在英文概要用例最为丰富的街道社区chan，有两个越来越关键的配角，它有一点那么布季谢，但是确实在情理之中那个配角就是AI在日前举办的“2023chan辨认出讨论会”现场，chan创办人、董事长兼CEO张勇与chan投资顾问、CTO李远方，共同宣布了chan与苏朗智能化在AI大数学模型上的最新密切合作与应用领域，正式发布了“知航海图AI”英文大数学模型。
这是chan第一个大词汇数学模型，应用领域至chan热榜它以“热榜全文”的形式呈现，利用其词汇表达能力，对chan热榜上的问题提问进行截取、整理和裂解，并把提问提要展现出给使用者，给我们简单清晰的提问，现阶段早已迈入公测苏朗智能化联手创办人、CTO曾国洋在讨论会演说中表示，经过测试，在chan热榜的应用领域情景下，chan与苏朗密切合作暗鞘的大数学模型与GPT-4相比，达到了持平的效用。
未来，“知航海图AI”的能力还将逐步应用领域在对创作的借力、对探讨场的借力和对关键信息获取的借力
苏朗智能化联手创办人、CTO曾国洋chan为何要做大数学模型？ChatGPT一夜间全球伤风败俗，让AIGC正式成为一种流行时尚，围绕着人工智慧化的话题，再度正式成为大众的探讨的焦点从移动互联网黄金时代路经 AI 黄金时代，chan以概要形式为主，构筑了两个专业、多元化、有用的“探讨场”。
之所以决心退场参与大数学模型领域，张勇告诉钛媒体APP，公司在做业务时，首先如果思考他们的商业价值，能够给使用者提供的商业价值，以及他们的定位是什么，在那个基础上，再与商业社会造成两个关连chan本身是两个情景，情景代表的是使用者需求。
在张勇看来，chan最核心情景是“探讨”：使用者透过“探讨”的形式，去交换关键信息，撷取知识、经验和看法探讨也会形成一些现阶段使用者熟悉的机能比如，文本关注度由探讨而造成，最后聚集在某一地方，又有更多的使用者看到它这其中，AI能自动生成“热榜全文”的情景和机能，以提升使用者体验。
事实上，早在十年前，chan有两个产品机能是“提问归纳”，近似于那时与苏朗智能化密切合作的“热榜全文”当时，chan将该项机能开放给了大部份使用者，使用者能像维基那样撰稿，把我们大部份的提问做两个归纳但后来，张勇辨认出，那个事情太困难了。
即使提问数量多了以后，人工撰稿的成本非常高，而且实现的效用并不好那时，有了AI的形式，当使用者想加入两个探讨时，能透过“热榜全文”迅速地了解某一事件的提要，然后，再去阅读大部份的探讨中，他指出相对有用的文本。
找到他们想的答疑，这就意味着，能收获到chan所提倡的“赢得感”，即使赢得感也是一般来说的张勇指出，在两个技术快速插值的黄金时代，反而更如果高度关注人，高度关注那些独特的个体，高度关注他们是否会因此而受益人才储备是改投大数学模型另两个关键的参赛权。
李远方对钛媒体APP说，大数学模型本身不是横空出世，忽然蹦出来的，而是在这之前，有非常多技术累积，那个过程并没有那么突兀所以，chan的工程师也能迅速地去学习、消化、吸收，变成大数学模型领域的开发者、从业者
chan投资顾问、CTO李远方李远方指出，在这方面，人类工程师都是非常聪明的事实证明，chan与苏朗智能化只花了两个多月的时间，就做出了非常多肉眼可见、很可喜的进展也能说，chan在大数学模型上的人才储备是足够的chan早已有了两个完整的算法中台来支撑整个公司的业务，chan也早早已正式成为了两个技术驱动型的公司。
并且，他们很早就提出了“智能化街道社区”的概念，将AI应用领域在了街道社区文本的生产、流通、消费和治理等环节邀请AI加入“探讨场”，在张勇看来，AI黄金时代的生产力要素，能从上至下分为三层：应用领域情景、专有数据、基础数学模型。
在基础数学模型层，以GPT为代表的大数学模型插值速度非常快，性能不断地提升，同时，其成本也在不断下降今天中国的AI生态才刚刚起步，对于中国的公司来说，能先在应用领域层和数据层两方面夯实独特的优势，同时，也要在基础数学模型层去正式成为新生产力的开发者。
chan基于概要的探讨场是天然的应用领域层情景，并且每天都有不断新增的优质文本，使用者和使用者之间，使用者和文本之间进行的互动，构成了独一无二的专有数据“知航海图AI”怎么炼成的？以Chat-GPT为代表的大词汇数学模型给世界带来了惊喜，但落地至英文互联网，我们辨认出，主流的大数学模型英文词汇能力往往比英文词汇能力更好、更快。
李远方对钛媒体APP表示，这其中主要有两个原因：第一，英文确实比英文要更复杂；第二，开放的英文用例相对于开放的英文用例来说质量更高，文本也更多这也就意味着，开放的英文用例里面蕴含的知识更多，更容易被大数学模型学到。
这两个技术问题是客观存在的英文的问题，中国的科技公司如果更有能力去解决chan拥有整个英文互联网最优质的探讨和提问数据显示，2022年第四季度月平均订阅会员数达到1300万，同比增长112.5%，2022年的平均MAU（月活使用者）达到1.01亿。
