10月26日,快手正式內(nèi)測(cè)“AI小快”賬號(hào),在短視頻評(píng)論區(qū)為用戶提供互動(dòng)問答、圖片生成、攻略檢索、文案修改等多種基于短視頻應(yīng)用場(chǎng)景的AIGC服務(wù)。“AI小快”背后是快手自研大模型的強(qiáng)力支持,包括快手從零到一獨(dú)立自主研發(fā)的大規(guī)模語言模型“快意”大模型和文生圖大模型“可圖”。據(jù)悉,這是今年快手在評(píng)論區(qū)場(chǎng)景落地的首款人格化應(yīng)用,也集成了大語言模型和文生圖模型的能力,讓“AI小快”實(shí)現(xiàn)了“能說會(huì)畫”的能力。今年以來,快手加快了AIGC的技術(shù)布局。8月,快手宣布內(nèi)測(cè)自研大語言模型“快意”(KwaiYii),9月,快手推出了文生圖大模型“可圖”(Kolors),在大模型業(yè)務(wù)方面繼“文生文”之后又補(bǔ)上了“文生圖”這塊版圖。
短視頻評(píng)論區(qū)天然是一個(gè)用戶表達(dá)、互動(dòng)、交流的公域場(chǎng)地,各品類內(nèi)容下均存在用戶表達(dá)和提問的訴求,而且用戶的提問類別豐富,覆蓋視頻內(nèi)容的討論交流、對(duì)專業(yè)信息的疑惑以及自我情緒的抒發(fā)等。在快手3.76億DAU的社區(qū)生態(tài)中,用戶的每一次表達(dá),每一次提問,都是對(duì)社區(qū)的信任,背后都是對(duì)“被回應(yīng)”的期待。
為了更好的滿足用戶在評(píng)論區(qū)的訴求,讓用戶表達(dá)有途徑、互動(dòng)有回應(yīng)、互動(dòng)有驚喜,“AI小快”應(yīng)運(yùn)而生。據(jù)了解,用戶在快手搜索“AI小快”即可申請(qǐng)參與內(nèi)測(cè),獲得資格的用戶在短視頻評(píng)論區(qū)發(fā)布艾特@AI小快 的評(píng)論,便可收到@AI小快 的回復(fù)。“AI小快”不僅可以為用戶們的提問給出有效的答案和信息參考,且能在短視頻信息延展的基礎(chǔ)上,有效提升用戶之間的互動(dòng)頻次和信息交互體驗(yàn)。
值得一提的是,“AI小快”也具有自己的人設(shè),即一個(gè)有態(tài)度、有能力、有感情、有梗的四有AI賬號(hào)。無論是聊刷劇細(xì)節(jié)還是數(shù)理化難題,只要是用戶在評(píng)論區(qū)的評(píng)論,“AI小快”有問必答。同時(shí),AI小快也是一個(gè)活潑友愛的聊天搭子,既能提供有效的情緒價(jià)值,也能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)熱梗、時(shí)事熱點(diǎn)等信息隨時(shí)“造梗”,力求打造評(píng)論區(qū)的顯眼包。
據(jù)了解,“AI小快”的背后是快意大模型強(qiáng)大的理解、生成與交互能力的支持。本次發(fā)布的“AI小快”的能力已升級(jí)到了快意大模型的 66B 版本。這也是繼8月份快手發(fā)布快意13B模型后的又一次技術(shù)升級(jí)。更大規(guī)模的模型,也帶來了更強(qiáng)大的能力。
今年下半年以來,快手加快AIGC的布局。8月,快手宣布內(nèi)測(cè)自研大語言模型“快意”(KwaiYii),打造“全模態(tài)大模型AIGC解決方案”?;谧匝械幕竽P?,為用戶提供包括文本生成、圖像生成、3D素材生成、音頻生成、視頻生成等在內(nèi)的多種技術(shù)能力。其中,KwaiYii-13B在多個(gè) Benchmark 上都處于領(lǐng)先水平,證明了其在自然語言處理任務(wù)中的出色性能。
基于目前在大模型的技術(shù)積累,快手已經(jīng)在搜索、評(píng)論等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用落地。7月8日,快手開啟智能問答產(chǎn)品的內(nèi)測(cè);8月8日,啟動(dòng)“AI對(duì)話”內(nèi)測(cè),并于8月18日在快手App安卓版本開放內(nèi)測(cè)“快手AI對(duì)話”功能;9月15日,快手宣布在站內(nèi)短視頻評(píng)論開始內(nèi)測(cè)AI文生圖功能——快手AI玩評(píng),用戶通過輸入各種創(chuàng)意文字,可一鍵生成海量風(fēng)格圖片,更便捷的在評(píng)論區(qū)進(jìn)行趣味互動(dòng)。
隨著AIGC商業(yè)落地迎來新一輪波峰,技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合度及場(chǎng)景應(yīng)用豐富度在迅速提高。短視頻擁有龐大的用戶基礎(chǔ)和強(qiáng)大社交屬性,為AIGC的落地提供了更多應(yīng)用場(chǎng)景。未來,快手將持續(xù)深耕AI技術(shù),推動(dòng)產(chǎn)品形態(tài)、用戶體驗(yàn)發(fā)展,探索短視頻業(yè)務(wù)的第二曲線,推動(dòng)其成為短視頻+直播平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。