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李偏胖2周前
智谱和 MiniMax: 故事时代结束,财报时代开始 智谱:像 “国有大电厂”,稳字当头 智谱是清华系的,核心团队全是清华计算机系的老师、博士,早年一直研究 “让电脑听懂人话”。它从一开始就不想做爆红的 App,而是先造 “AI 发动机”—— 通用大模型,就像先建发电厂,再考虑电装在哪辆车上。 它的客户主要是政府、央企、大银行这些 “不能出错” 的主儿,做的是 “私有化部署”:把 AI 系统直接装到客户自己的服务器里,强调安全、可控、国产替代。就像电力公司给工厂铺专线,一单合同金额大、周期长,虽然赚钱慢,但客户一旦用上就很难换。 简单说:智谱不想当 “网红”,想当 AI 行业的 “基础设施供应商”—— 你用 AI,就得用我提供的 “电”(算力 / 模型)。 MiniMax:像 “做网红电器的公司”,快准狠 MiniMax 的团队技术也很强,但思路完全不一样:先做普通人愿意天天用的产品,再谈模型。它瞄准的是海外普通用户,做的是聊天、陪伴、创作类 App,比如 Talkie、海螺 AI,就像用 AI 做 “抖音”“iPhone” 这种爆款消费产品。 它的逻辑和互联网公司一样:先免费吸引大量用户,再靠付费功能赚钱(比如高级聊天角色、创作工具)。哪怕 “电”(算力)是别人提供的,它也只想把 “电器”(应用)做得最好玩、最让人离不开。 简单说:MiniMax 不想当 “电厂”,想当 “用 AI 做爆款产品的公司”—— 用户爱用我的 App,我就能赚钱。 核心问题:AI 到底怎么赚钱?(三层大白话模型) 我把 AI 拆成三层,一看就懂: 底层:算力 + 大模型 = 发电厂(烧钱巨多) 中层:怎么用这个 “电”?—— 是卖给工厂(ToB),还是自己做电器(ToC) 上层:谁买单?—— 政府 / 企业付钱,还是普通用户付钱 智谱和 MiniMax,刚好选了完全相反的路: 智谱:占住 “底层 + 中层 ToB”,赚企业的稳定钱 MiniMax:占住 “中层 ToC + 上层”,赚用户的流量钱 为啥这次上市像 “大考”? 两家几乎同时 IPO,市场把它们当成 “两种 AI 路线谁能赚钱” 的对照实验 ——不是比谁亏得少,是比 “烧的钱能不能换来回本的希望”:
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AGI_Ananas4月前
智谱网络搜索赋能AI语音,实现实时智能新闻播报体验 向您展示一个基于 AutoGen 框架构建的、设计精良的多智能体 AI 热点报告系统。 该系统通过模块化、分阶段的工作流,实现了从接收用户模糊指令到输出高质量报告的全流程自动化。 核心功能与技术亮点: 智能意图分析:内置“任务规划专家”Agent,能够精准理解用户的模糊输入(如“AI”、“今日热点”),并将其自动提炼为清晰、有时效性的具体任务目标。 可靠的工具执行:采用“思考”与“行动”分离的核心架构,将网络搜索、文件保存等关键任务交由确定性的 Python 代码执行,从根本上保证了流程的稳定性和可预测性。 AI 团队协作:由多个职责单一的 AI Agent(信息整合师、报告生成专家、语音播报员)组成的虚拟团队,在预设的编排下进行高效、流畅的流水线式内容创作。 多模态输出:项目最终不仅会自动生成结构清晰的 .txt 文本报告,还会调用语音合成(TTS)工具,将报告内容实时朗读出来,并保存为 .wav 音频文件。 一键部署:项目配备了自动化的安装脚本 (setup.sh) 和详尽的说明文档,能够实现开箱即用的一键环境部署。 本项目是探索 Multi-Agent 系统在自动化信息处理领域应用的一次成功实践,展示了如何将 AI 的创造力与工程的可靠性进行深度融合。 #AutoGen #多智能体 #智谱ai #通义千问 #LLM
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