DingTalk lança pesquisa de IA: ao contrário do Baidu e das Torres Secretas, também coleta modelos domésticos em grande escala de “Dragon Balls”
Ontem, a OpenAI anunciou o encerramento dos serviços API para a China.
Hoje, Tongyi, sete fabricantes nacionais de modelos em grande escala, incluindo MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Zero One Thousand Things, Baichuan Intelligence e Orion Star, reuniram-se para uma conferência de imprensa.
Parece não haver escassez de drama na indústria de IA. É claro que a reunião desses grandes modelos não é para “cerco Guangmingding”, mas para anunciar oficialmente uma cooperação com DingTalk para construir o ecossistema de IA mais aberto da China.
Na versão 7.6 lançada hoje pelo DingTalk, o DingTalk retorna aos usuários a opção de modelos grandes.
Os usuários podem alternar modelos grandes de IA de acordo com suas próprias necessidades. Além do significado geral padrão, o primeiro lote de seis modelos grandes pode ser selecionado: MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Orion Starry Sky, Zero One Thing, e o presidente da DingTalk, Ye Jun, descreveu-as como as "sete bolas de dragão" que invocam o dragão.
Como será o trabalho na era da IA? Você pode ver algumas respostas nas funções de pesquisa de IA e assistente de IA no DingTalk versão 7.6.
Na opinião do presidente da DingTalk, Ye Jun, à medida que a indústria passa da inovação de modelos para a inovação de aplicações, a exploração dos cenários de aplicação de grandes modelos será responsabilidade da DingTalk.
APPSO já apresentou um ponto : Precisamos de mais aplicadores de IA que não façam grandes modelos para transformar grandes capacidades de modelos em produtividade, afetando assim o trabalho e a vida das pessoas.
Agora, cada vez mais grandes empresas de modelos e produtos de IA estão acelerando esse processo.
A pesquisa de IA do DingTalk é diferente do Perplexity
Por exemplo, o assistente de IA lançado anteriormente visa resolver o problema de funções inchadas e dispersas do DingTalk. A pesquisa de IA lançada hoje pelo DingTalk se concentra em resolver o problema de fragmentação de informações no DingTalk. rotas de pesquisa de IA gerais comumente usadas, como Perplexity e Secret Tower, são diferentes.
Especificamente, a pesquisa DingTalk AI tem seis recursos principais: pesquisa personalizada proprietária, detecção de mudanças de informações, entrada em linguagem natural, geração direta de respostas, escavação e questionamento aprofundados e rastreamento de fontes de conteúdo.
Por exemplo, Ye Jun disse que se você quiser saber sobre o grande progresso recente no trabalho de globalização, você só precisa usar a pesquisa de IA. Ela pode usar a compreensão, o raciocínio, a geração e outros recursos de grandes modelos para listar o progresso do cliente e do produto. informações baseadas em dados e informações diárias, estratégia de mercado, progresso da cooperação, etc.
Além disso, o resumo da IA também terá referências integradas para evitar alucinações de IA e gerará um mapa cerebral DingTalk para tornar a estrutura mais clara.
Ou, como presidente da DingTalk, Ye Jun recebe inúmeros comentários de clientes todos os dias. Agora, com a pesquisa por IA, você pode resumir e analisar as necessidades do cliente com um clique, ajudando a melhorar a eficiência do trabalho. Inclusive ao solicitar ao departamento que realiza os projetos do cliente, os resultados fornecidos pela pesquisa por IA do DingTalk são claros à primeira vista.
A capacidade da pesquisa de IA para construir redes de conhecimento também pode ser aplicada a cenários como a redação de relatórios semanais e gerenciamento de tarefas. Isso significa que a forma como os usuários processam as informações mudará do estilo original de “fluxo de tempo” para um estilo centrado no assunto, permitindo. os usuários sejam mais eficazes, concentrem-se mais intensamente em coisas importantes.
Esta é também a maior característica da pesquisa DingTalk AI, que consiste em integrar, de forma lógica e em rede, o conhecimento para obter um conhecimento abrangente, tornando-se assim o "livro de respostas" de todos.
