每一项革命性的技术诞生后，人类都需要探寻技术走向“应用普惠”的方法。

　　正如造纸术的诞生带来了文明的传播，蒸汽机带来了人流、物流，电子计算机技术带来了今天互联网的一切，它们背后的逻辑都是先进技术普惠爆炸了应用边界，触达了每一个应用边界个人，带来了社会层次的变化，从而产生了文明的更加迭起。

　　而如今，人工智能正在扮演着同样的角色。作为推动人类进入智能时代的决定性力量，在AGI引领的第四次工业革命里，一个在眼前摆出姿势的问题：怎样才能让更多人使用人工智能？

　　在7月28日举办的2024年波形智能Summer DevDay上，波形智能发布了《2024年技术路线白皮书：终生个性化AI》，并特别提出了针对“AI应用”的新思考——千人千面的个性化、可进化、普惠化。

　　基于全新的LPA技术探索，平台智能还发布了新一代多模态无限式长内容生成的个性化自适应私人语言模型「Weaver 2.0」，以及重磅升级的多语言多模态的AI内容创作工具「蛙蛙写作2.0」、「Siuuu.AI」、「AI Learning」等系列产品。

　　“做LPA的目的，就是希望让每个人都普惠地拥有一个能‘越来越懂你’的‘私人语言模型’。”平台智能创始人兼CEO姜昱辰表示，“只有当AI与大众的生产生活真正建立起强有力的关联，并且能够自理解、自适应每个员工的个体时，才算出令人兴奋的真正的千人千面的普惠化人工智能。”

　　01

　　个性化的实践，从通用为王转向千人千面

　　缩放定律是近几年AGI概念和大模型领域最火热的技术名词。拼参数、拼数据、拼算力之一，是厂商推出大模型后最喜欢做的几件事。但换个角度看，大模型仍处于“无尽刷分”的阶段，虽然基础的泛化性和通用性可以得到提升，但落地到现实中的应用场景还有新增的，比如很多用户的个性化需求无法以通用模型来处理，技术与使用场景之间存在代沟等等。

　　让大模型从可用走向好用，需要一个更进一步的转向。而这还是次波形智能Summer DevDay最亮眼的一个发布和升级。对于用户而言，AI最重要的「为」 “我所用”，根据每个人不同的背景和使用方式决定其实际价值和使用效果。那么，模型如何结合实际应用环境、满足个性化需求才是关键。

　　“我们基于LPA技术对Weaver进行了特性优化，包括「千人千面的个性化、数据为核的自适应自适应/自进化，以及端云的高效部署」。”波形智能CTO周王春澍介绍道。

　　具体来看，千人千面的个性是通过用户反馈交互信息独有的，比如对生成内容质量的好坏评价，Weaver模型可以逐渐理解每个用户的创作偏好。 「动态长短期记忆机制」工作，创作体验者们可以实现更高质量、更精准、以及更个性化的无限式长内容生成，大幅提高用户。

　　然而，每个人的需求和背景都是不断变化的，想要实现个性化，模型必须能够实时理解并动态适应用户的需求。

　　为此，智能波形自研了以数据为核心的可“自主进化”的智能体框架——AIWaves Self-Evolving Agents，不仅集成了1.0版本的可控性能力，还采用了符号学习方式，让Agent可以在不断更新的数据环境中解析自身的习惯表现，并根据用户和反馈

　　“高质量、个性化的用户体验，能够带来更多的用户积累。”姜昱辰说，“利用用户反馈形成的数据飞轮，也能反过来推动模型和组件能力的持续迭代，形成良性循环。 ”

　　除了需求方向满足上的优化升级，端云结合是另一种更便捷、更人性化的实现。在常规情况下，模型要么在本地部署，要么在云端部署，但各有隐私安全和价格方面的优缺点。而Weaver可以根据需求，在不同的环境下打造端云结合的“本地私钥”，以适应更灵活的应用场景和用户隐私。

(端云结合的LPA)

　　以小说创作为例，一位作者的几十万字存稿内容只能在用户本地的私人文档和大模型云之间传送，公开互联网上无法抓取，所以不会出现未发表的作品内容提前同时，前面提到的“模型会根据用户数据和反馈进行自我更新”，其数据和反馈也只能对用户自己的文档生效，因此不会存在数据/隐私泄露的情况，也能够在保障用户隐私安全的前提下提供全面且个性化的体验。

