Lyne
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深圳湾编辑(主要关注 AI,自动驾驶等领域)

与其他人工智能引擎所走的通用化解决方案的路线不同,灵聚人工智能引擎则根据用户需求提供定制化的「操作系统」,通过聚焦一个又一个实用场景,在落地的过程中完成变现和复制。 两者分别有哪些技术难点?灵聚又有哪些相关的核心技术?

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3 评论
张胜
张胜 2 年前
1 楼

灵聚人工大脑的核心技术走的是通用化路线,实际上这恰恰是最难的,因此有一些友商认为灵聚太牛(疯)了。确实我们选择了一条最难走的路,难得的是我们坚持了三年多,走出了自己的路。正因为是通用核心技术,在最后落地应用的时候,就需要做个性化定制,才能实现最佳的效果。以现在人工智能技术的发展阶段,想靠几个算法就一劳永逸的做法是不切实际的,现阶段没有完善的应用层面的通用技术,通用的结果可能会导致产品经理各种别扭和用户体验不佳,能通用的是核心技术。我现在常对合作伙伴说,只要你的想法没有违反你自己的硬件的物理规则,大胆参照科幻片和用户需求设想功能,大约70%我们可以帮你实现。

陳壹零
陳壹零 2 年前
2 楼

灵聚人工大脑的核心技术走的是通用化路线,实际上这恰恰是最难的,因此有一些友商认为灵聚太牛(疯)了。确实我们选择了一条最难走的路,难得的是我们坚持了三年多,走出了自己的路。正因为是通用核心技术,在最后落地应用的时候,就需要做个性化定制,才能实现最佳的效果。以现在人工智能技术的发展阶段,想靠几个算法就一劳永逸的做法是不切实际的,现阶段没有完善的应用层面的通用技术,通用的结果可能会导致产品经理各种别扭和用户体验不佳,能通用的是核心技术。我现在常对合作伙伴说,只要你的想法没有违反你自己的硬件的物理规则,大胆参照科幻片和用户需求设想功能,大约70%我们可以帮你实现。

回复 @张胜

再谈谈场景化吧

张胜
张胜 2 年前
3 楼

学英语的时候都会有XX场景对话联系,比如购物或者商务等,其实人工大脑在为人类服务的时候也需要场景的概念。其一,不同的场景其实是有通常意义下可穷举的需求,便于产品经理规划和设计产品,也便于在现有技术下有针对性的完成具有商用价值的产品;其二,语言和行为都具有场景属性,比如基于不同的上下文同一个词汇的用户意图是不一样的,不同的场合同样的命令词的目的也是不一样的。这里只是简单说说。

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