Um caso interessante também foi mostrado na conferência de imprensa. Por exemplo, se você perguntar ao AI Search quantas pessoas Ye Jun prometeu tomar café na semana passada, o DingTalk AI Search pode integrar os registros de bate-papo em grupo e cumprir a promessa em menos de meio minuto. .3 vezes, envolvendo as respostas de 9 alunos.
Isto também reflete a melhoria significativa na compreensão semântica, no raciocínio lógico e nas capacidades de integração de informações dos assistentes de IA com o apoio de grandes modelos.
Atualmente, a pesquisa DingTalk AI abriu testes de convite. Agora os usuários podem clicar na caixa de pesquisa na parte superior do DingTalk APP/PC para se inscrever para testes internos.
O assistente de IA atualizado pode acessar mais fluxos de trabalho
Em janeiro deste ano, o DingTalk lançou um produto assistente de IA, permitindo que todos e todas as empresas criassem seu próprio superassistente. No final de maio, o número total de assistentes DingTalk AI atingiu 500.000.
Desde que o mercado de assistentes de IA DingTalk foi lançado, há mais de um mês, mais de 700 assistentes de IA foram lançados.
Quer se trate de relatórios de trabalho, coordenação de reuniões, entretenimento ou criação de música, os assistentes de IA podem fornecer suporte completo. Especialmente em termos de capacidades do produto, o DingTalk atualizou significativamente o sistema de pensamento, o sistema de percepção e o sistema de ação do assistente de IA.
- Sistema de pensamento: o assistente de IA tem memória mais forte e capacidades de planejamento de raciocínio
- Sistema de percepção: percebe mudanças na cena e executa automaticamente tarefas específicas com base nas mudanças
- Sistema de ação: Requer ferramentas mais ricas para alcançar colaboração multiagente e operações antropomórficas
Após a autorização do usuário, o assistente de IA pode lembrar informações relevantes, hábitos, preferências, etc., incluindo nome, cargo, relacionamento superior-subordinado e progresso da tarefa de trabalho. os resultados gerados pelo assistente de IA podem ser milhares de vezes.
Em outras palavras, espera-se que o assistente de IA do DingTalk se torne seu “segundo cérebro” no local de trabalho, compreendendo você melhor do que você mesmo.
Ao executar tarefas específicas, os recursos aprimorados de raciocínio e planejamento do assistente de IA podem pensar profundamente e desmontar tarefas racionalmente como uma pessoa real. Por exemplo, ele pode gerar rapidamente relatórios semanais resumidos personalizados com base em agendas, documentos, atas de reuniões e reuniões de diferentes pessoas. outras memórias.
Com a capacidade de colaboração multiagente, os usuários podem tomar decisões em um fluxo de trabalho ou bate-papo em grupo e permitir que vários assistentes de IA diferentes colaborem para concluir tarefas juntos.
Por exemplo, na demonstração no local na conferência de imprensa, com os recursos de colaboração de vários assistentes de IA, os usuários podem criar um itinerário de reserva para um jogo de luta de ovos por meio de um simples número @ no grupo de velhos amigos de luta de ovos, e resumir a taxa de vitórias do jogo de luta de ovos anterior, usar o assistente mestre de criação de música para criar música, etc.
Para outro exemplo, pergunte ao assistente de IA do DingTalk responsável pelo planejamento do itinerário sobre o clima em Hangzhou amanhã. Depois de usar a função de consulta on-line, o assistente de IA não apenas sabe o tempo, mas também resume humanamente seu plano de trabalho para a próxima semana. .
Ye Jun enfatizou a necessidade de usar IA para ajudar a quebrar barreiras de dados corporativos e atualizar o SaaS existente para assistentes de IA por meio de low-code DingTalk.
Nesse processo, os usuários só precisam conversar para invocar a IA e permitir que a IA execute tarefas para que eles concluam operações complexas, liberando verdadeiramente o trabalho de todos.
