聆心智能AI乌托邦地址在哪,AI乌托邦地址分享

　　最近关于ai作画的话题是经久不衰，各种产品还有各大平台都是在开展自己的ai作画的项目，最近由聆心智能进行开发的收割产品AI乌托邦顺利问世了，下面就让我们来看看聆心智能AI乌托邦地址在哪。

聆心智能AI乌托邦地址在哪

　　聆心智能在本月推出了图灵世界的首个产品 ---AI 乌托邦 ( AI 乌托邦地址：https://www.ai-topia.com)，该系统允许用户快速定制 AI 角色，只需要输入简单的角色描述，就可以召唤出相应人设的 AI ，与之进行深度对话和聊天。

　　在 AI 乌托邦中，用户不局限于 捏 一个自己喜欢的二次元角色， 复活 去世多年的亲人和偶像，和 情感顾问 倾诉内心，和自己的宠物吐吐槽，和品牌 AI 畅聊营销构思。这样看来，这项技术可以被应用在更多领域，具有非常广阔的商业前景：品牌营销、知识传播、情感陪伴、学习助手、游戏 NPC 的 灵魂 、AIGC 创作工具 ......

　　聆心智能孵化自清华大学计算机系，该团队核心成员均来自于清华大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学等国内外顶尖高校及科研机构，目前团队共计 30 人左右，主要都是研发人员。

　　因此，聆心智能团队作为国内最早开展生成式技术研究的团队，在语言生成、对话生成方面已经具有了一定的先发性技术优势。目前，国内有几类 竞争对手 ，一类是以百度、小冰为代表的人工智能对话虚拟人，另一类是早些年应用在营销、售后领域的 AI 客服。

　　聆心智能表示，早些年的 AI 客服技术属于上一代的 AI 对话技术，采用的是 语料库 搜索 的技术，而对于语料库之外的对话，这类技术无法覆盖。

　　聆心智能认为百度、小冰等，以及海外的 Character.AI 和 Inworld AI 通用属于新一代的 AI 物种。其中，Character.AI 和 Inworld AI 是海外的公司，对于中文语境的处理能力远不如英文对话能力，甚至 Inworld AI 并没有中文版本;而百度的 AI 对话能力则聚集在通用对话能力上。

　　在聆心智能看来，其技术优势有三点：

　　1. 知识融合。聆心智能能够把产品的具体知识融入到大模型中，比如说某款面膜适合的肤质、使用方式、功效、原料表等，都可以非常自然地融入到具体的对话中。

　　2. 情感识别和表达。聆心智能打造了 32 类情绪的识别系统，目前是业内最全的情绪识别系统;开创性地构建了基于生成式模型的情感对话系统。这对于满足情感需求的应用来说是极强的支撑，比如心理疏导、陪伴、养成。

　　3. 风格化、个性化。用户打造的不同类型 AI 物种或者虚拟人，可以有不同的个性、风格、特质，具有类人的 灵魂 。

　　聆心智能基于生成式大模型，他们打造了 Emohaa 情绪疗愈机器人，并与知名精神心理平台好心情达成合作，成功落地了国内首款人工智能心理陪伴数字人;与高端豪华电车品牌 Beyonca 合作，打造了新一代智能驾舱的贴心助手。同时，聆心智能自研全球技术指标领先的中文对话大模型 OPD，该模型是目前世界上参数规模最大的开源中文对话预训练模型，在自动评测和人工评测中显著优于同类模型。

　　目前，AI 物种整个行业都在探索的是商业化方向。聆心智能目前主要侧重游戏、营销、情感三个赛道。之所以选择这三个赛道，是因为在产品开放后，这三个赛道表现出了更大的兴趣和商业化热情，这一 用脚投票 的结果，帮助聆心智能选择对这几个赛道加大投入。

　　黄民烈教授表示：聆心智能的 AI 乌托邦证明了我们的认知智能、对话技术处在世界领先的水平，我们正在打造面向大众人群和 B 端客户的低门槛、高性能、可定制的产品。我们的目标是成为未来数字社会的 灵魂 创建引擎，就像基础设施，我们的水和电一样，实现 万物有灵、万物皆角 。相信本轮融资之后，聆心智能可以丰富更多的产品应用领域及场景。

　　连星资本投资人认为：最近一段时间，AI 智能在很多领域都有突飞猛进的发展，如 AIGC、类人机器人等，而自然语言处理(NLP)都是这些应用领域的基础构件。有别于其它的 AIGC 公司，聆心团队基于大模型的生成式平台，让 AI 对话具有了 智慧 和 情感 ，是 皮囊 之外的 灵魂 创建引擎，有望成为未来数字社会最重要的基础设施之一。我们期待聆心将其技术应用于更多的场景和领域，在正在到来的宏大的 AI 智能时代成为基础性的平台之一。

　　图灵创投董事总经理丘岳峰表示，AI 对话系统技术已经从基于规则和以传统机器学习为核心的前两代，发展到以大数据和大模型为显著特征的第三代，并且伴随着基于超大规模预训练模型的开放域中文对话系统等成果应用于开放域对话系统(OPD)，以及最近发布的 AI 乌托邦，可期待从情感咨询等交互场景中挖掘更多商机。黄民烈教授正是在此学术领域深耕多年的全球顶级科学家，其团队具有极强的跨学科交叉能力及商业化探索能力，我们期待黄教授团队未来完成更多场景的探索落地。