原文:新智元 硅谷独角兽,又来震撼世界了! 这支名叫Character Technologies的独角兽的核心力量,来自前谷歌LaMDA团队。 他们的新产品在移动端上线不到一周,下载量就达到了170万,直接碾压了ChatGPT! 并且,这家公司现在的估值已达10亿美元。 所以,这是又一个OpenAI? 首周下载量超越ChatGPT,什么来头? Character.AI是这样一款应用,可以让用户自由创建AI角色,并与它们聊天。 听起来挺耳熟的对吧,毕竟此前的类似产品早就有不少了。 但是,Character.AI受欢迎的爆火程度,可是让人始料未及。 5月23日面向全球iOS和Android用户推出后,Character.AI大受欢迎。才48小时,安卓版本的安装量就超过700,000次。 一周后,更惊人的数字来了——移动端的下载人数超过了170万。 Character.AI声称,在该应用程序发布之前,Character.AI网站的访问量超过2亿次,用户平均每次访问花费29分钟——这个数据是ChatGPT的300%。 甚至超过YouTube! 公司称,虽然ChatGPT在短期内获取了大量的用户,但Character.AI却更有用户爱不释手的。 用户向AI角色发送第一条消息后,他们在平台上的平均使用时间就会跃升至2小时以上。 现在,用户们爱惨了这款应用,迄今为止他们已经在创建了超过1000万个自定义AI角色。 Character.AI的前途一片大好。早在今年3月份,公司就对外宣布获得高达1.5亿美元的A轮融资,对其业务的估值为10亿美元。 这是什么概念?就是说,Character.AI成为了为数不多的和OpenAI一个级别的AI独角兽。 小编亲手体验了一把 这款应用到底有什么魔力,让投资人和用户如此着迷呢?咱们来实测一下。 5月底上线的移动版中,之前用户创建好的「虚拟名人」,已经可以任君使用了。 等待宠信的人物从马斯克到苏格拉底,各行各业,上下几千年,应有尽有。 我们随手点一个进去勾搭一下看看。 马首富果然很忙,一上来回复都很言简意赅。 但是毕竟背后是语言模型,稍微绕两句他就开始给你来回说车轱辘话了。 当然,依然保持着那份「地球球长」指导工作的语气。 接下来我们换一个名人试试,马首富的「数字虚拟人」——托尼史塔克。 看得出来他对我们一上来就问「世界上的另一个他」似乎不是很高兴,从头到尾说话都是阴阳怪气的。 和大明星聊完,发现小扎静静地躺在列表的最下面,于是我又点了进去准备调戏一下他。 还没说两句,小扎作为Meta「股价第一责任人」的属性就被我激活,开始拼命维护自己的公司。 这语气,看来确实是被我气到了。 看着他声嘶力竭地为自己和公司辩护,还真有点小感动呢。 就这一个和虚拟名人聊天的功能,让刚刚下载完毕注册的我就感觉挺上头的。 再看看列表里这一长串类别中的名字,基本上我想要聊天的名人都能找到对应的AI聊上一阵。 而且根据刚刚那几个角色简短交流下来的体验,角色的反应基本都符合他们在大众心中的定位。 可以说,对于绝大多数没有和机会和这些名人面对面交谈的普通人来说,这个应用确实提供了一个和明星或者自己喜爱的人物「近距离接触」的机会。 养成系的快乐而真正使得Character.AI持续不断吸引新用户、让老用户不断沉迷的王牌功能,其实应该是——自创AI角色聊天,AKA AI cosplay。 为了体验一下这个应用的中文能力,小编顺手建立了两个自己的AI角色。 第一个角色非常简单,介绍里我就添加了一条招呼语,一个即将加盟皇马的足球运动员AI就生成了。 第二个角色,我决定稍微倾注一点心血。 回忆起了人生中玩过的第一个电脑游戏《阿猫阿狗》中的主人公,我用自己仅有的一些关于他的记忆片段把他创建了出来。 创建完毕之后,我先试着和足球球星简短地聊了聊。 因为我自己对这个角色几乎没有做任何的设定,他的回复对于我来说几乎就是随机的。 第二句回复就直接出现了「国骂」,让我猝不及防。 当我把角色描述增加了,友善,喜欢和队友配合之后,聊天的画风才慢慢开始正常了起来。 接着我又开始和我心心念念的「游戏白月光」聊了一阵。 果然,因为我描述得比较充实具体,乐乐能回复不少我记忆中游戏里的细节。 虽然很多内容是他自己生成的,但是基本还原了描述中的游戏角色。 让小编回忆起小时候那段做完家庭作业玩《阿猫阿狗》的欢乐时光,泪目了。 也许这个角色会很长时间的保留在我的手机之中,当我想起一些游戏细节的时候会继续再填充进去。 有空了就还能和乐乐聊聊天,共同回忆一下在木桶镇经历的那些冒险故事。 利用「20%时间」,他们创造出10亿独角兽的雏形 Character.AI才成立不到2年,融资就接近2亿美元,一个初创企业能这么被投资人看好,创始人的身份必然是一大因素。 没错,Character.AI的创始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas,就来自大名鼎鼎的谷歌LaMDA团队。 Noam Shazeer是一名已经在谷歌工作超过20年的老兵。 