DingTalk lancia la ricerca AI: a differenza di Baidu e Secret Tower, raccoglie anche modelli domestici su larga scala di “Dragon Balls”

Ieri OpenAI ha annunciato la cessazione dei servizi API in Cina.

Oggi, Tongyi, sette produttori nazionali di modelli su larga scala, tra cui MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Zero One Thousand Things, Baichuan Intelligence e Orion Star, si sono riuniti per una conferenza stampa.

Sembra che non manchino i drammi nel settore dell'intelligenza artificiale. Naturalmente, il raduno di questi grandi modelli non è per "assediare Guangmingding", ma per annunciare ufficialmente una collaborazione con DingTalk per costruire l'ecosistema AI più aperto in Cina.

Nella versione 7.6 rilasciata oggi da DingTalk, DingTalk restituisce agli utenti la scelta di modelli di grandi dimensioni.

Gli utenti possono cambiare modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni in base alle proprie esigenze. Oltre al significato generale predefinito, è possibile selezionare il primo lotto di sei modelli di grandi dimensioni: MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Orion Starry Sky, Zero One Thing. e il presidente di DingTalk Ye Jun li ha descritti come le "sette sfere del drago" che evocano il drago.

Come sarà il lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale? Potresti riuscire a vedere alcune risposte nelle funzioni di ricerca AI e assistente AI in DingTalk versione 7.6.

Secondo il presidente di DingTalk Ye Jun, mentre il settore passa dall’innovazione dei modelli all’innovazione delle applicazioni, esplorare gli scenari applicativi di modelli di grandi dimensioni sarà responsabilità di DingTalk.

L’APPSO ha già avanzato una tesi : abbiamo bisogno di più applicativi dell’intelligenza artificiale che non realizzino modelli di grandi dimensioni per trasformare le capacità dei modelli di grandi dimensioni in produttività, influenzando così il lavoro e la vita delle persone.

Ora, sempre più grandi aziende di modelli e prodotti di intelligenza artificiale stanno accelerando questo processo.

La ricerca AI di DingTalk è diversa da Perplexity

Ad esempio, l'assistente AI rilasciato in precedenza mira a risolvere il problema delle funzioni gonfie e sparse di DingTalk. La ricerca AI rilasciata oggi da DingTalk si concentra sulla risoluzione del problema della frammentazione delle informazioni su DingTalk percorsi di ricerca AI generali comunemente usati come Perplexity e Secret Tower diversi.

Nello specifico, la ricerca AI di DingTalk ha sei caratteristiche principali: ricerca personalizzata proprietaria, rilevamento dei cambiamenti delle informazioni, input in linguaggio naturale, generazione diretta di risposte, scavi e domande approfondite e tracciamento delle fonti di contenuto.

Ad esempio, Ye Jun ha affermato che se si desidera conoscere i recenti importanti progressi nel lavoro di globalizzazione, è sufficiente utilizzare la ricerca AI. Può utilizzare la comprensione, il ragionamento, la generazione e altre capacità di modelli di grandi dimensioni per elencare i progressi dei clienti e dei prodotti informazioni basate su dati e informazioni giornalieri, strategia di mercato, progressi della cooperazione, ecc.

Inoltre, il riepilogo dell'IA avrà anche riferimenti integrati per prevenire le allucinazioni dell'IA e genererà mappe cerebrali DingTalk per rendere la struttura più chiara.

Oppure, in qualità di presidente di DingTalk, Ye Jun riceve ogni giorno innumerevoli feedback dai clienti. Ora, con la ricerca AI, puoi riassumere e analizzare le esigenze dei clienti con un clic, contribuendo a migliorare l'efficienza del lavoro Anche quando chiedi al dipartimento che intraprende i progetti dei clienti, i risultati forniti dalla ricerca AI DingTalk sono chiari a colpo d'occhio.

La capacità della ricerca basata sull’intelligenza artificiale di costruire reti di conoscenza può essere applicata anche a scenari come la scrittura di report settimanali e la gestione delle attività. Ciò significa che il modo in cui gli utenti elaborano le informazioni cambierà dallo stile originale del “flusso temporale” a uno incentrato sulla materia gli utenti per essere più efficaci, concentrarsi più intensamente sulle cose importanti.

Questa è anche la caratteristica più importante della ricerca AI di DingTalk, che consiste nell'integrare, in modo logico, la conoscenza in rete per ottenere una conoscenza completa, diventando così il "libro delle risposte" di tutti.

