DingTalk lance la recherche IA : contrairement à Baidu et Secret Tower, il collecte également des modèles nationaux à grande échelle de « Dragon Balls »

Hier, OpenAI a annoncé la fin des services API vers la Chine.

Aujourd'hui, Tongyi, sept fabricants nationaux de modèles à grande échelle, dont MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Zero One Thousand Things, Baichuan Intelligence et Orion Star, se sont réunis pour une conférence de presse.

Les drames ne semblent pas manquer dans l'industrie de l'IA. Bien sûr, le rassemblement de ces grands modèles n'a pas pour but de « sièger de Guangmingding », mais d'annoncer officiellement une coopération avec DingTalk pour construire l'écosystème d'IA le plus ouvert de Chine.

Dans la version 7.6 publiée aujourd'hui par DingTalk, DingTalk renvoie le choix de grands modèles aux utilisateurs.

Les utilisateurs peuvent changer de grands modèles d'IA en fonction de leurs propres besoins. En plus de la signification générale par défaut, le premier lot de six grands modèles peut être sélectionné : MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Orion Starry Sky, Zero One Thing, et le président de Baichuan Intelligence, Ye Jun, les ont décrits comme les « sept boules de dragon » qui invoquent le dragon.

À quoi ressemblera le travail à l’ère de l’IA ? Vous pourrez peut-être voir quelques réponses dans les fonctions de recherche AI ​​et d'assistant AI dans DingTalk version 7.6.

De l'avis du président de DingTalk, Ye Jun, à mesure que l'industrie passe de l'innovation de modèle à l'innovation d'application, l'exploration des scénarios d'application de grands modèles relèvera de la responsabilité de DingTalk.

L'APPSO a déjà fait valoir un point : nous avons besoin de plus d'applicationnistes de l'IA qui ne créent pas de grands modèles pour transformer les capacités des grands modèles en productivité, affectant ainsi le travail et la vie des gens.

Aujourd’hui, de plus en plus de grandes entreprises de modélisme et de produits d’IA accélèrent ce processus.

La recherche AI ​​de DingTalk est différente de Perplexity

Par exemple, l'assistant IA publié précédemment vise à résoudre le problème des fonctions gonflées et dispersées de DingTalk. La recherche IA publiée aujourd'hui par DingTalk se concentre sur la résolution du problème de la fragmentation des informations sur DingTalk. Les itinéraires de recherche généraux de l'IA couramment utilisés, tels que Perplexity et Secret Tower, sont différents.

Plus précisément, la recherche DingTalk AI comporte six fonctionnalités principales : recherche personnalisée exclusive, détection des changements d'informations, saisie en langage naturel, génération directe de réponses, recherche et questionnement approfondis et traçage des sources de contenu.

Par exemple, Ye Jun a déclaré que si vous souhaitez connaître les progrès majeurs récents dans les travaux de mondialisation, il vous suffit d'utiliser la recherche par IA. Elle peut utiliser la compréhension, le raisonnement, la génération et d'autres capacités de grands modèles pour répertorier les progrès des clients et des produits. informations basées sur des données et des informations quotidiennes. Itération, stratégie de marché, progrès de la coopération, etc.

De plus, le résumé de l'IA comportera également des références intégrées pour prévenir les hallucinations de l'IA et générera des cartes cérébrales DingTalk pour rendre la structure plus claire.

Ou, en tant que président de DingTalk, Ye Jun reçoit chaque jour d'innombrables commentaires de clients. Désormais, avec la recherche AI, vous pouvez résumer et analyser les besoins des clients en un seul clic, contribuant ainsi à améliorer l'efficacité du travail. Y compris lorsque vous interrogez le service qui entreprend les projets clients, les résultats fournis par la recherche AI ​​DingTalk sont clairs en un coup d'œil.

La capacité de la recherche IA à créer des réseaux de connaissances peut également être appliquée à des scénarios tels que la rédaction de rapports hebdomadaires et la gestion des tâches. Cela signifie que la façon dont les utilisateurs traitent les informations passera du style original de « flux temporel » à un style centré sur la matière, ce qui permettra. les utilisateurs doivent être plus efficaces et se concentrer davantage sur les choses importantes.

C'est également la plus grande caractéristique de la recherche DingTalk AI, qui consiste à intégrer logiquement et en réseau les connaissances pour obtenir des connaissances complètes, devenant ainsi le « livre de réponses » de chacun.

