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隨著大模型的發展深入，除了算法商、算力商，近日，瞄準大模型應用的創業公司也陸續成立。
AI 科技評論獨家獲悉：近日，商湯前員工在深圳成立了一家大模型應用向的 AI 公司——言圖智能，定位是基于語言大模型技術，為企業提供定制化AI agents自主智能體服務。
公司初創團隊主要由兩位產品經理羅予晨和王澤楷組成。
羅予晨擔任言圖智能 CEO，曾先后就職于云天勵飛和商湯。在視覺算法自動訓練平臺，多模態推理平臺領域耕耘多年，落地場景包括智慧城市、商業、工業、視覺合規性處理、3C 消費等。2015 年，羅予晨加入云天勵飛后，參與設計了中國首批警用動態人臉識別系統。針對當時視覺算法性能限制，設計了適合早期的攝像頭卡口安裝標準，提升了系統整體識別效果。在業務系統方面，經過跟客戶的深度打磨，放棄了傳統了 1:1 的 UI 展示模式，用 1:20 的方式，通過一個命中目標，帶出目標之前 20 個命中點位和其他綜合信息，大大的提升了研判效率。系統上線一個月，完成了中國首個視覺算法協助下的命案偵破。
2017 年，羅予晨從云天勵飛離開加入商湯從事安防線工作，后又在 2019 年轉入 EIG 部門，參與了商湯產品線，工業、零售、體育、衛生安全監控等工作，與研究團隊一起參與了少數據樣本下的算法公關、長尾大規模算法系統交付、多模態算法綜合審核系統。今年 3 月，羅予晨離開商湯創立言圖智能。
羅予晨
聯合創始人王澤楷任言圖智能產品負責人，他碩士畢業于法國南特大學，深度學習算法研究員出身，原商湯科技高級產品專家，曾出版《AI產品經理》一書，取得了京東同類暢銷榜第二的好成績。此外，言圖智能其他的核心團隊成員也大多畢業于斯坦福、清華大學、香港中文大學、北京理工大學等院校，曾在商湯、百度、騰訊等企業任職。
今年 3 月，大模型浪潮卷向國內，市場焦點集中在模型算法訓練和 Prompt 兩個技術路徑。與大部分創業者看法不同，羅予晨提出基于場景尋找技術手段。而此時場景最需要的是快速、低成本的大模型私有知識庫定制。
在明確核心需求之后，羅予晨將目光聚焦在利用向量數據給大模型投送垂直定制數據的技術路徑，團隊快速迭代， 2 周 demo 上線，接待客戶，并在 2 個月內完成了首批商業化驗證，同時后臺數據系統完成了多次迭代，實現大量組件自主設計。
解決首批客戶的需求之后，團隊目標進一步升級，把公司定位調整到基于復雜工作流的企業級數字員工（agents）。而要實現這一目標，最難的是如何在繁忙的工作場景下減少用戶打磨數字員工的投入。經過技術分析，言圖智能的后臺核心集中在基于自然語言的大模型 agents 編程，實現 0 代碼基礎運營銷售可以完成 agents 打造。同時，言圖智能結合打造企業私有化 AI 數據庫，結合大規模微調技術，打造企業員工工作臺，最終實現“工作即訓練”。
羅予晨告訴 AI 科技評論，在他看來，LLM 的角色并非是“大腦”，而是“神經元”般的存在，大模型沒有記憶、沒有空間感。當前的 LLM 架構很難在短時間內變化。期望把 LLM 打造成“大腦”技術路徑是錯誤的。當前LLM架構的輸入與輸出是一種簡單的模式，要在當前的LLM認知能力上大規模的提升任務的復雜度，最有效的方式就是減少“神經元”的單次計算復雜度，提升 agents 數量，發起的大規模的并行計算。“訓練重要，但并不是那么重要。我們看的是場景要什么、客戶需要什么，再分析用什么技術去滿足。”
為此，言圖智能遵循的路線是，將數據與大模型進行解耦，以平臺為依托，為企業提供一站式AI數據工作臺。幫助 0 代碼基礎的員工，在復雜工作環境下，流式生成大規模智能體（agents），無縫切換的形式逐步切入重復溝通與大規模腦力計算的場景，以幫助企業實現降本增效。
言圖智能的產品構成包括企業智能體平臺“言心”和知識工作臺“言知”兩塊。
其中，“言心”企業智能體基于言圖智能自研 AI 組件平臺“YAN”，圍繞微信、抖音等不同交互生態，通過打通客服、運營、數字人、營銷等 B 端場景，在企業私有數據庫基礎上，打造一問即答的智能體，為企業在 MaaS 時代提供模型化轉型的定制化方案，目前已經正式上線。當前已經匯集了多行業內超過 100 個智能體能力服務，通過可持續沉淀知識，打造智能體生態社區。
“言知”工作臺則是在企業知識庫的基礎上，創建復雜任務智能體，以協助員工完成：大規模知識庫的認知查詢、知識工作者知識創作、agents 協同溝通、自然語言智能體打造等。目前還在內測中。
自 4 月份以來，言圖智能已同傳世智慧、英國保誠保險、亞協體育、云知聲等企業達成合作，簽單和擬簽單客戶數十個，預計 2023 年收入突破千萬。同時言圖智能免費支持數個社會公益項目，包括國學學術交流、罕見病WD診療社區服務等，未來仍然歡迎社會公益項目合作。
（雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)）
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