Durante la conferenza stampa è stato mostrato anche un caso interessante. Ad esempio, se chiedi ad AI Search quante persone Ye Jun hanno promesso di bere un caffè la scorsa settimana, DingTalk AI Search può integrare i record della chat di gruppo e ottenere la promessa in meno di mezzo minuto. .3 volte, coinvolgendo le risposte di 9 studenti.

Ciò riflette anche il significativo miglioramento nella comprensione semantica, nel ragionamento logico e nelle capacità di integrazione delle informazioni degli assistenti IA con il supporto di modelli di grandi dimensioni.

Attualmente, la ricerca AI di DingTalk ha aperto i test di invito. Ora gli utenti possono fare clic sulla casella di ricerca nella parte superiore dell'APP/PC DingTalk per richiedere i test interni.

L'assistente AI aggiornato può accedere a più flussi di lavoro

Nel gennaio di quest'anno, DingTalk ha lanciato un prodotto di assistente AI, consentendo a tutti e ad ogni azienda di creare il proprio super assistente. Alla fine di maggio il numero totale degli assistenti AI DingTalk ha raggiunto i 500.000.

Da quando il mercato degli assistenti AI DingTalk è stato lanciato più di un mese fa, sono stati lanciati più di 700 assistenti AI.

Che si tratti di reportistica di lavoro, coordinamento di riunioni, intrattenimento o creazione di musica, gli assistenti AI possono fornire un supporto a tutto tondo. Soprattutto in termini di capacità del prodotto, DingTalk ha migliorato in modo significativo il sistema di pensiero, il sistema di percezione e il sistema di azione dell'assistente AI.

• Sistema di pensiero: l'assistente AI ha capacità di memoria e pianificazione del ragionamento più forti
• Sistema di percezione: percepisce i cambiamenti nella scena ed esegue automaticamente attività specifiche in base ai cambiamenti
• Sistema di azione: richiede strumenti più ricchi per ottenere la collaborazione multi-agente e operazioni antropomorfe

Dopo che l'utente lo ha autorizzato, l'assistente AI può ricordare informazioni rilevanti, abitudini, preferenze, ecc., inclusi nome, posizione, relazione superiore-subordinato e avanzamento dell'attività lavorativa. Supporta inoltre le impostazioni di memoria definite dall'utente, in modo che i risultati generati dall'assistente AI possono essere migliaia di volte.

In altre parole, ci si aspetta che DingTalk AI Assistant diventi il ​​tuo "secondo cervello" negli scenari lavorativi, comprendendoti meglio di te stesso.

Quando si eseguono compiti specifici, le capacità avanzate di ragionamento e pianificazione dell'assistente AI possono riflettere profondamente e smantellare razionalmente le attività come una persona reale. Ad esempio, può generare rapidamente rapporti settimanali riepilogativi personalizzati basati sugli orari, sui documenti, sui verbali delle riunioni di diverse persone altri ricordi.

Grazie alla capacità di collaborazione multi-agente, gli utenti possono prendere decisioni in un flusso di lavoro o in una chat di gruppo e consentire a più assistenti IA diversi di collaborare per completare le attività insieme.

Ad esempio, nella dimostrazione in loco durante la conferenza stampa, con le capacità di collaborazione di più assistenti IA, gli utenti possono creare un itinerario di prenotazione per un gioco di combattimento di uova attraverso un semplice numero @ nel gruppo di vecchi amici di combattimento di uova, e riassumi la percentuale di vincita del precedente gioco di combattimento delle uova, usa l'assistente AI del maestro della creazione di musica per creare musica, ecc.

Per un altro esempio, chiedi all'assistente AI DingTalk responsabile della pianificazione dell'itinerario sul tempo a Hangzhou domani. Dopo aver utilizzato la funzione di query online, l'assistente AI non solo conosce il tempo, ma riassume anche umanamente il tuo piano di lavoro per la prossima settimana. .

Ye Jun ha sottolineato la necessità di utilizzare l'intelligenza artificiale per contribuire ad abbattere i muri di dati aziendali e aggiornare i SaaS esistenti agli assistenti AI tramite DingTalk low-code.

In questo processo, gli utenti devono solo parlare per invocare l'intelligenza artificiale e lasciare che l'intelligenza artificiale esegua commissioni per completare operazioni complesse, liberando davvero il lavoro di tutti.

