知乎发布大模型「知海图 AI」并内测「热榜摘要」，未来有哪些应用标的目的值得等候？

初识太美

4 月 13 日，知乎颁布发表在 AI 大模型上与面壁智能的最新合作与应用，正式发布「知海图 AI」中文大模型。
首个大模型功能「热榜摘要」开启内测，对知乎热榜上的问题回答进行抓取、整理和聚合，并把回答梗概展现给用户。

萢萢

依法提供 chatGPT 等提供的类似服务。
渲染知乎在人工智能领域（或至少在提供语料库领域）的发展潜力，推高知乎股价。
整合到知乎的无障碍模式、搜索框、输入框、瓦力保镖、智能小管家等处，帮助人们使用知乎。
在新问题发布前后给出更准确的“可能回答了你问题的回答链接”，在提问者和其他读者可见的界面上列出。
自动回答一定时间内无人回答的问题。
自动整理现有问题的重定向关系，重定向严格重复的问题，解绑无关问题。自动整理话题及其结构。
自动识别含有虚假信息或违反法律法规的回答，在读者看到的界面上进行标记并提醒知乎管理员。
自动识别用户发表的反映犯罪、自杀、自残等倾向的内容，联系知乎管理员，在人工参与下按实际情况联系当事人亲友、警方等。
整理包括自己的语料库在内的各种语料库，标记重要信息，清理垃圾内容。

北冥逸铭

知乎大模型「知海图AI」上线！产品官宣即内测，为4亿用户摘取「热榜摘要」感谢#知乎发现大会#的邀请，以及“知海图AI”邀请内侧的机会，作为首批内测用户十分荣幸；
作为一个在2C内容平台上线的LLM项目，它得益于清华NLP实验室和面壁智能的CPM-Bee（10B）模型的技术支撑。目前开放内测的功能是“热榜话题的摘要Summary”（要素抽取和内容聚合），这相比“多轮对话的调戏式场景”更具应用适配性。
由于知识生产类平台的数据集天然具备的高置信度（参考Wikipedia），以及文本内容的供应和再生产基本都是在站内循环，因此“知海图AI”模型更加便于自形成一套收敛度很高的Fine-tune机制。
“知海图AI”更像是类似微软CoPilot的进化，模型Infra是透明化支撑，APIs可以嵌入在应用程序框架中的所有消息节点，延伸提供的场景不仅是“内容聚合”，还可以广泛用于站内的“搜推广”等服务，进而让更多的功能端得到赋能。

Joke ：准备使用汉字+火星文混编一篇回答，严重污染一下CPM Bee…

月寝西楼

知乎发布了大模型「智海图AI」，有幸参加“热榜摘要”能力内测，谈谈想法。


1、“热榜摘要”功能其实还挺实用的，因为能上热榜的问题，回复一般都较多，看起来会比较慢，整理出已有知友的观点，可能节省观看时间，快速获取信息。
2、不仅有陈述性观点，还有统计观点，有点秀儿。




3、事实性问题还是存在，当然这不止是知海图模型的问题，文心一言、通义千问、ChatGPT也都会存在，生成的观点也需要继续提高。
4、观点事实更新，会根据内容变化，定时更新观点内容（当然多久更新一次，并不知道）。




4、目前还是存观点内容，还是有点单薄，如果可以在每个观点后面，附上参考回答，类似NewBing。感觉可信性会更高，并且知友也可以通过生成的观点看具体回复内容，进一步了解观点内容。
5、猜测：热榜聚类的观点可能对用户做了过滤，比如：关注量、粉丝、点赞量等，要不然很难保证原始回答的质量。
6、整体观点内容会有点赞、点踩，但感觉对观点中的每一项进行点赞、点踩可以会更好一些。这样就不需要整体观点都更新，而是更新不好的那几个具体项。
7、其实还有一点比较困难，知友观点太多了，如何保持多样性很重要。目前看还可以，但是感觉会成为后面的优化重点。
大模型纵横的时代，继续拥抱吧。期待更多功能~

漫性随天

很高兴能第一批体验到知乎的大模型功能，目前可以体验到的是「热榜摘要」，大概是这个样子：




就是对热榜中优质回答的内容进行摘要，更便捷地获取有效信息。

在我看来，知乎x大模型还是很有愿景的，因为不论大家如何评价，知乎都算是当下简中互联网为数不多的优质文字内容平台了。
当初 NewBing 刚刚上线的时候，我们就发现，NewBing 给出的参考来源里，大多数内容都是知乎。




