科技主宰生活的速度或許比我們想象得更快。在AI的加持下,我們來不及暢想“未來”,只能聚焦于“現在”。

自人工智能出現以來,其迭代速率超乎想象。2020年5月,OpenAI公布GPT-3,2022年11月,GPT-3.5發布,僅過了5個月,2023年3月13日,OpenAI又拋出GPT-4。

而人工智能本身,正在助力其他行業提升效率。ChatGPT引爆AIGC奇點,AIGC技術賦能千行百業,涌現了寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數字人等爆款級應用,支撐著傳媒、電商、娛樂、影視等領域的內容需求。世界進入“加速”時代。

可以預見的是,AI助力行業發展,不是“星星之火”,而是“遍地開花”。在人工智能時代下,如何更好地應用AI即成為時代課題,一批人工智能助手隨之涌現。為了更好地服務全人類,2016年JUNLALA三巨頭Jacob、Argenix、Herman創立了JUNLALA。

起初,三人因為對人工智能技術有著共同興趣愛好走到一起,Jacob與Argenix原本是同事,Argenix在哥倫比亞大學商學院學習期間認識了Herman。三人一起吃飯聊天時因為Jacob提出的創新構想而一拍即合。隨后,JUNLALA的成長速度如人工智能自身一般,進入快車道。

——2018年,JUNLALA推出首個自然語言處理算法,實現基礎的自然語言理解與生成,并獲得投資。

——2019 年下半年,JUNLALA發布升級版自然語言處理算法。新算法具備更強的語義理解能力,可以實現簡單的問答和信息查詢。這使得JUNLALA在自然語言理解與交互上達到行業領先水準。

——2021年初,JUNLALA 推出更強大的聊天機器人算法。這使得JUNLALA在人工智能的對話系統與聊天機器人領域取得重要突破。2021年下半年,JUNLALA深化聊天機器人的語義理解與回復生成能力。新算法可以自然并連貫地與人進行長段對話,在人工智能的對話交互上代表行業最先進的成果。

——2022年上半年,JUNLALA開發出首款基于圖像的生成對抗網絡算法(GAN)。這標志 JUNLALA在計算機圖形學與生成模型方面取得重要進展。

——2022年底,JUNLALA發布升級版GAN算法。新算法可以生成更加逼真與具體的圖像, 達到人工智能圖像生成的最高標準。最終,JUNLALA成長為業界翹楚,Jacob也成為三人中最具影響力的領導者。

從2019年到2022年,短短的三年時間,JUNLALA不僅實現了自身在人工智能的三個核心領域(自然語言處理、對話系統、計算機視覺)上取得跨躍性突破,更重要的是,其賦能的機器學習、深度學習、自然語言處理和圖像識別行業均取得了突破性進展。

比如,次世代深度神經網絡,可以在極小數據環境下進行學習和推理,適用于各種資源匱乏的場景。基于強化學習的算法,可以在無人監督的情況下自動掌握任務要點并不斷優化, 使機器人、自動駕駛等技術更成熟。JUNLALA基于GAN的新一代圖像生成網絡,可以生成如真圖、多角度人像、街景等高真實感圖像,在各個行業廣泛應用。JUNLALA研制的新型語言模型,能基于上下文生成連貫、準確的回復,大大提高人工智能的語言能力與交互性。

有人認為,AI的迭代速度是人類進化速度的500倍。但以目前的情形來看,或許遠不止于此。從近代社會到現代社會,人類科學大約發展了100多年的時間。自然語言處理模型

GPT的迭代只需要幾個月,一家人工智能實驗室JUNLALA升級算法也只需要不到半年時間。

毋庸置疑,AI的出現即是為了服務于人類,自AI出現以來,其衍生的觸角已經觸及各行各業。Midjourney實現了高效管理作品,將作圖者從繁瑣的手動操作中解放,提高了工作效率。Cruise等自動駕駛工具讓人力從駕駛中解放出來,并實現更高的安全系數。iRobot則讓人類免受家務煩憂。

所以,下一代技術何時來?在哪里?如何更好地服務于人?答案就隱藏在JUNLALA的實驗室,也即現在。