O fluxo de trabalho pode melhorar a precisão da IA no processamento de tarefas complexas e multilinks. Ao orquestrar o processo de execução da IA, tarefas de várias etapas podem ser concluídas automaticamente e passo a passo e, quando necessário, você pode acessar o site ou chamar diversas ferramentas para concluir a tarefa.
Atualmente, a operação antropomórfica e a colaboração multiagente foram integradas ao fluxo de trabalho. Os usuários podem configurar diretamente a criação de documentos, agendar postagem, tarefas e outras funções de fixação no fluxo de trabalho, bem como mais de 20 serviços de terceiros, como como. consulta meteorológica, consulta de rota e reconhecimento de OCR podem ser integradas acessando interfaces API ou conectores DingTalk.
Ye Jun disse que a atualização das capacidades de IA do DingTalk será ainda mais aberta a parceiros ecológicos e clientes por meio da Assistant API e da Inside API, fornecendo serviços inteligentes baseados em cenários para realmente promover a IA em aplicações, colaboração, operações, etc.
DingTalk disse que o DingTalk está empenhado em tornar a IA inclusiva e acessível a todos, por isso fornece créditos gratuitos. Se precisar de recursos de produto mais avançados ou desejar uma solução customizada, você terá que pagar por uma consulta.
De que tipo de pesquisa de IA precisamos?
Quando entrei pela primeira vez na indústria de conteúdo, mecanismos de busca como o Google eram canais importantes para coletar informações e selecionar materiais temáticos. Mas desde o ano passado, tenho usado cada vez menos mecanismos de pesquisa tradicionais de IA, como Perplexity e Tiangong, para fornecer uma experiência de processamento de informações mais eficiente.
A pesquisa por IA melhora muito a velocidade de recuperação de informações e encurta o processo de filtragem de nossos enormes resultados de pesquisa.
No entanto, as informações fornecidas pela pesquisa de IA podem não ser tranquilizadoras. Já reportámos anteriormente que cada vez mais conteúdo gerado por IA é incluído nos motores de busca, e o que é finalmente apresentado aos utilizadores são provavelmente resultados inúteis de IA sobrepostos à IA.
Melhorar a eficiência da aquisição de informação é a essência da melhoria tecnológica. A IA fornece novas soluções, mas a procura pela obtenção de informação de alta qualidade ainda não foi totalmente satisfeita.
Em cenários de escritório, a gestão da informação interna é um cenário um tanto negligenciado. Um inquérito da McKinsey mostra que o típico trabalhador do conhecimento gasta mais de um quarto do seu tempo à procura de informação. As informações aqui não são apenas externas, mas também informações bastante complexas acumuladas internamente.
Depois que o ex-engenheiro do Google Arvind Jain fundou a empresa de dados em nuvem Rubrik, ele descobriu que, como os dados estavam espalhados em um grande número de softwares diferentes, sua eficiência de trabalho foi atrasada devido ao tempo que levava para encontrar as informações corretas.
Jain acredita que encontrar informações é o maior desafio que a produtividade das pessoas enfrenta, então ele começou a fundar a Glean, uma empresa focada em pesquisa empresarial de IA.
▲ Arvind Jain
Muitas empresas estão agora a explorar a aplicação da IA nas empresas. Além de melhorar a eficiência do trabalho repetitivo e de baixa densidade de conhecimento, outro aspecto que pode ter um impacto significativo na eficácia organizacional é a gestão de activos digitais corporativos.
O DingTalk não fez pesquisa universal e, em vez disso, usou a pesquisa de IA para resolver o problema de dispersão de informações dentro do aplicativo. Foi também um complemento oportuno à atual pesquisa de IA convencional.
Quando mais e mais informações são armazenadas em aplicativos de escritório, como bate-papos em grupo, reuniões, tarefas, documentos, registros… como evoluir da lógica de pessoas sendo movidas por informações massivas no passado para um processamento centrado nas pessoas de informações pode ser a resposta para muitas empresas. Um passo fundamental para alcançar inteligência por meio da IA.
