，能夠精準地滿足陪伴虛擬人開發(fā)、游戲體驗優(yōu)化、個性化角色聊天等特定需求。這些小型模型專注于特定的任務或流程，例如游戲角色的自然語言處理、情感分析，或者是游戲場景中的復雜決策支持。它們雖小，但功能精準，能夠在其專長領域內提供極高的效率和準確度。中間層方面，順網科技選擇建立SPICE引擎解決大模型落地的最后一公里，提供語料的實時采集、數(shù)據清洗、過濾和嵌入，這些功能確保了數(shù)據的實時性和準確性，為大模型提供了高質量的輸入。SPICE引擎的一個顯著優(yōu)勢是它為上層陪伴應用提供了一個通道，使它們能夠訪問和利用大模型池與知識庫。這一過程涉及到大模型與知識庫的有效融合，以及應用的部署和執(zhí)行。這種融合不僅使得順網能夠充分利用已有的知識資產，還能借助大模型強大的表達和推理能力，實現(xiàn)二者的完美結合。SPICE引擎還令AI應用具備了長期記憶的能力。由于Token的限制，大模型本身只能擁有短暫的記憶能力。通過SPICE，順網能夠幫助陪伴AI應用構建長期記憶，這一點在處理復雜和長期的任務時顯得尤為重要。此外，SPICE還整合了深度學習、自然語言等多項AI技術，創(chuàng)造了一個能夠進行復雜思考、自主行動和精準感知的框架。通過這一引擎，AI可以更好地理解用戶的意圖，預測用戶的需求，甚至與用戶進行自然且富有情感的交流。應用層方面，順網科技推出了“順網靈悉”，這是一個針對陪伴場景設計的個性化虛擬游樂場。靈悉的世界提供了一個獨特的平臺，其中用戶可以與各種AI虛擬角色互動，這些角色不僅有著多樣的形象和個性，還具備豐富的知識和能力。在游戲陪伴功能中，靈悉將其設計成為了一個可選擇的“技能”選項。用戶可以選擇不同AI角色加載“技能”一起游戲，體驗不同類型的游戲場景。它們不僅是玩家的助手，還能成為指導者或伙伴，增強游戲的沉浸感和趣味性;而在角色定制方面，靈悉的世界允許用戶創(chuàng)造和定制自己的AI角色。用戶可以選擇角色的外觀、性格特征、技能等，創(chuàng)造一個完全符合個人偏好的虛擬伙伴。這種定制化的體驗使得每個角色都具有獨特性，為用戶提供了一個充滿想象力和創(chuàng)造力的空間;在設想中，靈悉將構建一個“世界”生態(tài)，讓用戶之間可以交流經驗、分享角色故事和游戲挑戰(zhàn)。在靈悉世界中，用戶可以展示自己創(chuàng)建的角色，與其他用戶的角色互動，甚至可以組織或參與虛擬活動和挑戰(zhàn)，增強用戶間的互動和參與感，構建一個活躍且開放的AI陪伴生態(tài)世界。在模型層、中間層、和應用層之外，順網科技在其18年的業(yè)務歷程中積累了豐富的數(shù)據維度和廣泛的應用場景，尤其在泛娛樂領域。這些高質量的數(shù)據成為了AI持續(xù)迭代和智能化調優(yōu)的堅實基礎。每一份數(shù)據的獲得和處理，都是對模型智能的進一步增強，確保了AI技術在精準性和適應性上的持續(xù)提升;在算力方面，順網科技憑借其在電競和游戲娛樂領域的深厚積累，構建了一個高效的多層次算力網絡和資源池。這個網絡特別針對電競和游戲領域的需求，提供了極低時延的渲染算力，通常達到毫秒級，滿足了這些應用對速度的嚴格要求。同時，順網也充分考慮到了其他非時間敏感場景的算力需求，展現(xiàn)出其算力網絡的靈活性和適應性;未來，順網將通過提供英偉達GPU算力解決方案，進一步支持AIGC、模型推理和XR/MR等應用場景。隨著大模型終端化適配，以及半導體終端側AI能力的提升，對AI場景的支持將從推理向更多場景延展。隨著順網科技在AI領域的深入，公司已經成功地集齊了AI商業(yè)化的五大關鍵要素：場景、中間層、模型、算力和數(shù)據。樊星博士在其演講中總結道：“在GenAI商業(yè)化的征程中，這五個要素是不可或缺的。場景不僅是觸達用戶群體的關鍵，也是商業(yè)閉環(huán)形成的核心。中間層的作用在于加速試錯過程，幫助我們更快地識別并滿足用戶的具體需求。模型是生成式AI這一輪最核心的能力部分，算力是基礎支撐，而數(shù)據則是細分領域表現(xiàn)出色的根本?！?

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