神经元科技发布AI agent—“萨蔓莎”

　　电影讲述的是电影讲述男子西奥多汤布里（Theodore Twombly，饰）与拟人化萨曼莎（Samantha，斯嘉丽约翰逊饰）之间的故事。

　　这个名字也暗示着神经元的ai agent“萨蔓莎”是一个具有科技含量且高度拟人化AI agent，

　　在今年11月，比尔盖茨写了篇博客，主要阐述“个人AI Agent将如何彻底改变人们使用计算机的方式”。

　　与传统AI系统相比，AI Agent更加“智能”和“人性化”。它们不仅能理解复杂的自然语言指令，还能根据环境的变化做出自主决策。

　　在中国诞生的“萨曼莎”作为一款尖端的对话式聊天助手，与传统的人工智能不同AI Agents可以在没有人类控制的情况下独立运行。

　　首先自然语言处理（NLP）是“萨曼莎”能够理解人类核心技术之一，神经元基于最前沿的MoE架构模型，团队自主研发的算法在多轮对话记忆，意图理解，对话预测上达到行业领先水平。

　　在实际应用中，不同行业，公司，个人由于经验，产品及服务的差异，需要大模型能够根据自己产品卖点来与客户交流。 基于此，神经元智能团队，结合提示词工程（PE）及搜索增强技术（RAG），能为每个用户开放专属向量数据库， 通过调用专属知识库信息结合大语言模型的强大的理解总结等能力，规避了通用大模型回复太“泛泛而谈”的缺点，同时也解决了传统智能客服回答格式化，“答非所问”等问题。

　　意图理解和信息搜集自动化，传统数字服务和客户服务场景中，包括金融，游戏，教育，电商等，客户从认识-认知-信任-信赖的阶段，往往需要具备真诚耐心的态度，行业专业度，高情商等技能，萨曼萨的另一个重要功能是情感计算。它可以通过分析用户的语音、图像和文字，识别出用户的情绪，然后根据用户的情绪来调整自己的回应。例如，如果用户在对话框里打了一大长串字，表达了自己的不满，萨曼萨会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。 除此以外，萨曼莎能够通过大模型底层算法，将意图和情绪等级标注打分，并将关键信息提炼总结，自动化采集，实时同步给及公司管理系统。低成本： 在运算成本上，同时MoE架构对比主流的transformer模型大幅度降低至30%， 使萨曼莎在企业中部署成本降低至千元水平，个人版本低至百元。

　　萨曼莎实现了对话中被动式回复及主动式引导混合交互模式。 区别于 chatgpt,文心一言等聊天框中单向回复的功能，通过Ai agent 技术--即群体智能的创新性协作流程，该聊天助手能够基于任务目标，将特定业务流程中用户的阶段状态拆分成多个待执行任务，并将执行任务分配给多个子任务agent， 比如：意图理解，情感分析，信息获取，链接发送，需求分析，质量检验，人工转接等等。 每一个子任务agent之间用自然语言的方式实时对话，高效协作。

　　和电影里讲述的一样，萨曼莎是一位高度拟人的ai agent，能达到这一点的原因是是神经元智能采用了深度学习中RLHF（人类干预强化学习）技术，自研的RL（奖励模型）使“萨曼莎”能够自我优化其响应策略。

　　例如，当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时，萨曼萨会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。

　　金融行业：在金融行业，萨曼萨可以通过情感识别来决定如何与用户对话。例如，当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时，萨曼萨会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。

　　移动设备：萨曼萨的算法可以运行在手机、平板等移动设备上，甚至可以直接在摄像头的模组里使用，从而触达更多的手机用户。

　　情感计算：萨曼萨可以通过分析用户的语音、图像和文字，识别出用户的情绪，然后根据用户的情绪来调整自己的回应。以上是萨曼萨的主要应用场景，但实际上，作为一种聊天机器人，萨曼萨的应用场景可能会更广泛，包括但不限于客户服务、个人助手、教育、娱乐等多个领域。

　　在神经元深入ai agents的领域探索过程中，判断Agent下一步可能会朝着两个方向同时迭代。一是与人协助的智能体，通过执行各种任务来协助人类，侧重工具属性；二是拟人化方向的迭代，能够自主决策，具有长期记忆，具备一定的类人格特征，侧重于类人或超人属性。

　　神经元希望在未来每个人都可以拥有一群 AI agent，包括老师、朋友、治疗师和所有其他的角色，就像拥有一群 AI 朋友。他们每个人都知道你的名字，并且很高兴和你聊天，而他们都一个共同的名字萨曼莎（Samantha ）

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