AI 原生的信息获取和分发——思考与实践｜深言科技岂凡超

主要观点总结

本文主要介绍了AI技术在信息获取和分发方面的进展和挑战，包括深言科技创始人岂凡超对AI原生信息获取和分发的思考与实践，以及语鲸产品的介绍。文章还探讨了AI时代的产品发展趋势和AI内容生成领域的强化学习奖励模型等问题。

关键观点总结

关键观点1: AI在信息获取和分发方面的进展和挑战

随着大语言模型（LLM）能力的提升，信息获取和分发的方式正在发生革命性的变化。深言科技创始人岂凡超介绍了AI原生信息获取和分发的特点，包括按需生产、个性定制、动态交互、多种模态等。同时，他也指出了面临的挑战，如模型幻觉、可信度、成本、数据获取等。

关键观点2: 深言科技的技术与产品实践

深言科技通过实践探索，采用小参数模型、语义分解等技术降低模型幻觉和遗漏问题。同时，推出了语鲸产品，提供个性化的信息助手服务，包括超低幻觉结构化总结、订阅全网信源、智能聚合专题、创建自定义频道、个人专属日报等功能。

关键观点3: AI时代产品的发展趋势

AI时代的产品经理需要思考如何面对信息过载的问题，如何帮助用户应对通用型Agent产品和垂类Agent产品的关系等问题。同时，长上下文推理能力逐渐成为模型训练的主流趋势，对AI产品的定义产生影响。

关键观点4: AI内容生成领域的强化学习奖励模型

在AI内容生成领域，强化学习奖励模型是重要的一部分。奖励模型包括结果奖励和过程奖励。好的数据评估对于强化学习奖励模型至关重要。

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