Depois que o assistente de IA do DingTalk suporta memória e adiciona colaboração multiagente e outros recursos, ele realmente traz mais possibilidades para a experiência de pesquisa de IA. Por exemplo, depois que a IA classifica as informações necessárias dos documentos, as notificações, a colaboração e a distribuição de tarefas com outras pessoas podem ser conectadas.
Embora o DingTalk não tenha divulgado muitos detalhes na conferência de imprensa, a pesquisa de IA + assistente de IA pode de fato formar um fluxo de trabalho mais completo dentro da empresa .
De acordo com a previsão do ReportLinker, o mercado global de pesquisa empresarial deverá atingir 6,9 mil milhões de dólares até 2028, com o aumento da procura das empresas por pesquisa eficiente e gestão do conhecimento.
Na verdade, a maior inovação na experiência de aplicação trazida por grandes modelos também se reflete aqui. Com base na enorme base de conhecimento, o que os usuários precisam fazer muda, desde pesquisar até fazer perguntas.
Além das bases de conhecimento publicamente pesquisáveis, os indivíduos ou as empresas também podem formar uma base de conhecimento tão completa em cenários mais subdivididos em diferentes setores?
Na verdade, também podemos ver uma lógica semelhante no recém-lançado Apple Intelligence e na inteligência nativa Hongmeng. As informações pessoais do dispositivo são integradas a uma base de conhecimento pessoal e os usuários podem recuperar e chamar funções usando linguagem natural a qualquer momento.
Talvez isso seja uma coincidência com a lógica do processamento de informações de IA. O DingTalk também é uma das primeiras aplicações do Hongmeng nativo da Huawei que possui a mais profunda adaptabilidade.
No sistema nativo Hongmeng, você só precisa dizer uma palavra a Xiaoyi, e a estrutura de intenção pode entender a intenção do usuário de realizar uma reunião no DingTalk, encontrar diretamente os contatos no DingTalk e, em seguida, iniciar uma reunião no DingTalk.
Hoje, um grande número de terminais móveis quase se tornou o banco de memória das nossas vidas, e o mesmo se aplica às empresas. Os dados espalhados em diferentes dispositivos são, até certo ponto, o gémeo digital da organização.
Em comparação com os dados pessoais, os dados internos de uma empresa precisam passar da fragmentação e discrição para a estrutura e sistematização para formar uma biblioteca exclusiva de ativos de conhecimento. A organização e a estrutura da informação são a chave para concretizar a inteligência empresarial. Neste cenário, chamar o conhecimento geral de domínio público torna-se relativamente menos importante.
Seja na pesquisa geral ou na pesquisa empresarial, precisamos de uma ferramenta de pesquisa mais inteligente e eficiente que possa não apenas processar dados massivos, mas também extrair com precisão informações de alto valor.
Esta ferramenta deve ter as seguintes características:
1. Integração inteligente de dados: Capaz de integrar e analisar dados dispersos para formar informações estruturadas.
2. Triagem precisa de informações: Possui um algoritmo eficiente e pode encontrar rapidamente o conteúdo mais relevante e valioso em informações massivas.
3. Compreensão contextual: Capacidade de compreender e analisar as necessidades do usuário e fornecer resultados de pesquisa mais direcionados.
4. Atualização dinâmica: atualize o banco de dados de informações em tempo real para garantir as informações mais recentes e precisas.
5. Segurança e privacidade: Garantir a segurança dos dados e a privacidade do usuário e evitar o vazamento de informações.
Como disse Ye Jun, CEO da DingTalk: “Na era da IA, o conhecimento de toda a humanidade é fácil de pesquisar, mas o conhecimento acumulado por empresas ou indivíduos é difícil de encontrar”.
Estamos numa era de explosão de informação sem precedentes. A rápida aquisição e utilização de informação de alta qualidade determinará o futuro.
Embora os motores de busca tradicionais possam ser eliminados, a necessidade de aquisição eficiente de informações de elevado valor líquido nunca desaparecerá e a exploração desta necessidade continuará a impulsionar mais avanços e inovações tecnológicas.
Autores deste artigo: Li Chaofan, Mo Chongyu
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