Un cas intéressant a également été présenté lors de la conférence de presse. Par exemple, si vous demandez à AI Search combien de personnes Ye Jun a promis de boire du café la semaine dernière, DingTalk AI Search peut intégrer les enregistrements de discussion de groupe et obtenir la promesse en moins d'une demi-minute. . 3 fois, impliquant les réponses de 9 élèves.

Cela reflète également l’amélioration significative de la compréhension sémantique, du raisonnement logique et des capacités d’intégration des informations des assistants IA avec la prise en charge de grands modèles.

Actuellement, la recherche DingTalk AI a ouvert les tests sur invitation. Les utilisateurs peuvent désormais cliquer sur le champ de recherche en haut de DingTalk APP/PC pour postuler à des tests internes.

L'assistant IA mis à niveau peut accéder à plus de flux de travail

En janvier de cette année, DingTalk a lancé un produit d'assistant IA, permettant à chacun et à chaque entreprise de créer son propre super assistant. Fin mai, le nombre total d'assistants DingTalk AI atteignait 500 000.

Depuis le lancement du marché des assistants IA DingTalk il y a plus d'un mois, plus de 700 assistants IA ont été lancés.

Qu'il s'agisse de rapports de travail, de coordination de réunions, de divertissement ou de création musicale, les assistants IA peuvent fournir une assistance complète. Surtout en termes de capacités du produit, DingTalk a considérablement amélioré le système de réflexion, le système de perception et le système d'action de l'assistant IA.

• Système de réflexion : l'assistant IA a des capacités de mémoire et de planification du raisonnement plus fortes
• Système de perception : perçoit les changements dans la scène et exécute automatiquement les tâches spécifiées en fonction des changements
• Système d'action : appelle des outils plus riches pour réaliser une collaboration multi-agents et des opérations anthropomorphes

Une fois que l'utilisateur l'a autorisé, l'assistant IA peut mémoriser les informations pertinentes, les habitudes, les préférences, etc., y compris le nom, le poste, la relation supérieur-subordonné et la progression des tâches de travail. Il prend également en charge les paramètres de mémoire définis par l'utilisateur, de sorte que le. les résultats générés par l'assistant IA peuvent être des milliers de fois.

En d’autres termes, DingTalk AI Assistant devrait devenir votre « deuxième cerveau » dans les scénarios de travail, vous comprenant mieux que vous-même.

Lors de l'exécution de tâches spécifiques, les capacités améliorées de raisonnement et de planification de l'assistant IA peuvent réfléchir en profondeur et démonter rationnellement des tâches comme une personne réelle. Par exemple, il peut générer rapidement des rapports hebdomadaires récapitulatifs personnalisés basés sur les horaires, les documents, les procès-verbaux de réunion et les différentes personnes. d'autres souvenirs.

Grâce à la possibilité de collaboration multi-agents, les utilisateurs peuvent prendre des décisions dans le cadre d'un flux de travail ou d'une discussion de groupe et laisser plusieurs assistants IA différents collaborer pour accomplir des tâches ensemble.

Par exemple, lors de la démonstration sur site lors de la conférence de presse, grâce aux capacités de collaboration de plusieurs assistants IA, les utilisateurs peuvent créer un itinéraire de réservation pour un jeu de combat d'œufs via un simple numéro @ dans le groupe d'anciens amis de combat d'œufs, et résumez le taux de victoire du jeu de combat d'œufs précédent, utilisez l'assistant IA du maître de création musicale pour créer de la musique, etc.

Pour un autre exemple, demandez à l'assistant DingTalk AI chargé de la planification de l'itinéraire la météo à Hangzhou demain. Après avoir utilisé la fonction de requête en ligne, l'assistant AI connaît non seulement la météo, mais résume également humainement votre plan de travail pour la semaine prochaine. .

Ye Jun a souligné la nécessité d'utiliser l'IA pour aider à briser les barrières de données d'entreprise et à mettre à niveau les SaaS existants vers des assistants IA via le low-code DingTalk.

Dans ce processus, les utilisateurs n'ont qu'à parler pour invoquer l'IA et laisser l'IA faire des courses pour qu'ils puissent effectuer des opérations complexes, libérant ainsi véritablement le travail de chacun.

