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榮耀標識“混戰”大模型，知乎、小紅書、快手各有所長
AI大模型趨勢正在席卷中國，各大企業加入了這場競爭大戰，包括百度、阿里巴巴、華為等巨頭，還有知乎、小紅書和快手等小型玩家，他們采用AI技術來提高生產速度、改善質量以及更好地滿足用戶需求。雖然每家公司的商業邏輯不同，優勢和表現也不盡相同，但大模型已經成為了他們不得不面對的一場競爭。
一直以來，追逐風口都是互聯網企業的天性。因此，繼元宇宙風口之后，橫空出世并火遍全國的AIGC和ChatGPT，便又成為了各行業企業追逐的焦點。
在此背景下，無論是國內互聯網大廠，還是科技公司，亦或是內容平臺；但凡有些實力的玩家都紛紛下場，圍繞AI大模型展開了一場激烈角逐?！扒４髴稹币簿痛死_了帷幕。
一場基于大模型的創業浪潮開始席卷開來，國內陸續布局大模型的企業也如雨后春筍般爭相涌現。只不過，與百度、阿里、華為這類打造通用大模型的“高端”玩家不同；知乎、小紅書、快手等則選擇了另辟蹊徑。
作為內容問答、短圖文、短視頻等主流內容形式的代表，知乎、小紅書、快手這些小巨頭們對大模型的探索，自然也就成為了外界關注的重點。
一、競逐大模型
大模型無疑是今年最熱的風口，國內企業早就陸續宣布對大模型展開探索。而不管是投資還是自建，已經開始進場分羹的不在少數。知乎、小紅書、快手自然也不會錯過這班“列車”。
眾所周知，互聯網大廠對大模型展開研發及相關布局，是高度符合其產業互聯網戰略的。而相比之下，知乎、小紅書、快手這三個平臺的進場，雖是意料之外，卻也依舊在情理之中。
一方面，AI技術逐漸普及，玩家們充分受益于人工智能技術浪潮，自然不想錯過這個時代的變革。
AI技術的發展將會帶來產業的進步和新機遇的誕生，而伴隨著人工智能技術不斷取得突破，AI大模型也呈現蓬勃發展態勢。AI大模型浪潮席卷全球，只有先上牌桌，才能抓住規則這張“王牌”。
因此，知乎、小紅書、快手等玩家進軍大模型就變得刻不容緩了。
另外，對于這些玩家來說，一旦別家的大模型落地，或會對其構成一定的威脅。而為了防范風險，入局就變得順理成章了。進入AIGC時代，基于深度學習的大模型將極大提升內容生產的速度和數量。
在此背景下，擁有了“技術優勢”的競爭對手很可能會迅速突破知乎、小紅書、快手的護城河。因此，布局大模型就變成了這些小巨頭們保持競爭力的一種方式。
另一方面，在移動互聯網紅利消退的背景下，選擇擁抱大模型，可以讓這些玩家的內容變得更加多元化，有望帶來新的增長點。
由決策式AI到生成式AI的演變正在將大模型應用推向更加多元化的場景。知乎、小紅書、快手等平臺推出大模型產品，則可以提高內容生產的速度和質量，以拓展更多新內容；還可以更好地滿足用戶的需求，從而吸引更多用戶留存。
另外，這些玩家都或多或少地面臨著商業化困境，而利用大模型，有望助其更好地實現商業化。
一直以來，小紅書都困于“站內種草，站外拔草”，商業化閉環難構建。知乎和快手也分別因為難抵廣告收入下滑和營業成本高昂，以及深陷直播電商競爭，而常年處于虧損之中。而其對AI大模型的訓練，能給內容社區帶來一波紅利，從而反哺業務增長以及商業化加速。
從以上角度來看，布局大模型，似乎已經成為了知乎、小紅書、快手等小眾玩家不得不打的一場仗。
只不過，由于每家的商業邏輯和入場角度不同，每家在大模型上的優勢和表現也是不盡相同。而憑借著自身在AI技術和內容上的積累，這些平臺們也開始在大模型領域各顯神通。
二、知乎快人一步
作為國內領先的問答社區及原創內容平臺，知乎早就將大模型能力應用到了平臺中。
據悉：4月，知乎發布了大語言模型“知海圖AI”，并內測首個站內大模型應用功能“熱榜摘要”。隨后，又發布了一款大模型智能應用功能“搜索聚合”。
得益于此，知乎已經成為國內首批具備大語言模型能力的公司，而知乎之所以能加入生成式AI的戰局，自然是具備了一些特色和優勢：
1. 知乎大規模、高質量的中文數據池是訓練大模型的良好素材，將大幅度提升訓練效率。
知乎PUGC的運營模式為其積累了海量、優質的數據。
據悉：截至2022年第四季度，知乎社區上累計內容達6.5億條；其中包括5.1億條問答，就連微軟NewBing都將其視作中文數據源之一。
可見，知乎對于訓練大模型類的AI來說，無疑是一個非常優秀的數據庫資源。更何況，這些數據從形式上就十分契合大模型輸入、輸出的訓練方式，能有效提升訓練效率。
2. 知乎基于問答的討論場是大模型天然的應用場景，能夠快速精準地為用戶提供大模型服務。
