近日，在“什么值得买”上线多款AIGC应用之际，值得买科技CTO王云峰接受媒体采访，畅谈了AI技术演进历程，也介绍了值得买科技的应用开发路径以及具体的产品规划。
“一项新技术的出现，总会伴有大量的不确定性因素，这个不确定性是需要通过预研的方式消弭的。AIGC最终应用的路径尚不清晰，这时候，就需要投入专门的资源，做对应的研究和尝试。”王云峰介绍。
目前，在“消费内容大模型”训练和具体应用层面，值得买科技均已取得相应进展。
▲值得买科技CTO王云峰
AIGC的“应用”之路
已发展60多年的AI技术，并不一个新事物。ChatGPT的惊艳之处在于，实现了从“识别”到“生成”的扩展，也即生成式AI——AIGC。
但相比大众对AIGC“拥有无限可能”的期待，王云峰指出，AIGC的“应用”目前仍面临诸多限制。“大模型的通用的学习和适应能力都很强，在一些富有创造力、想象力的话题上，往往能够输出看上去很新奇、无所谓对错的答案，但它也有一定的局限。模型本身的特性决定了，原始的语料是什么样的，它学到的知识就是什么样的。如果大模型没有覆盖到某些垂直领域的原始知识，而用户的提问相对聚焦时，它的效果可能就不是很理想。”
王云峰举例说，比如，用户提问“怎么挑选茶叶”，模型只会泛泛地告诉你要注意什么，并不能真正帮助消费者进行决策。而在现实生活中，卖茶叶的导购在与消费者对话时，通常会很细致地回答你的细节问题，也会通过和你的对话来了解你更多的需求。
在垂直领域和真实消费场景下应用AIGC，正是王云峰和他的团队努力的方向。“通用模型和垂类模式各有各的市场，但垂类模型的开发难度并不比通用模型小，因为垂类领域的要求更高。”
值得买科技的路径选择
2023年初，在AIGC新技术浪潮席卷之时，值得买科技已敏锐洞察了这一创新机遇，并快速明确了自身的创新路径：利用十多年来积累的消费内容和消费数据，开发辅助用户消费决策的垂直模型产品。
据王云峰介绍，目前，在模型训练层，值得买科技已在60亿参数的模型基座上完成了全参数的Post-Training，同时正在130亿参数的模型基座上开展全参数的训练。
算力，通常被视为大模型训练的最大难点。但在王云峰看来，最稀缺的还是人才。“我们目前储备的训练的算力还是比较理想的。但人才问题，不是用钱就能解决得了的。”
为了满足AIGC应用开发对人才的需求，2023年初，值得买科技从现有的各团队中抽调出一部分人员，成立了AI Lab团队，率先开展了内容应用层面的研究。与此同时，值得买科技还和大量外部机构，包括创业公司和高校实验室，开展了广泛的合作。
除了人才和技术，此前十余年积累的海量消费内容和消费数据，则是值得买科技推进AIGC应用开发的核心优势。值得买科技刚刚发布的2023年半年报显示，目前，其商品数据库已收录近22万个品牌、1123万聚合商品，而仅仅2023年上半年，“什么值得买”的内容发布量就已高达1200多万。
持续探索基于AIGC的新产品新场景
近日“什么值得买”正式上线“AI评论机器人”、“AI购买建议”等多款AI工具，通过加速优质内容生产，一方面提升用户决策效率，另一方面提升平台运营效率。王云峰表示，后续还将持续探索基于AIGC的新产品与新场景，全面赋能业务发展和管理运营。
▲“AI购买建议”工具
其中，“AI评论机器人”能够自动生成对用户购买决策有价值的评论，并与用户进行互动。“AI购买建议”则针对具体商品，为用户提供“优势、劣势、选购建议”等决策支持，并可以基于用户反馈不断提升精度。
▲“AI评论机器人”工具
在平台运营上，“什么值得买”也已充分利用AI来进行社区治理和内容质量控制，净化社区环境氛围，优化社区互动体验，持续为用户提供优质、真实的原创消费内容。此外，AI技术业已深度应用于平台内容发布流程，在大幅缩减运营审核环节的成本投入的同时，也提升了UGC内容发布的时效，优化了创作者的发布体验。
据王云峰介绍，除了上述已上线的应用，值得买科技还在同步开展多模态的工作，具体包括：“图生图”和“文生图”模型，短视频脚本的生成，短视频的自动生成，以及直播数字人等，而可供内容创作者使用的创作辅助工具也在推进研发之中。
作为AIGC最具商业化空间的应用领域之一，整个消费行业正在经历这场技术革命的冲击。“我们的应对措施就是，拥抱它，赶紧投入力量去做，脚踏实地地去做。”王云峰最后表示。