Le workflow peut améliorer la précision de l'IA dans le traitement de tâches complexes et multi-liens. En orchestrant le processus d'exécution de l'IA, les tâches en plusieurs étapes peuvent être effectuées automatiquement et étape par étape, et si nécessaire, vous pouvez accéder au site Web ou appeler divers outils pour terminer la tâche.

À l'heure actuelle, les opérations anthropomorphes et la collaboration multi-agents ont été intégrées au flux de travail, les utilisateurs peuvent configurer directement la création de documents, la planification de la publication, les tâches à effectuer et d'autres fonctions de clouage dans le flux de travail, ainsi que plus de 20 services tiers tels que. des requêtes météo, des requêtes d'itinéraire et des outils de reconnaissance OCR plus riches peuvent être intégrés en accédant aux interfaces API ou aux connecteurs DingTalk.

Ye Jun a déclaré que la mise à niveau des capacités d'IA de DingTalk sera davantage ouverte aux partenaires et clients écologiques via l'API Assistant et l'API Inside, fournissant des services intelligents basés sur des scénarios pour véritablement promouvoir l'IA dans les applications, la collaboration, les opérations, etc.

DingTalk a déclaré que DingTalk s'engage à rendre l'IA inclusive et accessible à tous, c'est pourquoi il fournit des crédits gratuits. Si vous avez besoin de fonctionnalités de produit plus avancées ou si vous souhaitez une solution personnalisée, vous devrez payer pour une consultation.

De quel type de recherche IA avons-nous besoin ?

Lorsque je suis entré pour la première fois dans l’industrie du contenu, les moteurs de recherche tels que Google constituaient des canaux importants pour collecter des informations et sélectionner des sujets. Mais depuis l’année dernière, j’utilise de moins en moins les moteurs de recherche traditionnels tels que Perplexity et Tiangong qui offrent une expérience de traitement de l’information plus efficace.

La recherche IA améliore considérablement la vitesse de récupération des informations et raccourcit le processus de filtrage de nos résultats de recherche massifs.

Cependant, les informations fournies par la recherche par l'IA ne sont peut-être pas rassurantes. Nous avons déjà signalé que de plus en plus de contenu généré par l'IA est inclus dans les moteurs de recherche, et que ce qui est finalement présenté aux utilisateurs est probablement des résultats indésirables de l'IA superposés à l'IA.

L'amélioration de l'efficacité de l'acquisition d'informations est l'essence même de l'amélioration technologique. L'IA offre de nouvelles solutions, mais la demande d'obtention d'informations de haute qualité n'est pas encore pleinement satisfaite.

Dans les scénarios de bureau, la gestion interne des informations est un scénario quelque peu négligé. Une enquête McKinsey montre que le travailleur du savoir typique passe plus d'un quart de son temps à rechercher des informations. Les informations ici ne sont pas seulement externes, mais aussi des informations assez complexes accumulées en interne.

Après que l'ancien ingénieur de Google, Arvind Jain, ait fondé la société de données cloud Rubrik, il a découvert que, comme les données étaient dispersées dans un grand nombre de logiciels différents, son efficacité au travail était retardée en raison du temps nécessaire pour trouver les informations correctes.

Jain estime que la recherche d'informations est le plus grand défi auquel est confrontée la productivité des individus. Il a donc commencé à fonder Glean, une entreprise axée sur la recherche d'IA en entreprise.

De nombreuses entreprises explorent désormais l’application de l’IA dans les entreprises. Outre l’amélioration de l’efficacité du travail répétitif et à faible densité de connaissances, un autre aspect qui peut avoir un impact significatif sur l’efficacité organisationnelle est la gestion des actifs numériques de l’entreprise.

DingTalk n'a pas effectué de recherche universelle et a plutôt utilisé la recherche par IA pour résoudre le problème de la dispersion des informations au sein de l'application. Il s'agissait également d'un complément opportun à la recherche par IA actuelle.

Quand de plus en plus d'informations sont stockées dans les applications bureautiques, comme les discussions de groupe, les réunions, les tâches, les documents, les logs… Comment évoluer d'une logique de personnes dirigées par des informations massives dans le passé à un traitement centré sur les personnes La collecte d'informations peut être la réponse pour de nombreuses entreprises. Une étape clé pour parvenir à l'intelligence grâce à l'IA.