眾所周知，知乎是國內最有名的知識問答社區，這些年知乎積累了海量的問答資源。而提供這一資源的用戶來自各行各業，擁有不同的知識背景和經驗，他們的答案通常會更為專業、詳細和科學，可以有效確保內容的準確性和深度。
而這也就意味著，知乎大模型可以從多個角度學習和理解問題，并對用戶進行更精準的推薦和問答。
2. 知乎與面壁智能的合作，能助其在訓練人工智能模型時，獲得更專業、更先進的技術支持。
由于沒有大廠的雄厚實力，知乎這類中廠便開始通過聯合研發與戰略投資的方式，與國內大模型團隊共同開發中文大模型。
知乎的合作伙伴——面壁智能是一家專注于大模型研發的企業，其在自然語言處理和機器學習領域擁有深厚的技術積累。與面壁智能的合作，可以為知乎AI大模型的研發提供更加專業和及時的技術支持。
三、小紅書穩步推進
事實上，除知乎之外，小紅書已秘密籌備了“大模型”團隊，搶先參與到大模型技術的研發布局中。有消息報道稱：小紅書在4月悄然上線了一款名為“Trik”的AI創作應用，主打AI繪畫。
顯然，與大廠相比，小紅書的資金儲備和技術實力都不夠雄厚。而鑒于大模型研發需要高昂的算力、數據以及人力成本，小紅書參與大模型研發的概率并不高，更多地可能會聚焦大模型應用環節：圍繞平臺內用戶運營，以及創作者工具提供等方向展開。
盡管如此，小紅書布局大模型，依舊有著自己的底氣：
1. 小紅書多類型數據的內容社區，是大模型極佳的實踐場景。
經過多年積累，小紅書的社區內容生態中的內容量豐富且多樣。據悉：小紅書已經成長為一個月活超2億的UGC內容社區，涵蓋了視頻、圖片、文字、筆記、用戶評論等多個類型的數據。
而這些數據也將會為自然語言處理、AI輔助內容的生成提供多模態的數據基礎和應用場景。
2. 小紅書結構化的筆記內容，更方便大模型進行套路的學習和輸出。
根據小紅書在“WILL商業大會2023”上公布數據顯示：通過將筆記、用戶行為數據結構化，小紅書識別了26萬的屬性詞、600萬+的昵稱詞、700萬+的情感描述詞。
而小紅書可拆解、規律化的平臺屬性，更有利于大模型應用的模仿，從而也能夠為平臺帶來生產效率的提升。
3. 小紅書千人千面的推薦系統，有望成為大模型訓練的樣本。
基于大規模的用戶行為的產生，小紅書團隊根據用戶的特點去做了更加個性化的搜索。小紅書中的瀑布流或者內容流，就是系統根據用戶行為中的規律，找出了用戶感興趣的內容并推薦給了用戶。
而針對小紅書平臺產生的海量數據參數，將有可能會被實時送到模型中去做預估，而且隨著樣本的不斷變化，模型參數也將會不斷更新。
四、快手躍躍欲試
知乎和小紅書一直在積極籌備，快手自然也不能落后。
據程一笑介紹：快手目前已組建了大模型研發團隊，并依托過去在AIGC算法和大規模語言模型方面的技術積累，按計劃推進大模型開發和訓練，只是當前模型還處于訓練階段。
快手雖然暫時沒有對外發布大模型產品，但能看出其對大模型是持積極擁抱態度的。
而在快手積極布局背后，自然也有著涉足大模型的驅動力：
1. 快手的視頻生成是生成式AI相對缺乏的細分領域，有助于形成差異化優勢。
入局大模型賽道的玩家有很多，但相比較而言，作為國民級短視頻應用的快手的探索方向就顯得十分與眾不同。據了解，快手目前在大模型方面的嘗試包括大規模語言模型、多模態預訓練大模型、智能創作工具等。除了文本之外，快手還在語音、圖像、視頻、3D圖形等各個模態的內容生成方面均有所嘗試。
2. 快手短視頻平臺具有娛樂化屬性，能給予大模型一定的試錯空間。
據目前透露的消息來看，快手大模型目前主要由兩部分功能組成：一種是類似于Midjourney的文生圖功能，一種是類似于ChatGPT的對話式AI工具。
而盡管快手稱“語言描述的精準度不及Midjourney”，但相較于極度追求專業化的Midjourney，以UGC為主的快手本身對大模型的要求不會有太高。
作為各行業的代表企業，知乎、小紅書、快手爭相擁抱大模型，固然有其必要性和優勢條件，但AI大模型所伴隨的深重危機感也不容忽視。
上面所提到各個內容平臺的表現，都只是其增加了一些有關大模型的“新功能”，其AI大模型產品距離成熟還有很遠，實現商業化落地，更是難上加難。
目前來看，國內大中小廠扎堆大模型的現象已經是屢見不鮮，對于參賽的玩家而言，大模型的能力雖是比拼的重點，但具體的場景和落地應用同樣關鍵。
而最終誰能在這場“大模型混戰”中存活下來，并拔得頭籌，也還需要時間來檢驗。
不過，可以肯定的是，知乎、小紅書、快手想要從中突圍，還有很長的路要走。
專欄作家
劉曠，微信公眾號：劉曠（liukuang110），人人都是產品經理專欄作家。海南三車網絡科技有限公司董事長、購團邦資訊創始人、知名自媒體。
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