近日，在“什么值得買”上線多款AIGC應用之際，值得買科技CTO王云峰接受媒體采訪，暢談了AI技術演進歷程，也介紹了值得買科技的應用開發路徑以及具體的產品規劃。

“一項新技術的出現，總會伴有大量的不確定性因素，這個不確定性是需要通過預研的方式消弭的。AIGC最終應用的路徑尚不清晰，這時候，就需要投入專門的資源，做對應的研究和嘗試。”王云峰介紹。

目前，在“消費內容大模型”訓練和具體應用層面，值得買科技均已取得相應進展。

▲值得買科技CTO王云峰

AIGC的“應用”之路

已發展60多年的AI技術，并不一個新事物。ChatGPT的驚艷之處在于，實現了從“識別”到“生成”的擴展，也即生成式AI——AIGC。

但相比大眾對AIGC“擁有無限可能”的期待，王云峰指出，AIGC的“應用”目前仍面臨諸多限制。“大模型的通用的學習和適應能力都很強，在一些富有創造力、想象力的話題上，往往能夠輸出看上去很新奇、無所謂對錯的答案，但它也有一定的局限。模型本身的特性決定了，原始的語料是什么樣的，它學到的知識就是什么樣的。如果大模型沒有覆蓋到某些垂直領域的原始知識，而用戶的提問相對聚焦時，它的效果可能就不是很理想。”

王云峰舉例說，比如，用戶提問“怎么挑選茶葉”，模型只會泛泛地告訴你要注意什么，并不能真正幫助消費者進行決策。而在現實生活中，賣茶葉的導購在與消費者對話時，通常會很細致地回答你的細節問題，也會通過和你的對話來了解你更多的需求。

在垂直領域和真實消費場景下應用AIGC，正是王云峰和他的團隊努力的方向。“通用模型和垂類模式各有各的市場，但垂類模型的開發難度并不比通用模型小，因為垂類領域的要求更高。”

值得買科技的路徑選擇

2023年初，在AIGC新技術浪潮席卷之時，值得買科技已敏銳洞察了這一創新機遇，并快速明確了自身的創新路徑：利用十多年來積累的消費內容和消費數據，開發輔助用戶消費決策的垂直模型產品。

據王云峰介紹，目前，在模型訓練層，值得買科技已在60億參數的模型基座上完成了全參數的Post-Training，同時正在130億參數的模型基座上開展全參數的訓練。

算力，通常被視為大模型訓練的最大難點。但在王云峰看來，最稀缺的還是人才。“我們目前儲備的訓練的算力還是比較理想的。但人才問題，不是用錢就能解決得了的。”

為了滿足AIGC應用開發對人才的需求，2023年初，值得買科技從現有的各團隊中抽調出一部分人員，成立了AI Lab團隊，率先開展了內容應用層面的研究。與此同時，值得買科技還和大量外部機構，包括創業公司和高校實驗室，開展了廣泛的合作。

除了人才和技術，此前十余年積累的海量消費內容和消費數據，則是值得買科技推進AIGC應用開發的核心優勢。值得買科技剛剛發布的2023年半年報顯示，目前，其商品數據庫已收錄近22萬個品牌、1123萬聚合商品，而僅僅2023年上半年，“什么值得買”的內容發布量就已高達1200多萬。

持續探索基于AIGC的新產品新場景

近日“什么值得買”正式上線“AI評論機器人”、“AI購買建議”等多款AI工具，通過加速優質內容生產，一方面提升用戶決策效率，另一方面提升平臺運營效率。王云峰表示，后續還將持續探索基于AIGC的新產品與新場景，全面賦能業務發展和管理運營。

▲“AI購買建議”工具

其中，“AI評論機器人”能夠自動生成對用戶購買決策有價值的評論，并與用戶進行互動。“AI購買建議”則針對具體商品，為用戶提供“優勢、劣勢、選購建議”等決策支持，并可以基于用戶反饋不斷提升精度。

▲“AI評論機器人”工具

在平臺運營上，“什么值得買”也已充分利用AI來進行社區治理和內容質量控制，凈化社區環境氛圍，優化社區互動體驗，持續為用戶提供優質、真實的原創消費內容。此外，AI技術業已深度應用于平臺內容發布流程，在大幅縮減運營審核環節的成本投入的同時，也提升了UGC內容發布的時效，優化了創作者的發布體驗。

據王云峰介紹，除了上述已上線的應用，值得買科技還在同步開展多模態的工作，具體包括：“圖生圖”和“文生圖”模型，短視頻腳本的生成，短視頻的自動生成，以及直播數字人等，而可供內容創作者使用的創作輔助工具也在推進研發之中。

作為AIGC最具商業化空間的應用領域之一，整個消費行業正在經歷這場技術革命的沖擊。“我們的應對措施就是，擁抱它，趕緊投入力量去做，腳踏實地地去做。”王云峰最后表示。