　　一次部署、持续更新、千人千面……这些特殊的性能让Weaver的应用场景具备了优化了更广泛的可能性，能够满足更多样化的需求。目前，新一代的「Weaver 2.0」模型和「LPA技术」已经应用在平台智能的多种产品和应用中，以期为用户带来更多个性化的体验。

　　02

　　走普惠化之路，让AI物流更快落地

　　1879年，当爱迪生测试的灯丝终于持久点亮时，他的下一个伟大想法是：怎样才能让“灯泡”走进千家万户？

　　虽然近两年人工智能应用产品已经在普罗的大众生活中逐渐普及，但主流通用大模型的智能能力与迫切增长、迫切细化的个性化需求之间日益鸿沟。而且，这个鸿沟无法通过大模型本身的迭代逐渐消弭，这使得L1层的价值绝存在，不会被大模型“吞噬”。

　　目前作为 L1 层全球最领先的公司，波形智能具备领先的从训练模型到代理搭建流程的完整大模型能力。因此，波形智能的思路也非常明确，通过提供低资源的 AI 工具、数据准备、模型训练的部署AI基础设施等，跨越大模型和个性化需求的鸿沟，去匹配不同圈层用户的不同需求，进一步让更多人真正用上AI。

　　在DevTool方面，波形智能发布了LLM Factory——一个实现垂大模型“数据+训练+部署”的一站式应用搭建平台，希望在帮助降低用户AI使用成本的同时，最大程度地进行局部学习椭圆形。

　　而如果把LLM Factory看作是“基建”生态层面的AI传播，消费端产品的快速落地、快速应用，语音平台智能辅助AI走入更多个人化的垂直使用场景中的直接举措。

　　利用新一代Weaver模型具备的个性化、可进化功能，新增的多模态、多语言能力，平台智能实现了产品的全面全新升级，带来了更新迭代的AI内容创作工具「蛙蛙」写作2.0」以及海外版「Siuuu.AI」。

　　对于本次迭代的核心亮点，流程图智能CPO万磊给出了很凝练的总结——实现全物流工具平台的转型升级。

　　“从无限长文本生成到无限长内容生成，蛙蛙写作打造了一个多模式赋能的视频故事工具，轻松实现了决策论证到视频，覆盖文本、音频、图像的全链条内容创作” 介绍道，“同时，LPA技术的加持让蛙式写作成为一个‘越写越懂你’的私人助手，能够终身学习并记住用户的一切，有效消除通用工具的‘万差’ ，实现高度化个性化的创作过程，为故事创作提供了决策性的对比。”

　　试想一下，一个能够理解并体现你独特创作审美的AI助手随时陪伴、帮助你，这就是新一代多模态无限式长内容生成的个性化私人模型所带来的革命性体验。

　　值得一提的是，在个人消费领域之外，波形智能还同步发布了原创的企业级「AI Learning」产品，能够用重构AI企业传统的培训路径，以业务数据反哺业务成长所需的能力提升。

　　企业端的每个模型应用多场景深度解决垂直领域的业务问题为主，很少关注到员工的个性化问题。但在LPA技术加持下，波形智能「AI学习」产品可以根据每个人不同的基础、学习能力，匹配不同的实施方案，从而实现千人千面、千人千练、千人千测的个性化培训和精准评估指导。

　　“传统的培训其实存在一个很明显的特征，覆盖广、人员分散，如果光靠人力去组织是非常困难的。但通过人工智能进行培训，可以大幅度提升效率，大幅度降低传统培训中涉及的内容的物理移动的成本支出。”作为流程智能AI学习产品客户的顾家家居AI负责人胡建宝说。

　　目前看来，千人千面的“普惠化AI”正在应用落地端极其丰富起来，人人可上手AI的时代已经来临。在底层算力的支撑之上，个性化的、自我驱动的进化基础模型、安全的、保证用户隐私的使用环境，以及像青蛙写作、人工智能学习这样确信领域的落地产品缺乏一不可，而这些正是平台智能的能力和优势所在。

　　“在技术研发、平台打造、生态培育、应用落地的一重重探索下，我们一步一步、一点点锤炼出了这些能力和产品。”姜昱辰说。正如形态智能的观察：个性化、可进化、普惠惠化将是主流通用大模型之后的重要探索方向，有望为AI注入前沿的生命力。“全方位降低利用AI的技术驱动、成本驱动，让更多的组织和个人更容易、更广泛地使用AI，才能实现真正的 AGI，造福于每个人。”