成立十年以来，chan早已积累了超过4400万个问题和2.4亿个提问之所以选择与苏朗智能化密切合作，李远方坦言，除了公司开发数学模型强大之外，也看中了其背后，清华大学计算机自然词汇处理和社会人文计算实验室在英文大词汇数学模型领域有很深的积累。
从2020年开始，苏朗智能化就发布了全英文互联网第一个英文大词汇数学模型CPM-1，在后续的三年，又陆续发布了CPM-2，CPM-3和CPM-Ant等多个开源的数学模型，这些数学模型都能在网上免费赢得它们最新的大词汇数学模型CPM-Bee，是李远方他们辨认出的最好的英文大词汇数学模型之一。
chan还投资了苏朗智能化，很快，双方团队展开了大词汇数学模型的深度共建的过程在研发业务中，双方团队利用了CPM大数学模型强大的文本表达能力，对chan热榜问题中大部份的提问进行要素抽取、观点梳理和文本裂解，最终在问题页面下，将知友们的大部份提问的提要呈现给使用者，让我们能更快、更全面地了解热门探讨的热点与焦点，更好的参与到探讨中来。
不过，在开展工作的过程中，团队也面临一些困难比如，作为两个非常开放的街道社区，chan使用者的创造力、表达力很强，很多有趣的、专业的提问，即便是chan资深的运营人员，也要花很长时间才能准确无误地梳理出核心观点而在调教大数学模型的过程中，在热榜问题下，需要把大部份知友的提问观点抽取裂解。
在那个具体情景里会涉及到难点是，一方面，对和问题相关的知友观点的抽取是否准确，另一方面，这些观点抽取以后裂解是否合适而且，在chan的答主的产出的文本千奇百怪，甚至有时候会有其他的观点呈现，而那个观点跟提问没有关系。
这些因素都训练整个大数学模型造成了很大的挑战曾国洋对钛媒体APP说，团队做了很多的工作，花了不少的时间来调教大数学模型，让它在算法工程师的陪伴下，阅读了大量chan中的优秀提问，最终才取得了不错的成果最近两个令他们欣喜的成绩是，在chan特定的情景内，开发者选取了41个热门的话题，将“知航海图AI”与OpenAI最新的GPT-4进行了两个横向对比，结果辨认出，现阶段chan的大数学模型早已达到了和GPT-4持平的效用。
以AI辅助创作在AIGC蓬勃发展的趋势之下，两个值得思考的问题在于，作为两个以人的概要交互为核心的街道社区，chan在引入AI之后，是否会对原来的真人创作文本以及创作者形成冲击？而此前chan上“抖机灵”式特色提问又是否会消失？
针对这一议题，张勇对钛媒体APP表示，街道社区一定是人为本，chan本质是人与人之间的探讨和撷取，它的起点是人，它的终点也是人但是AI不是人，而是两个环节，AI服务的对象主体是人，人是chan街道社区里面的每一份子AI能帮助街道社区中的创作者，提升他们的创造力，提升效率和质量，从而能够让更多的街道社区使用者能够赢得帮助，开阔眼界，造成共鸣，而这恰恰也是chan提倡的“赢得感”的文本商业价值观。
这是chan两个非常关键的原则，他们也正按照这样的形式，在考虑产品插值优化上，始终考虑最后的商业价值点落在哪里只要清楚地坚持那个原因，AI创作与人类创作，并不会造成真正的冲突在张勇看来，虽然不是大部份人都有需求去写一篇图文并茂的文章，但有那个需求的人，一定会希望以更高效的形式，去造成出更好的文本。
某种意义上来说，chan的专业使用者聚集度较高，他们会研究怎么用AI生成的图片，或者用大数学模型生成一段文字所以，chan在今年初还上线了AI辅助创作的机能，其核心是想表达，用这样的工具创作，是没有问题的，即使这是两个大趋势。
在此次讨论会发布的“海盐计划5.0”中，chan锚定职人创作者群体提升权重，最高可赢得5倍流量及涨粉加权，并配合多渠道助力职人创作者变现。
作为有专业的教育背景以及专业的职业身份，精通某项领域某种技能的群体，现阶段我国潜在的职人群体超过3亿，这些职人群体与chan的使用者群体高度吻合，他们很多都是活跃在一二线城市的职业工作者，在工作领域和兴趣爱好方面有着丰富的经验。
张勇相信，每个人都有专业的一面即使非常坚定定位，才能明确地把商业价值做深从去年增长快速的会员业务（会员其实是从街道社区平台上再长出来比较深入的业务），以及围绕职业人群“职人”开展的职业教育业务，都是围绕街道社区把文本链做得更深、做得更坚实的过程。
街道社区以人为先，这是chan在12年前出发点，那时，chan有机会在技术助力之下，把这件事情做得更好从去年开始，chan开始深耕“生态第一”战略后，街道社区的数据增长，包括使用者的留存、市场拓展，创作者数量和品类，这都来自于chan非常清楚地坚守了他们的定位：专业探讨。
至于AI会如何识别文本是一本正经的专业探讨，还是属于抖机灵式提问，曾国洋对钛媒体APP说，“我们不要太小看大数学模型的能力。人能知道它在抖机灵，大数学模型也知道。”举报/反馈
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