除知乎之外，小红书已隐秘准备了“大模型”团队，抢先参加到大模型技能的研制布局中

知乎的合作伙伴——面壁智能是一家专心于大模型研制的企业，其在天然言语处理和机器学习范畴具有深厚的技能堆集。与面壁智能的合作，可以为知乎AI大模型的研制供给愈加专业和及时的技能支持。

三、小红书稳步推动

事实上，除知乎之外，小红书已隐秘准备了“大模型”团队，抢先参加到大模型技能的研制布局中。有音讯报道称：小红书在4月悄然上线了一款名为“Trik”的AI创造使用，主打AI绘画。

显然，与大厂相比，小红书的资金储备和技能实力都不行雄厚。而鉴于大模型研制需要高昂的算力、数据以及人力成本，小红书参加大模型研制的概率并不高，更多地可能会聚焦大模型使用环节：环绕渠道内用户运营，以及创造者东西供给等方向展开。

尽管如此，小红书布局大模型，仍旧有着自己的底气：

1. 小红书多类型数据的内容社区，是大模型极佳的实践场景。

经过多年堆集，小红书的社区内容生态中的内容量丰厚且多样。据悉：小红书现已成长为一个月活超2亿的UGC内容社区，涵盖了视频、图片、文字、笔记、用户评论等多个类型的数据。

而这些数据也将会为天然言语处理、AI辅助内容的生成供给多模态的数据根底和使用场景。

2. 小红书结构化的笔记内容，更便利大模型进行套路的学习和输出。

依据小红书在“WILL商业大会2023”上发布数据显示：经过将笔记、用户行为数据结构化，小红书识别了26万的特色词、600万+的昵称词、700万+的情感描绘词。

而小红书可拆解、规则化的渠道特色，更有利于大模型使用的模仿，然后也能够为渠道带来生产效率的提升。

3. 小红书千人千面的引荐体系，有望成为大模型练习的样本。

基于大规模的用户行为的发生，小红书团队依据用户的特色去做了愈加个性化的搜索。小红书中的瀑布流或者内容流，就是体系依据用户行为中的规则，找出了用户感兴趣的内容并引荐给了用户。

而针对小红书渠道发生的海量数据参数，将有可能会被实时送到模型中去做预估，而且随着样本的不断改变，模型参数也将会不断更新。

四、快手摩拳擦掌

知乎和小红书一直在活跃准备，快手天然也不能落后。

据程一笑介绍：快手现在已组建了大模型研制团队，并依托过去在AIGC算法和大规模言语模型方面的技能堆集，按计划推动大模型开发和练习，只是当前模型还处于练习阶段。

快手虽然暂时没有对外发布大模型产品，但能看出其对大模型是持活跃拥抱态度的。

而在快手活跃布局背面，天然也有着进入大模型的驱动力：

1. 快手的视频生成是生成式AI相对缺乏的细分范畴，有助于形成差异化优势。

入局大模型赛道的玩家有很多，但相比较而言，作为国民级短视频使用的快手的探索方向就显得十分异乎寻常。据了解，快手现在在大模型方面的尝试包括大规模言语模型、多模态预练习大模型、智能创造东西等。除了文本之外，快手还在语音、图像、视频、3D图形等各个模态的内容生成方面均有所尝试。

2. 快手短视频渠道具有娱乐化特色，能给予大模型一定的试错空间。

据现在透露的音讯来看，快手大模型现在主要由两部分功能组成：一种是类似于Midjourney的文生图功能，一种是类似于ChatGPT的对话式AI东西。

而尽管快手称“言语描绘的精准度不及Midjourney”，但相较于极度寻求专业化的Midjourney，以UGC为主的快手本身对大模型的要求不会有太高。

作为各行业的代表企业，知乎、小红书、快手争相拥抱大模型，固然有其必要性和优势条件，但AI大模型所随同的深重危机感也不容忽视。