2019―2023年,王冉一方面攻读EMBA课程,另一方面支持李梅的业务发展;一方面持续研究技术,另一方面组建更专业的团队。同时,他观察公司及行业发展趋势,对业务、技术等都有了新的理解。
第一,业务方面,接地气、为效果负责、 3 〜5倍的提升才有市场。
一是AI要从业务出发。如果自认为是AI专家,那么必须先成为业务专家,再向客户宣传,这样才有人听、有人信。
二是直接
为效果负责。技术要为客户真正想要的效果负责,这样客户的支出预算才没有上限,企业自身成长也没有天花板。如果不能为效果负责,技术壁垒就很低。
三是
3〜5倍的效果提升。如果在客户不考虑自建或收购的前提下,想要让客户为技术买单,那么要为客户带来3〜5倍的效果提升。效果提升指用户、交易额、收入、利润等整条价值链上核心环节的直接增长。
第二,技术方面,直面终局的架构。
王冉认为,现行的AI出发点是辅助人类决策,从Copilot模式成为人类各种指令的助手,到Agents模式能够满足人类许愿,无论如何都依赖于人所设立的任务,但人的能力差别巨大。这种模式下AI的发展受人类能力制约,人与智能体的交互和学习效率很低,远不如智能体和智能体之间协同解决问题。
所以,原本思路下一个人和一个AI交互,可以发展为两个人和两个AI交互,而两个AI之间同时交互。AI一方面了解人的需求和习惯,另一方面从另一个AI得到专业的解决方案,然后反馈给用户——即直接给用户答案。
这被称为Mission机制
(幂讯机制)
,与大模型奠基理论Attention机制都属于AI应用的工程方法。其含义类似于人类的专家效应,一个社区通过集体经验解决个人问题,当参与进来的人
(背后的智能体)
越来越多,智能体之间的学习效率会变高,这个群体的决策效率也会越来越高。瞬知智能体幂讯工作流如图1所示。
来源:企业提供