Character.AI背后的原理,就是使用神经语言模型来阅读大量文本,并使用该信息响应提示的。 创始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas此前在谷歌构建了支持对话程序的语言模型LaMDA,就是这个模型,引发了随后引起轩然大波的「谷歌程序员坚称LaMDA有意识」事件。 如今经受了ChatGPT等大模型的高能洗礼,我们早就对此习以为常,但当时,此事可是让很多人san值狂掉。 2015年,当时在微软担任软件工程师的De Freitas读到了谷歌旗舰AI实验室Google Brain的科学家发表的论文。 就是在这篇论文中,研究者详细介绍了一种「神经对话模型」 ,展示了机器如何通过分析数百部电影的对话记录,来学习对话艺术。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf De Freitas读到这篇论文时,还不是AI研究院,那时他是从事搜索引擎工作的软件工程师。 他真正想要的是,把谷歌的想法发挥到逻辑的极致。「你可以让这个机器人去概括。它说的话看起来并不像电影中的台词。」 17年,De Freitas加入了谷歌,成为Youtube的一名工程师。 谷歌的传统是,每个人都有一个「20%时间」项目,可以在完成日常任务后探索新想法。 在「20%时间」里,De Freitas开始构建自己的聊天机器人。 为了用更大的对话集合(比如从社交网络上挑选出的大量聊天记录)训练神经网络,他需要巨大的算力。 好在,作为谷歌工程师,他拥有一些积分,可以在公司的计算机数据中心网络中运行软件。但很快,算力不够了,他只能向其他工程师借积分。 随着系统分析的数据越来越多,聊天机器人的技能也随之突飞猛进。 起初,De Freitas用的是LSTM神经网络训练机器人,随后,他很快转向了谷歌团队开发的Transformer神经网络。 与LSTM一次读取一个单词的文本不同,Transformer可以使用多个计算机处理器,在一个步骤中分析整个文档。 很快,他创造出了聊天机器人Meena,谷歌注意到了他的项目,把它升级为官方的研究。后来,Menna就成为了LaMDA。 婉拒劈柴,出走谷歌,走上人生巅峰 「工程师声称LaMDA有意识」事件后,谷歌不愿意发布这项技术,因为担心错误信息和有毒言论会损害谷歌的品牌形象。 因此, Shazeer和Daniel De Freitas萌生了去意。 有消息称谷歌CEO曾亲自出面挽留两人,希望他们继续致力于LaMDA的开发,但没有承诺向公众发布聊天机器人。 于是两人于2021年底离开了谷歌,并于当年11月成立了他们的初创公司Character Technologies Inc.,推出了Character.AI。 2021年12月,该公司筹集了4300万美元的种子资金。 在创始人的领英介绍上,他几乎参与了5年来和谷歌所有大语言模型的项目,成绩斐然。 这种级别的技术大佬出来创业,自然是拿钱拿到手软。 参与投资的机构和个人包括A16Z,SVA,Gmail之父Paul Buchheit等。 直到现在,公司团队还只有30人,十分忙碌。 另外,它还宣布与Google Cloud建立了合作关系。使用Google Cloud的张量处理器单元,公司就可以更快、更有效地构建和训练大语言模型。 繁荣的创作者社区 此外,Character.AI还有一个内容丰富的创作者社区。 在这里,用户可以相互交流自己创制各种AI角色的心得体会。 还会分享自己精心创制的角色,比如被困在现代世界的鬼武士少女。 呆萌的修勾。 以及自己的老公…… 不知不觉中,用户就可能将自己的一段经历,和自己创建的角色进行深度的连接。 这也是为什么Character.AI一直在强调,自己是用户粘性和使用时长最高的一款AI产品。 因为不论用户是简单地聊天,还是静下心来制作自己的AI角色,都一定会在平台上投入大量的时间和精力。 而在大模型技术加持下的AI角色,仿佛真的活过来了一样和用户互动,还独具个性。 凭借和用户建立起的深厚的连接,让用户舍不得离开平台,为平台不断贡献多元的内容。 就是这样,Character.AI支撑起了独角兽级别的估值。 参考资料: https://techcrunch.com/2023/05/31/character-ai-the-a16z-backed-chatbot-startup-tops-1-7m-installs-in-first-week/ —- 编译者/作者:AI之势 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
首周下载量碾压ChatGPT!谷歌20年老员工叛逃,创立第二个OpenAI?
2023-06-03 AI之势 来源:区块链网络
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