Il flusso di lavoro può migliorare la precisione dell'intelligenza artificiale nell'elaborazione di attività complesse e multi-link. Orchestrando il processo di esecuzione dell'intelligenza artificiale, le attività in più fasi possono essere completate automaticamente e passo dopo passo e, quando necessario, è possibile accedere al sito Web o richiamare vari strumenti per completare l'attività.

Al momento, le operazioni antropomorfe e la collaborazione multi-agente sono state integrate nel flusso di lavoro. Gli utenti possono configurare direttamente la creazione di documenti, pianificare la pubblicazione, le cose da fare e altre funzioni di inchiodatura nel flusso di lavoro, nonché più di 20 servizi di terze parti come. query sul meteo, query sul percorso e riconoscimento OCR possono essere integrati accedendo alle interfacce API o ai connettori DingTalk.

Ye Jun ha affermato che l'aggiornamento delle capacità AI di DingTalk sarà ulteriormente aperto a partner e clienti ecologici attraverso Assistant API e Inside API, fornendo servizi intelligenti basati su scenari per promuovere veramente l'intelligenza artificiale in applicazioni, collaborazione, operazioni, ecc. nella scena.

DingTalk ha affermato che DingTalk si impegna a rendere l'intelligenza artificiale inclusiva e accessibile a tutti, quindi fornisce crediti gratuiti. Se hai bisogno di funzionalità del prodotto più avanzate o desideri una soluzione personalizzata, dovrai pagare per una consulenza.

Di che tipo di ricerca AI abbiamo bisogno?

Quando sono entrato per la prima volta nel settore dei contenuti, i motori di ricerca come Google erano canali importanti per la raccolta di informazioni e la selezione di materiali tematici. Ma dall’anno scorso ho utilizzato sempre meno motori di ricerca tradizionali, come Perplexity e Tiangong, che forniscono un’esperienza di elaborazione delle informazioni più efficiente.

La ricerca AI migliora notevolmente la velocità di recupero delle informazioni e accorcia il processo di filtraggio dei nostri enormi risultati di ricerca.

Tuttavia, le informazioni fornite dalla ricerca basata sull’intelligenza artificiale potrebbero non essere rassicuranti. Abbiamo già segnalato che nei motori di ricerca sono inclusi sempre più contenuti generati dall’intelligenza artificiale e che ciò che alla fine viene presentato agli utenti è probabile che siano risultati spazzatura dell’intelligenza artificiale sovrapposta all’intelligenza artificiale.

Migliorare l’efficienza dell’acquisizione delle informazioni è l’essenza del miglioramento tecnologico. L’intelligenza artificiale fornisce nuove soluzioni, ma la domanda di ottenere informazioni di alta qualità non è stata ancora pienamente soddisfatta.

Negli scenari di ufficio, la gestione delle informazioni interne è uno scenario alquanto trascurato. Un sondaggio McKinsey mostra che il tipico lavoratore della conoscenza trascorre più di un quarto del proprio tempo alla ricerca di informazioni. Le informazioni qui non sono solo informazioni esterne, ma anche informazioni piuttosto complesse accumulate internamente.

Dopo che l'ex ingegnere di Google Arvind Jain ha fondato la società di dati cloud Rubrik, ha scoperto che, poiché i dati erano sparsi in un gran numero di software diversi, la sua efficienza lavorativa era ritardata a causa del tempo necessario per trovare le informazioni corrette.

Jain ritiene che trovare informazioni sia la sfida più grande per la produttività delle persone, quindi ha iniziato a fondare Glean, un'azienda focalizzata sulla ricerca AI aziendale.

Molte aziende stanno ora esplorando l’applicazione dell’intelligenza artificiale nelle imprese. Oltre a migliorare l’efficienza del lavoro ripetitivo e a bassa densità di conoscenza, un altro aspetto che può avere un impatto significativo sull’efficacia organizzativa è la gestione delle risorse digitali aziendali.

DingTalk non ha effettuato la ricerca universale e ha invece utilizzato la ricerca AI per risolvere il problema della dispersione delle informazioni all'interno dell'applicazione. È stato anche un supplemento tempestivo all'attuale ricerca AI tradizionale.

Quando sempre più informazioni vengono archiviate nelle applicazioni per ufficio, come chat di gruppo, riunioni, cose da fare, documenti, registri… Come evolvere dalla logica in cui le persone erano guidate da enormi quantità di informazioni in passato a un'elaborazione incentrata sulle persone di informazioni può essere la risposta per molte imprese Un passo fondamentale per raggiungere l’intelligenza attraverso l’intelligenza artificiale.

