破案了！百万用户与AI交友，背后果然有大模型

梦晨 明敏 发自 凹非寺

(资料图片仅供参考)

量子位 | 公众号 QbitAI

ChatGPT爆火，有人高调入局复刻，有人从大模型技术产品中找线索。

于是一众聊天AI开始被更多人关注。尤其是对话质量相近、AI双商在线的那种。

这不，主打社交型AI聊天的Glow在知乎上又掀起了一波讨论度。

这个早于ChatGPT发布的对话AI，4个月内注册用户近百万。

从技术角度来看，AI回答有逻辑、有知识储备，对应的底层模型和技术实力一定不可小觑。

两天前，在北京举办了首次对外的小型沟通会，主创团队代表首次公开露面，分享了公司的一些相关信息，正式揭秘Glow从何处来。

我们也由此知道了其庐山真面目：

MiniMax，创业团队，诞生1年多，自研3个通用大模型，具体能力在Glow上验证了。

而这还不是他们的全部，团队进一步透露说，接下来还将发布更多新应用，并在今年开放API接口。

底层全自研

主打产品Glow，上线4个月用户已逼近500万。

与之前搜索引擎助手、回答问题、文案生成类不同，Glow更强调AI社交，是国内最大的AI社交平台。

甚至在苹果App Store社交分类排行榜上也经常能看到其身影，热度与一些垂类真人社交应用相当。

在Glow里，用户可以根据喜好创建有背景设定、有特定性格的智能体。

神奇之处就在于，智能体的性格特质只需要通过一段简短的描述实现，并能在后续对话中不断调整强化。

换句话说，只要你能把想象中的虚拟角色用语言描述出来，AI就能帮你实现。

于是可以看到，Glow上已有不少用户创建的热门文艺作品中的角色，可以跳脱出固定剧情之外，与用户演绎全新的故事。

和大火的ChatGPT有些不同，Glow上面的AI更倾向于闲聊陪伴，而不是专业知识性回答，用户还能调教AI的性格。

它们的回答往往都是富有情绪的，很会使用流形的括号文学和颜文字。

不仅会让聊天内容更亲切，有时候还能补充些动作剧情……（啧啧是有些想象力在身上的）。

这种模式其实也打破了对聊天AI的刻板印象。而从公开的用户增长量和留存时长来看，又能侧面证明大模型to C被找到了一种新鲜的路线。

不仅是文字生成能力，Glow依靠的是整套多模态模型的调用。还能自己生成人物头像、生成不同音色的语音。

用户既是内容的消费者，同时也是内容的创造者，好的AI往往能以最普遍的方式，服务更多人，MiniMax将这种理念总结归纳为Intelligence with Everyone。

以往，AI科技公司通常不直接接触用户，而是为大客户打造AI解决方案再间接服务于用户。

MiniMax做的是跳过中间环节，直接将AI产品呈现给终端用户，在过程中不断了解和满足用户需求。

为了做到这一切，MiniMax自研了三个基础模型，分别为文本、语音和视觉大模型。

在国内创业公司中，完成如此成就的目前还是少见的一家。

在基础模型之上还构建起一个计算推理平台，让成千上万的用户以这种低成本、高效率地享受到AI能力。

Glow也仅仅是这个计算推理平台支持的第一款产品，目前已能满足每天上亿次的用户调用。

在这些基础能力上，MiniMax还向量子位透露了更进一步的计划：

今年对外开放API接口。

总之，更期待的还在后头。

关于团队

MiniMax成立于2021年12月，号称All in AGI。

圈内对于通用人工智能（AGI）的讨论一直都很热烈。

它是科幻电影中的常客，是指具有一般人类智慧，能像人一样执行各类任务的机器智能。深度学习三巨头之一LeCun还将其称为“是人类和科技互动不可或缺的部分”。

但想要实现AGI，道阻且长。过去很长一段时间，国内外都鲜少有主打AGI领域的创业公司。

为什么MiniMax会在成立之初就坚信AGI？

在首次媒体交流会上，联合创始人杨斌给出了回答。

杨斌介绍，初始的团队成员来自各行各业。有的在高校、有的是大厂技术骨干、还有的在顶尖创业公司担任技术负责人。

如杨斌本人是计算机视觉背景博士，此前是加拿大Uber ATG研究院的创始团队成员，还在无人驾驶领域创过业，作为上一轮AI浪潮的亲历者，他最终决定回国加入MiniMax。

之所以愿意抛弃掉过去的一些积累、选择从头开始，杨斌表示是因为发现了“三件不同行业之间发生的小事”。

第一件是GPT-3发布。

2020年6月，GPT-3论文发布。这项成果让他们看到了一个事实：摩尔定律在自然语言类任务上得到了验证。模型的参数量从百万级，飙升到了千亿级别。

配合参数量的增加，给模型足够多的数据。当二者的摩尔定律发生碰撞的时候，GPT-3便具备了推理能力，这使得模型能具备非常好的泛化能力，可以处理非常多的文字语言任务，是此前从未发生过的。

第二件事是半年后发布的CLIP模型，这让团队意识到了跨模态生成任务的可能性。

第三件是21年8月，特斯拉在AI Day上证明：端到端完全数据驱动的技术路径，可以在自动驾驶上被应用成功。

这意味着端到端深度学习的技术栈，是可以在实际应用中work的。在商业公司里，基于大量数据反馈迭代模型，是一种被验证了的可持续方式，正如特斯拉每几个月就升级软件一样。

以上这三件事，影响了MiniMax的创立。

杨斌认为，AI在学术、商业领域的进步，已经可以验证AGI的趋势是对的。

当时我们的判断是，AI技术在未来2-3年之内，一定会发生质的变化。而且这种技术升级，会使得AGI能够在我们有生之年到来。

而在全行业内，AGI公司创业也是正在发生的趋势，谷歌多位AI大佬出走创业，目标都是AGI。

2021年10月，前谷歌首席软件工程师、Transformer（ChatGPT架构）作者之一、谷歌最重要早期员工之一Noam Shazeer，创立Character.ai，all in AGI，主打AI聊天对话程序。

还先后吸引了4位谷歌技术人才，包括前谷歌大脑团队成员、谷歌聊天机器人LaMDA作者等。

2022年4月，Transformer论文团队又有2人出走谷歌创业，同样专攻AGI。公司名叫Adept，目标是创造让人和计算机能够协同工作的通用人工智能。公司成立便获得6500万美元融资。

去年年底，连传奇程序员卡神，都从老东家Meta离职，要在AGI领域大干一番事业。

22年8月，他正式创立通用人工智能公司Keen Technologies，拿到2000万美元融资。投资人中有GitHub前CEO奈特·弗里德曼（Nat Friedman）、Shopify 联合创始人兼CEO托比亚斯·吕特克（Tobi Lütke），同时吸引了红杉资本注资。

……

到最近，ChatGPT全球爆火，无论是话题讨论度、技术趋势还是市场价值，都再次验证了AGI的趋势。国内国外，科技巨头、资本市场也都纷纷盯上了这块新领域。

而在时机的推动下，或许不只是MiniMax被推至台前，还有更多技术力量相继入场。

等到这时，百家争鸣。中国的科技创新可能也会引发一场新风暴，甚至成为科技发展进程中的一个关键节点。

现在，好戏才刚刚开始，你觉得呢？

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