Une fois que l'assistant IA de DingTalk prend en charge la mémoire et ajoute la collaboration multi-agents et d'autres fonctionnalités, il apporte en fait plus de possibilités à l'expérience de recherche IA. Par exemple, une fois que l’IA a trié les informations requises sur les documents, les notifications, la collaboration et la répartition des tâches avec d’autres personnes peuvent toutes être connectées.

Bien que DingTalk n'ait pas divulgué beaucoup de détails lors de la conférence de presse, la recherche IA + l'assistant IA pourraient en effet constituer un flux de travail plus complet au sein de l'entreprise .

Selon les prévisions de ReportLinker, le marché mondial de la recherche d'entreprise devrait atteindre 6,9 ​​milliards de dollars d'ici 2028, avec une demande croissante des entreprises en matière de recherche efficace et de gestion des connaissances.

En fait, la plus grande innovation en matière d'expérience d'application apportée par les grands modèles se reflète également ici. Sur la base de l'énorme base de connaissances, ce que les utilisateurs doivent faire passe de la recherche à la pose de questions.

En plus des bases de connaissances consultables publiquement, les individus ou les entreprises peuvent-ils également constituer une base de connaissances aussi complète dans des scénarios plus subdivisés dans différents secteurs ?

En fait, nous pouvons également observer une logique similaire dans les informations natives Apple Intelligence et Hongmeng récemment publiées. Les informations personnelles de l'appareil sont intégrées dans une base de connaissances personnelle, et les utilisateurs peuvent à tout moment récupérer et appeler des fonctions en langage naturel.

C'est peut-être une coïncidence avec la logique de traitement de l'information de l'IA. DingTalk est également l'une des premières applications de Hongmeng natif de Huawei qui soit la plus adaptée.

Dans le système natif Hongmeng, il vous suffit de dire un mot à Xiaoyi, et le cadre d'intention peut comprendre l'intention de l'utilisateur de tenir une réunion sur DingTalk, rechercher directement les contacts dans DingTalk, puis démarrer une réunion DingTalk.

Aujourd’hui, un grand nombre de terminaux mobiles sont presque devenus la banque de mémoire de nos vies, et il en va de même pour les entreprises. Les données dispersées sur les différents appareils sont, dans une certaine mesure, le jumeau numérique de l’organisation.

Par rapport aux données personnelles, les données internes d’une entreprise doivent passer de la fragmentation et de la discrétion à la structure et à la systématisation pour former une bibliothèque exclusive d’actifs de connaissances. L'organisation et la structure de l'information sont la clé de la réalisation de l'intelligence d'entreprise. Dans ce scénario, appeler les connaissances générales du domaine public devient relativement moins important.

Qu'il s'agisse d'une recherche générale ou d'une recherche d'entreprise, nous avons besoin d'un outil de recherche plus intelligent et plus efficace, capable non seulement de traiter des données massives, mais également d'extraire avec précision des informations de grande valeur.

Cet outil doit avoir les caractéristiques suivantes :

1. Intégration intelligente des données : capable d'intégrer et d'analyser des données dispersées pour former des informations structurées.

2. Criblage précis des informations : il dispose d’un algorithme efficace et peut trouver rapidement le contenu le plus pertinent et le plus précieux dans des informations massives.

3. Compréhension contextuelle : capacité à comprendre et à analyser les besoins des utilisateurs et à fournir des résultats de recherche plus ciblés.

4. Mise à jour dynamique : mettez à jour la base de données d’informations en temps réel pour garantir les informations les plus récentes et les plus précises.

5. Sécurité et confidentialité : assurez la sécurité des données et la confidentialité des utilisateurs, et évitez les fuites d'informations.

Comme l'a déclaré Ye Jun, PDG de DingTalk : « À l'ère de l'IA, les connaissances de toute l'humanité sont faciles à rechercher, mais les connaissances accumulées par les entreprises ou les individus sont difficiles à trouver. »

Nous vivons une époque d’explosion de l’information sans précédent. L’acquisition et l’utilisation rapides d’informations de haute qualité détermineront l’avenir.

Même si les moteurs de recherche traditionnels peuvent être éliminés, le besoin d’acquérir efficacement des informations sur les personnes fortunées ne disparaîtra jamais, et l’exploration de ce besoin continuera de générer davantage de progrès et d’innovations technologiques.

Auteurs de cet article : Li Chaofan, Mo Chongyu

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