Dopo che l'assistente AI di DingTalk supporta la memoria e aggiunge la collaborazione multi-agente e altre funzionalità, offre effettivamente più possibilità all'esperienza di ricerca AI. Ad esempio, dopo che l’intelligenza artificiale ha selezionato le informazioni richieste sui documenti, è possibile connettere notifiche, collaborazione e distribuzione delle attività con altre persone.

Sebbene DingTalk non abbia rivelato molti dettagli durante la conferenza stampa, la ricerca AI + l'assistente AI potrebbero effettivamente costituire un flusso di lavoro più completo all'interno dell'azienda .

Secondo le previsioni di ReportLinker, il mercato globale della ricerca aziendale dovrebbe raggiungere i 6,9 miliardi di dollari entro il 2028, con un aumento della domanda da parte delle imprese di una ricerca efficiente e di una gestione della conoscenza.

In effetti, la più grande innovazione nell'esperienza applicativa portata dai modelli di grandi dimensioni si riflette anche qui. Sulla base dell'enorme base di conoscenza, ciò che gli utenti devono fare cambia dalla ricerca al porre domande.

Oltre alle basi di conoscenza consultabili pubblicamente, gli individui o le aziende possono anche formare una base di conoscenze così completa in scenari più suddivisi in diversi settori?

In effetti, potremmo vedere una logica simile anche nell’intelligenza nativa di Apple e Hongmeng recentemente rilasciata. Le informazioni personali del dispositivo sono integrate in una base di conoscenza personale e gli utenti possono recuperare e richiamare le funzioni utilizzando il linguaggio naturale in qualsiasi momento.

Forse questa è una coincidenza con la logica dell'elaborazione delle informazioni basata sull'intelligenza artificiale. DingTalk è anche una delle prime applicazioni più adattate di Hongmeng, nativo di Huawei.

Nel sistema nativo Hongmeng, devi solo dire una parola a Xiaoyi e il framework di intenti può comprendere l'intenzione dell'utente di tenere una riunione su DingTalk, trovare direttamente i contatti in DingTalk e quindi avviare una riunione DingTalk.

Oggi, un gran numero di terminali mobili sono quasi diventati la banca della memoria delle nostre vite, e lo stesso vale per le imprese. I dati sparsi su diversi dispositivi sono, in una certa misura, il gemello digitale dell'organizzazione.

Rispetto ai dati personali, i dati interni di un’impresa devono passare dalla frammentazione e discrezione alla struttura e alla sistematizzazione per formare un’esclusiva libreria di risorse di conoscenza. L'organizzazione e la struttura delle informazioni sono la chiave per realizzare l'enterprise intelligence. In questo scenario, sottrarre la conoscenza generale al dominio pubblico diventa relativamente meno importante.

Sia nella ricerca generale che in quella aziendale, abbiamo bisogno di uno strumento di ricerca più intelligente ed efficiente in grado non solo di elaborare enormi quantità di dati, ma anche di estrarre con precisione informazioni di alto valore.

Tale strumento dovrà avere le seguenti caratteristiche:

1. Integrazione intelligente dei dati: in grado di integrare e analizzare dati sparsi per formare informazioni strutturate.

2. Screening preciso delle informazioni: dispone di un algoritmo efficiente e può trovare rapidamente i contenuti più pertinenti e preziosi in un'enorme quantità di informazioni.

3. Comprensione contestuale: capacità di comprendere e analizzare le esigenze degli utenti e fornire risultati di ricerca più mirati.

4. Aggiornamento dinamico: aggiorna il database delle informazioni in tempo reale per garantire le informazioni più recenti e accurate.

5. Sicurezza e privacy: garantire la sicurezza dei dati e la privacy degli utenti e prevenire la fuga di informazioni.

Come ha affermato Ye Jun, CEO di DingTalk: “Nell’era dell’intelligenza artificiale, la conoscenza di tutta l’umanità è facile da ricercare, ma la conoscenza accumulata dalle imprese o dagli individui è difficile da trovare”.

Viviamo in un’era di esplosione di informazioni senza precedenti. La rapida acquisizione e l’utilizzo di informazioni di alta qualità determineranno il futuro.

Sebbene i motori di ricerca tradizionali possano essere eliminati, la necessità di un’acquisizione efficiente di informazioni ad alto valore netto non scomparirà mai, e l’esplorazione di questa esigenza continuerà a guidare ulteriori progressi e innovazioni tecnologiche.

Autori di questo articolo: Li Chaofan, Mo Chongyu

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