猎豹移动与亚马逊云科技的合作由来已久,早在2012年,猎豹就将海外推出的移动应用Clean Master运行在亚马逊云上。不仅如此,猎豹旗下聚云科技是亚马逊云科技在中国首批获得生成式AI能力认证的高级咨询合作伙伴,并在今年以满分成绩通过亚马逊云科技MSP认证Renewal。近日,猎豹移动与亚马逊云科技进行了涵盖逆向工作法、领导力准则、增长飞轮等主题的系列研讨和交流。逆向工作法是亚马逊标志性的创新机制,通过五个客户问题帮助亚马逊从客户最迫切的需求出发,定义让客户满意的解决方案,并通过撰写“新闻稿和常见问题”,描述客户痛点和需求,阐述相应的解决方案及其客户体验,并回答客户对于解决方案更多细节的问题,以及利益相关者对于方案的成本、技术可行性、业务可行性等方面的潜在疑问。 自2010年成立以来,猎豹移动已历经14年的发展历程,在全球化服务领域深耕多年,作为中国第一批成功出海的互联网企业,猎豹移动凭借工具应用开拓了全球市场。近年来,猎豹移动战略转型从传统的2C业务转向以AI和大模型为核心的2B业务。2016年,在傅盛的带领下猎豹移动提出“All in AI”的战略蓝图,并创立猎户星空,布局深耕服务机器人领域,去年年底,猎豹移动已正式宣布完成了对猎户星空的战略性收购,进一步加强在AI服务机器人和AI大模型领域的布局,为猎豹移动带来了前所未有的发展机遇。今年1月份,猎户星空发布“为企业应用而生”的Orion-14B开源大模型,并相继推出包括AI超级带教和DecisionAI等在内的企业级AI应用,帮助企业客户在大模型时代降本提效;近日,猎户星空又发布Orion-MoE 8×7B开源混合架构专家大模型,同时,携手兄弟公司聚云科技,推出大模型数据服务AI数据宝AirDS(AI-Ready Data Service),为企业客户提供包括数据收集、清洗、标注、提示词工程和评估的全方位服
瞄准通用人工智能(AGI)或超级人工智能,大概是所有人工智能公司的目标(愿景),2016年就“All in AI”的猎豹移动也不例外。随着ChatGPT的问世,AGI已不再遥不可及,“以前,它能不能到来是一个问号,但现在已经是一个惊叹号了。”猎豹移动董事长兼CEO傅盛怀揣着再一次定义一个新的产品的梦想,既自研服务企业的大模型,又积极地推动将AI和机器人的结合提升到一个新的高度。2016年9月,猎豹移动控股的猎户星空(OrionStar)成立,致力于探索AI+机器人。虽然很早就认定AGI是目标,但猎豹移动早期做的AI,主要是语音识别、视觉识别、导航等专用模型。它们被用到了猎户星空的机器人上。这些机器人可以在酒店为客人送东西,在餐厅送菜,在前台接待来访者。生成式AI的革命性进步,让猎豹移动相信,这是当前通往AGI最可能的路径。虽然在推理决策上尚待加强,但它在语言的泛化能力上已基本达到了人的水平,“这将带来一场生产力的革命。”因此,已是AI“老兵”的猎豹移动自然要拥有训练、强化模型的能力,须对它的底层原理、技术和实践都有足够的了解,还能够开发特殊的模型。另一方面,生成式AI还处在非常早期的阶段,很多东西远未定型,还出不了一个大一统的模型来覆盖、主导一切。所以,虽有“百模大战”,但其实天宽地阔。实际上,不同大模型之间也不尽相同,不会有什么冲突。例如,猎豹移动自2012年出海起就与亚马逊云科技合作。今天,亚马逊云科技做大模型,猎豹移动控股的猎户星空也做大模型,但两者并非竞争的关系,而是继续深化合作。2024年1月,猎户星空大模型——Orion-14B正式发布。与动辄千亿级参数的大模型不同,猎户星空Orion-14B的参数级为百亿。因为猎豹移动并不想参与百模大战的核心竞争,“那样做,对资金的消耗太快了。”百亿级的参数,“烧钱”少得多,“但过程都是一样的,也是能够累积经验的。而且,我们一
8月22日,亚马逊云科技、涂鸦智能和猎豹移动旗下聚云科技联合主办的联合创新会在苏州亚马逊云科技品牌出海数字化赋能中心成功举行。本次活动,以“loT—生成式 Al 从数字世界通往物理世界的钥匙”为主题,聚焦于 IoT 与生成式 AI 的深度融合,不仅为现场开发者们呈现了一场关于技术革新与商业模式升级的深层次对话,更通过一系列精彩的演讲和互动,生动展示了前沿科技如何重塑现实世界,从而开启智慧生活的新篇章。卡牌趣味互动,助力开发者跨越生成式 AI 应用门槛2024年,AI 大模型正以不可阻挡的趋势向企业侧、行业侧渗透,其中,生成式 AI 更是成为推动企业新一轮变革浪潮的核心动力之一。然而,对于大部分企业来说,想将生成式 AI 从理论转向实践仍面临重重挑战。如何精准定位高性价比的 AI 应用场景?如何快速验证生成式 AI 技术的可行性?这些难题如同迷雾,困扰着众多企业的前行之路。在此次沙龙活动中,涂鸦智能联合亚马逊云科技的生成式 AI 共创产品专家、应用科学家和解决方案架构师,成功举办了一场别开生面的生成式 AI 工作坊。活动特别设置了生成式 AI 卡牌趣味互动环节,通过游戏化的方式让参与者亲身体验从组件构建到落地评估的全过程。不论参与者对生成式 AI 的认知处于哪个阶段,这一环节都能为他们提供全新的思路和实用的落地经验,助力他们在生成式 AI 领域取得突破性进展。企业在开发生成式 AI 应用时,往往过于乐观。在实际操作中,业务与技术在项目选择上存在差距,此外,项目落地还需要充分考虑数据、算力、模型和人才等方面的要求。在此背景下,识别出可行且有价值的业务场景,并找到快速、低成本的落地方法,才是成功的关键。”—— 田萌亚马逊云科技 AI Field Lab随后,亚马逊云科技 AI Field Lab 的应用科学家魏亦豪和王庆忠博士分享了他们深度孵化并成功落地的智能导购和智能