一個年僅9歲的男孩，利用AI智能體，竟然出版了一本書!

他叫許萌萌，是來自北京市第二實(shí)驗(yàn)小學(xué)的一名三年級學(xué)生。

萌萌與AI智能體共創(chuàng)的書叫做《AI少年——火星生存大挑戰(zhàn)》，是一本科普小說，講述了發(fā)生在火星上的“密室逃脫”的故事。

而他所選用的AI，正是來自智譜AI的智譜清言。

至于這本書具體是如何跟AI共創(chuàng)的，萌萌也做了詳細(xì)地介紹:

這便是智譜AI在今天剛剛舉行的Open Day活動中所展示的較為有趣的環(huán)節(jié)。

對此，智譜AI CEO張鵬在現(xiàn)場總結(jié)道:

而縱觀整場活動，我們發(fā)現(xiàn)作為國內(nèi)大模型頂流之一的智譜AI，圍繞AI智能體、張鵬的觀點(diǎn)，又有了新的發(fā)布動作:

清言flow（清流）:一個“@”動作，就可以聯(lián)動數(shù)個AI智能體協(xié)作，其中還有一個“羅永浩”的官方智能體教你賣貨（彩蛋見文末）。

MaaS開放平臺2.0:能力上去了，價格又打下來了。

接下來，我們就來一同看下，最新的智譜清言能幫我們做些什么。

一個“@”聯(lián)動AI智能體，每天速讀100篇論文

首先就是這次活動的主角之一，清流，正如剛才我們所述，它的可以讓用戶在GLM-4主對話框或任意一個AI智能體內(nèi)，只需使用“@”功能，就可以召喚不同的專用AI智能體繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。

這些AI智能體可以自由組合，形成個性化工作流，以此來提高工作效率。

那么對于天下苦久矣的“讀AI論文”這件事，智譜清言的AI智能體是否能幫上忙呢?

畢竟谷歌AI負(fù)責(zé)人Jeff Dean早在數(shù)年前就做過統(tǒng)計(jì)，單是在ML領(lǐng)域，每天就會產(chǎn)生超過100篇新論文。

平均三分鐘速覽一篇，一天也得看上個5個小時。

這個“產(chǎn)速”當(dāng)年就已經(jīng)超過了摩爾定律，再加上現(xiàn)在爆火的大模型……讀不完，根本讀不完!

而現(xiàn)在，有了智譜清言的AI智能體，就能開啟“用魔法打敗魔法”的模式。

例如我們可以@一下一個名叫“arXiv論文速讀/精析（計(jì)算機(jī)）”的AI智能體:

“唰唰唰”，在arXiv上與視頻大模型相關(guān)的最新五篇論文就整理好了，而且是題目、作者、摘要、日期、鏈接等一并奉上的那種。

（AI智能體:大郎~該喝藥……讀論文了）

如果想繼續(xù)深挖某個論文，我們就可以繼續(xù)用@的方式調(diào)用另一個AI智能體來幫忙，例如**“論文解讀助手”:

再如下面這個名叫“論文推薦助手”的AI智能體，更是可以檢索清華大學(xué)AMiner數(shù)據(jù)庫中，近三年超過600萬篇的優(yōu)質(zhì)論文。

這次我們提一個概括總結(jié)性的問題:

這個AI智能體從今年的各大研究中精準(zhǔn)提煉出了“多模態(tài)”和“Agent”這兩個概念，正是今年的大熱門。

如此一來，有了AI智能體們的加持，一天速讀100篇論文就不再是什么難事了。

除了讀論文這件事，智譜AI在現(xiàn)場還展示了其它AI智能體聯(lián)動的案例，主打的就是實(shí)現(xiàn)“跨部門協(xié)作”。

例如“喂”給智譜清言一個5分鐘的講義PPT，讓它先生成一個講義大綱:

然后再@一下“復(fù)雜流程圖”這個AI智能體，就能把講義大綱一鍵轉(zhuǎn)成流程圖了:

再如搞個活動策劃，現(xiàn)在有了清流，相當(dāng)于給你配備了多個助理。

我們先向“PPT助手”這個AI智能體提出需求:

當(dāng)然，即便是AI，方案一次性通過的概率也是不大，這時候我們可以繼續(xù)在上面這個AI智能體對話框中，@一下另一位AI智能體“活動方案策劃達(dá)人”來交叉驗(yàn)證一下:

可以看到，“活動方案策劃達(dá)人”在第一版的基礎(chǔ)之上又做了進(jìn)一步的優(yōu)化工作。

最后，我們就可以要求“PPT助手”基于優(yōu)化的版本，來生成PPT了:

不過有一說一，我們現(xiàn)在所熟知的多數(shù)AI聊天機(jī)器人，依舊是以prompt為驅(qū)動，也就是用戶問一句，AI就會答一句。

而AI智能體的運(yùn)作方式則是更具自主性，我們只需給出一個任務(wù)目標(biāo)，它就能一步一步去完成工作。

但現(xiàn)實(shí)中的問題往往錯綜復(fù)雜，即便AI智能體能夠勝任某個單一的工作，但若對于解決“復(fù)合型問題”來說依然存在挑戰(zhàn)。

這也正是智譜AI的清流功能要啃下的硬骨頭。

如Andrej Karpathy就不止一次的在公開演講中表達(dá)過這個觀點(diǎn)，并且他還認(rèn)為:

