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06-18
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本文来自微信公众号《人工智能科技评论》（aitechtalk） 作者：黄楠 随着大模型的发展，除了算法商、算力商之外，最近针对大模型应用的初创公司也成立了。
《人工智能科技评论》独家获悉：近日，商汤前员工在深圳成立了一家专注于大模型应用的人工智能公司——研图智能。
定位于基于语言大模型技术，为企业提供定制化的AI智能体自主代理服务。
公司初创团队主要由罗予晨和王泽楷两位产品经理组成。
罗予晨担任研图智能CEO，曾为云天励飞、商汤工作过。
多年从事视觉算法自动训练平台、多模态推理平台领域工作。
实施场景包括智慧城市、商业、工业、视觉合规处理、3C消费等。
2006年加入云天励飞后，罗予晨参与了中国第一批警用动态人脸识别系统的设计。
针对当时视觉算法的性能限制，设计了适合前期的摄像头安装标准，提高了系统整体识别效果。
在业务系统方面，经过与客户的深入打磨，我们放弃了传统的1：1的UI展示模式，采用1：20的方式，通过命中目标将目标前20个命中点等综合信息展现出来。
大大提高研判效率。
系统上线一个月后，就完成了中国第一例视觉算法辅助杀人案件。
2006年，罗予晨离开云天励飞，加入商汤，在安全线上工作。
后来，他于2006年转入EIG部门，参与了商汤产品线、工业、零售、体育、健康安全监测等工作，并与研究团队一起参与小数据样本分析。
算法公关、长尾大规模算法系统交付、多模态算法综合评审系统。
今年3月，罗予晨离开商汤，创立了研图智能。
罗予晨联合创始人王泽楷是研图智能产品负责人。
毕业于法国南特大学，获硕士学位。
深度学习算法研究员，前商汤科技高级产品专家。
他出版的书《AI产品经理》在京东同品类畅销榜上排名第一。
两个人的好结果。
此外，研图智能的其他核心团队成员大多毕业于斯坦福、清华大学、香港中文大学、北京理工大学等院校，并曾就职于商汤、百度、腾讯等公司。
今年3月，大模型浪潮席卷中国，市场聚焦模型算法训练和Prompt两条技术路径。
与大多数企业家的观点不同，罗予晨提出要根据场景寻找技术手段。
这时，场景最需要的就是快速、低成本的大模型私有知识库定制。
明确了核心需求后，罗予晨重点阐述了利用矢量数据向大模型交付垂直定制数据的技术路径。
团队快速迭代，2周内上线demo，接待客户，2个月内完成第一批商用。
验证，同时后端数据系统完成多次迭代，实现大量组件的独立设计。
解决了第一批客户的需求后，团队目标进一步升级，公司定位调整为基于复杂工作流程的企业级数字座席。
要实现这一目标，最困难的就是如何在繁忙的工作场景中减少用户打磨数字化员工的投入。
经过技术分析，研图智能的后端核心聚焦于基于自然语言的大模型代理编程，通过实现零代码基础运营和销售即可完成代理的创建。
同时，研图智能将企业私有化人工智能数据库的创建与大规模微调技术相结合，为企业员工打造工作台，最终实现“工作即培训”。
罗予晨告诉AI科技评论，在他看来，LLM的作用不是“大脑”，而是“神经元”般的存在。
大模型没有记忆，没有空间感。
目前的LLM架构很难在短时间内改变。
期望LLM成为一条“大脑”技术之路是错误的。
当前LLM架构的输入和输出是一个简单的模型。
要在目前LLM认知能力的基础上大规模提高任务的复杂度，最有效的途径就是降低“神经元”的单个计算复杂度，提高Agent的数量发起大规模并行计算。
“培训很重要，但也不是那么重要。
我们看场景需要什么，客户需要什么，然后分析用什么技术来满足。
”为此，研图智能走数据与大模型解耦的路线，依托平台，为企业提供一站式AI数据工作台。
帮助零代码库的员工在复杂工作环境下流式生成大规模智能体（代理），以无缝切换的方式逐步切入重复沟通和大规模心算场景，帮助企业降本增效。
研图智能的产品结构包括企业智能平台“研信”和知识工作台“研智”两部分。
其中，“研信”企业智能基于研图智能自主研发的AI组件平台“YAN”。
聚焦微信、抖音等不同互动生态，连接企业内客服、运营、数字人、营销等B端场景。
基于私有数据库，打造问答式智能代理，为企业提供MaaS时代模型化转型的定制化解决方案。
目前已正式上线。
目前，已汇聚多个行业1000+智能座席能力服务，通过持续的知识积累，打造智能座席生态社区。
“语言知识”工作台根据企业的知识库创建复杂的任务代理，协助员工完成：大规模知识库的认知查询、知识工作者的作者知识创建、代理协同沟通、自然语言代理构建等。
目前仍处于内测阶段。
4月以来，研图智能已与川石智慧、英国保诚保险、亚协体育、云之声等企业达成合作，已签约或拟签约客户数十家，年营收预计突破千万。
同时，研图智能无偿支持多个社会公益项目，包括国学学术交流、WD等罕见病诊疗的社区服务等，未来我们仍然欢迎在社会公益项目上的合作。
初创企业的机会在哪里？如何打造大模型应用公司的核心竞争力？欢迎加入作者微信公众号（finfl26est）进行交流和信息交流。
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