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笔者在周五晚间和大厂做
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手机总监级的
L
总朋友吃饭,聊了一些关于目前
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手机的话
问题一:目前
AI
手机想给用户解决问题?想带给用户什么体验?怎么吸引我们这种用户群
答:目前我们探索的方向核心是交互, 其实
AI
手机和大家想的不一样, 也不是目前三星出 来的那种伪
AI
, 一切可以靠
APP
实现的都不是
AI
手机的最终方向 。我举个例子, 我们要
解决核心问题是拥有了
AI
手机就拥有了你自己的私人助理 。
答:你对助理有什么要求?我举个例子,你的一天行程, 几点干什么几点干什么,你告诉
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手机里的助理, 我们的想法是用语音口述,这才能有别于你调个闹钟输入个行程表 。再 细化来看,你明天早上
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点的行程是飞去上海, 你告诉助理, 手机直接帮你全网比
价, 买 到你想要的航班 。这个过程可能只需要你动动嘴, 然后他可以搞定一切,最后你点一下支 付即可 。你到了上海之后是不是要住酒店?他可能还会主动问你需要住什么酒店, 需要车
接机吗?这些助理干的事情,
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手机均可给你实现 。再给你举个例子,很多人早上有听新闻的习惯, 听天气预报的习惯 。当
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助理能读懂你的 一些习惯之后,每天早上干什么, 甚至周一到周五干什么周六日干什么, 都会到点就问你, 你只需要回答嗯,好的, 或者不用 谢谢 。甚至他可以智能到你周五晚上玩手机到很晚,他 周六早上就不会出来打扰你, 甚至拒接一些他认为不重要的电话或者短信 。这些我们都在
交流:感谢
L
总,这些场景如果能落地,确实能激发我们的购买欲 。我再追问
L
总,现在
回答:其实我们硬件水平不差的, 大部分阻力在软 。
回答:助理的背后是多个大模型的集合,这个大厂都其实已经准备了很久了,所以有人才 会
ALL IN
。怎么在手机上快速的跑起来大模型, 才是目前大家面临的第一个主要难点, 反 应不能太迟钝,你不能让用户提出诉求后,助理
1
分钟
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分钟才给你搞定, 用户体验就不 好了 。所以内置一个大模型, 我们再给他时时更新, 目前是一个问题 。反过来, 如果预装
一个基础模型终端,模型数据库的更新不放, 目前软硬均可实现,相对好实现 。
回答:对手机的
AI
应用模型要降本, 如何快速反应取决于降本降耗的程度 。
回答:大模型的推理过程要降本, 要简化, 数据集最好是向量式,存储 、索引以及管理海 量的数据信息
,
能够高效地解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题 。要满足系统针
对海量向量数据的高实时性查询 、检索 、召回等场景 。
追问:比较深奥, 简单点, 用什么方式实现起来目前
回答:用向量数据库调取预训练模型, 至少在图片视频搜索, 文本搜索, 实时信息归类搜