OpenDay上，智譜清言還介紹了一個新的功能。知識庫，還是可以構(gòu)建“掛載”超大知識庫的AI智能體功能——足足可以hold住100000000（1億）個字的那種。

我們現(xiàn)在就不妨在親測一下效果。例如我們上傳100篇存在本地的文件（一次可上傳50個）:

從上傳到解析完畢，也就是不到1分鐘的事。

并且基于此，我們就可以提一些更有針對性、更符合自己需求的問題，例如:

不僅如此，“上傳URL”和“上傳文件”，還可以一起聯(lián)動。

在調(diào)試到自己滿意為止之后，點(diǎn)擊頁面右上角“發(fā)布智能體”，就可以上架到智譜清言的智能體廣場了。

而除了應(yīng)用上的更新之外，智譜AI在這次的Open Day中在模型層上同樣也有新動作。

第四代開源模型GLM-4-9B

GLM-4-9B，正是智譜AI此次帶來的最新開源大模型，亮點(diǎn)如下:

更強(qiáng)的基礎(chǔ)能力

更長的上下文

有更精準(zhǔn)的函數(shù)調(diào)用和All Tools能力

首次擁有多模態(tài)能力

有多強(qiáng)?我們不妨先來看下榜單性能。

整體來看，GLM-4-9B的中英文綜合性能相比ChatGLM3-6B足足提升了40%!

對比訓(xùn)練量更多的Llama-3-8B模型，可以說是做到了全面超越，中文學(xué)科方面更是有著高達(dá)50%的提升。

不僅如此，從多語言能力、函數(shù)調(diào)用、多模態(tài)能力的評測上來看，GLM-4-9B也有不小的提升。

尤其是在多模態(tài)方面，是已經(jīng)可以比肩GPT-4V了!

而且在長文本上下文窗口上，GLM-4-9B更是從128K擴(kuò)展到了1M之多。

什么概念?相當(dāng)于一口氣可以消化2本紅樓夢和125篇論文的文字量!

同樣的，通過測試表明，GLM-4V-9B在1M大海撈針任務(wù)中取得了全綠的佳績。

接下來，我們看實(shí)測效果。

例如“喂”給它一個公式印花的T恤，即便有褶皺這樣的“阻力”，GLM-4V-9B也可以精準(zhǔn)識別出是麥克斯韋方程組。

再如把《三體》前三部（約90萬字）內(nèi)容丟進(jìn)去，GLM-4-9B可以輕松基于此給出第四部的合理提綱。

而除了模型本身之外，智譜AI開放平臺也有了新的升級——MaaS開放平臺步入2.0時代。

在模型方面，智譜AI主打的就是“發(fā)布即上線”，包括剛才新發(fā)布的GLM-4-9B等，全部都已經(jīng)集成到了平臺當(dāng)中。

并且GLM-4全系列都是無需代碼，三步完成微調(diào)的那種（支持LoRA微調(diào)和全參微調(diào)），操作上也是相當(dāng)?shù)暮唵巍?/p>

但最為吸睛的，還應(yīng)當(dāng)是價格上的調(diào)整，來感受一下這個feel:

以GLM-4-Air為例，目前只需1%的價格，在性能上就可以比肩GLM-4了!

不得不說，智譜AI又一次把大模型“多快好省”的用起來這件事狠狠地push了一把。

而這也是整場活動看下來后最為直觀的感受。

并且據(jù)智譜AI CEO張鵬介紹:

One More Thing

其實(shí)在這場活動中，除了我們最開始提到的萌萌小朋友用AI進(jìn)行了創(chuàng)作之外，現(xiàn)場還展示了眾多的畫作:

這些畫作同樣是小朋友們用智譜清言APP創(chuàng)作而來，并且他們歲數(shù)最小的只有1歲半，最大的也不超過12歲。

這代表了一種大模型應(yīng)用普惠的趨勢，也意味著大模型帶來的人類能力增強(qiáng)，年齡下探、能力門檻幾乎為0、人機(jī)交互也不必再專門學(xué)習(xí)相應(yīng)的計(jì)算機(jī)語言。

學(xué)習(xí)AI，比之前所有其他科目和技能的學(xué)習(xí)，都更重要。

最后的最后，就是揭秘羅永浩彩蛋的時候了，AI老羅成為其清言平臺的首位數(shù)字員工，工號001，并在智譜清言上向公眾開放。羅永浩說自己也在玩。

他在錄制的視頻中也給予了智譜清言高度的肯定:

除此之外，劉慈欣也和智能體來了個夢回聯(lián)動。

嗯，這次智譜AI的Open Day是有點(diǎn)fancy在身上的。

—完—