甚至包括最近 ChatGPT 官方的 Browsing 插件，赋予了 ChatGPT 联网能力，据 OpenAI 官方说，Browsing 和 NewBing 一样，使用的是 BingBot 的能力，所以获取到的数据来源很多时候也是知乎。比如：


这样看来，知乎的内容质量，至少是受到了搜索引擎和 ChatGPT 的认可的…
我个人感觉，这样的搜索权重来自于两方面，一是知乎本身的 SEO 权重，在搜索引擎中会比较靠前，而且知乎的内容是开放的，并不像一些移动 App 的信息孤岛，只能内部搜索；二是大家在知乎创作的内容，更垂直专业，也更适合 LLMs 用于生成内容。

不论如何，知乎都迈出了大模型的一步。我之前也思考过，LLM 对知乎是利是弊。
说实话，最近大家都会有非常明显的感受，就是知乎上用 GPT 水回答的内容越来越多了，你但凡是看到带逻辑词，用列表写个 1234 点的回答，默认感觉就是 GPT，虽然知乎官方在编辑器中加入了「包含 AI 辅助创作的声明」，但也很少有人会老老实实地做这个标注。甚至有人会以这种水回答的能力为荣？
这是某第三方工具宣传的使用案例：


我自己对这种在社区水内容的行为是不太支持的，我之前也写过一篇倡议：
如果互联网逐渐充斥 AI 生成的有瑕疵的内容，将来基于这些信息训练的 AI 会不会更加离谱？所以我觉得…知乎下一步也要加强对 AI 内容的识别…不然将来作为优质语料库，就变成人工智能 GAN （对抗训练）的修罗场了…

总之，希望知乎作为优质内容平台，能认真思考大模型对自己业务和用户的帮助，审慎地去确定推出的功能设计，真正提供高效优质的信息内容，继续维持自己在 AI 时代的 SEO 优势。
不论 LLMs 如何发展，我都相信，优质的内容平台终会有生存环境。

以上。

丸井プン太

背后的技术

在看知乎直播的时候，我看了下这个ppt，我还在想，还能和GPT-4持平？是不是吹牛的?


知乎这个模型采用的是CPM-Bee。CPM是Chinese Pretrained Model的简称，从其ZeroCLUE榜单成绩可以看到，其零样本学习能力还是很强的。


当然，并不是说CPM-Bee已经吊打GPT-4。这里有个前提，那就是「内容聚合场景」，也就是「总结内容」。
CPM是开源的，也公布了训练方法。
https://github.com/OpenBMB/CPM-Live/blob/master/plans/CPM-Bee%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AE%A1%E5%88%92%E4%B9%A6.md而且我在之前的回答里也多次提到，知乎算是中文互联网里数据质量最高的社区。因此，我一直认为，知乎用LLM来「赋能」自己，也是大势所趋。
如果想体验CPM-Bee其他方面的能力，可以试试这个
CPM-Bee | OpenBMB

功能初体验

不过当我更新知乎app后，发现热榜摘要的可用性真是超乎我想象，全方位吊打GPT-4那是不可能，但用了知乎数据训练后的CPM-Bee，在总结知乎热榜问题回答方面确实能和GPT-4比一比。
例如热榜第一是一个观点类问题，可以用是和否来回答，热榜摘要可以把知友正/反/中立的观点总结出来。


第二个是法律相关问题，总结出来的答案也是非常合理且废话不多的。


第三个问题是数码问题，可以把知友们提到M12材料的特性总结出来。


第四个是情感问题


大家关注的问题

我在看直播时，注意到这个评论


确实。作为内容创作者，我会不会有种给他人做嫁衣的感觉？就是我认认真真写的几千字没人看，大家都去看AI从我内容中提取的几十个字?
最重要的是，这个功能如果全局上线了，会不会影响创作者流量？
作为知乎社区较为活跃的创作者，我不能给这个答案肯定或者否定的回答。我个人认为，观点性的问题不会受到这个功能影响，因为大家更想看的是论证本身而非论点；但一些答案比较明确的问题，例如某个数学题该怎么做，可能会受到影响。不过目前还对LLM对数学内容的总结能力存疑，晚点看看有没相关问题上热榜。
知乎和创作者是共生关系，至于这个功能会不会影响创作者积极性，相信通过这次内测他们会掌握到一定的数据。


未来知乎还可以用生成式AI做哪些事情？

畅想下吧。

• 知乎日报。 @编辑部小李 小心饭碗！
  
• 知乎搜索内容聚合。用户在搜索栏输入问题搜索答案，AI能根据相关创作者过去回答的内容，给出一个简短的回答。