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印象笔记发布自研大模型,全新的生产力工具要来了?

(2024年4月12日 北京)今日,印象笔记宣布其自研大语言模型定名为「印象大模型」,并已根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关法律法规完成模型备案,为更多用户提供智能化知识管理服务。


印象笔记作为生产力工具的领军厂商,始终坚持科技创新,为用户带来更好的知识管理体验。印象笔记专注于人工智能领域的研究机构——印象研究院成立于2018年,在自然语言处理神经网络算法等领域持续深耕,自2018年起陆续推出智能推荐、智能标签、智能摘要、知识星图等一系列人工智能驱动的核心产品功能。


2023年3月,印象研究院基于在AIGC领域的持续关注与研究,推出首个自研的、专注于知识管理领域的大语言模型——「印象大模型」,并赋能「印象AI」服务,开启落地公测。用户可于印象笔记旗下「印象笔记」、「Verse」等软件以及「印象智能本EverPAPER」、「印象智能耳机EverBUDS」等智能硬件产品中体验到由「印象AI」提供的内容生成、语义理解、文件分析等知识管理场景。


「印象AI」服务上线后,收获了用户的持续关注和真诚反馈。印象笔记结合自身在用户、数据、产品、交互、场景、载体等方面的优势,围绕知识管理这一核心领域,陆续充实了「AI帮我写」、「AI帮我读」、「AI文件分析」、「AI日程管理」、「AI语音转写」、「AI助理」等AI赋能的功能与服务,全面升级了用户从数据获取、信息记录到知识整理的智能化程度,使用户的工作和学习效率获得了充分提升。


一年来,「印象AI」服务有效带动了印象笔记旗下产品各项使用数据的增长,进而提升了商业转化效率,探索并验证了大模型在生产力与知识管理场景中与应用相结合、从而打造新型超级应用的价值与潜能。同时,随着「印象大模型」备案通过,「印象AI」也迎来了新一轮的升级: 

印象笔记App端内上线「AI助理」,支持用户与自己授权的笔记“对话”,从以往的积累中通过AI整理获取新知,拥有专属个人的“知识助理”。

推出「AI阅读助手」,以AI能力赋能广受用户青睐的印象「剪藏®」功能,一键阅读,智能生成全文总结、要点、关键词、文章字数和阅读时长等信息,提升碎片阅读效率。

「AI帮我读」支持多文件分析,对笔记内附件、文件库内的多个文件同时进行智能分析,也支持上传多个本地文件同时进行智能分析,PDF、Word文件均可。

「AI帮我写」持续丰富创作场景。已支持20多种文体写作、语言风格转换,更通过优化默认提示文案,降低使用门槛,方便更广泛的用户上手体验。


印象笔记致力通过不断的产品升级,实践“大模型+海量数据”领域的探索与拓展。「AI助理」能力上线,进一步协助印象笔记用户激活私有高价值数据。同时,随着端侧AI算力的不断提升,印象笔记将高效结合端计算和云计算,进行混合模型训练和部署,保证计算效率,优化数据处理和存储。针对印象笔记数据离线保存的独有优势,赋能用户挖掘自有数据资产价值,提供更高效、安全的AI服务与体验。


新质生产力的发展需要高素质人才去推动。要成为新质生产力的推动者,就要具备必要的知识素养和应用技能,要有对前沿科学的敏锐把握能力、对颠覆性科技创新知识的实践运用能力。印象笔记通过印象大模型×海量数据,协助广大知识工作者拓展知识的广度和深度,为发展新质生产力蓄势赋能,成为赋能千行百业的新质生产力平台。

产业
相关数据
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

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