All in One人工智能平台

上文曾分享LLM進化版LLMgt，透過結合空間數據及IoT，處理3D環境及在3D空間內發出指令以進行操作，但要管理這種AI模型，仍需要專業科研人員編程，才可發揮功能，當一般用戶在企業組織將之實際應用時，未必可以用得稱心如意。

最近，探訪一位企業客戶，他已習慣使用智能科技應用，日常工作亦會應用「大型語言模型」（LLM）協助企業工作。他坦白說初用AI時覺得非常方便，但日子久了卻發現AI所提，然而其聰明只在於模仿能力極高，它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案，那企業使用者如何可更好地管理、控制及運用LLM？

誠然，人工智能雖然聰交的答案未如理想，並非他確切需要的回覆。這亦讓我深思人工智能於商用層面的應用，的確，現時市面上的商用AI軟件，未必完全適合每間企業機構，AI的回應亦難以控制，回覆跟用戶所期望的答案多有落差。

LLM模型雖然很聰明明，但要它確切理解用戶的需要再作出回應，當中似乎仍有缺口。早前業內人士發布了新一代基座大模型GLM-4，它能夠自主地根據使用者意圖，自動理解及規劃複雜指令。這正是我們團隊開發的方向—All in One人工智能平台AI LIFE，其可結合LLM，實時融匯IoT、PNT及大數據，駁通不同的API，進行快速分析，向有關使用單位提供即時的對應方案。

用戶可根據自己所想，有效地驅動它理解並執行複雜的指令。舉例問它：「睇下公司數據庫，A產品仲剩幾多貨？」回答這個問題的難度在於，模型要理解廣東話「睇下」、「仲剩幾多」的意思，同時問題中也沒有告之是哪個數據庫、要在哪兒搜尋。模型會懂得自動接駁公司數據系統進行搜索，根據該指令自行規劃檢索任務、自行選擇資訊來源、自行與資訊來源互動，再提交回應給你。

我們團隊努力建構的All in One人工智能平台AI LIFE，是管理LLM模型的平台，旨在填補落差，先理解用戶的發問（Reasoning），繼而作出相應回覆（React）。看似簡單，但過程卻殊不簡單，特別是我們用的廣東話，字詞多義又多變化，上述例子中「睇下」已含觀看、檢視、查閱等意思，日常我們又會講成「睇睇」、「Check下」、「數下」等不同說法，要讓模型準確理解用戶的意思並非易事，我們正努力開發以更方便用戶使用。