7月28日，在2024波形智能Summer DevDay上，波形智能发布了《2024年技术路线白皮书：Life-long Personalized AI》，让AI实现千人千面的个性化、可进化、普惠化。

　　基于全新的LPA技术探索，波形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，以及多语言多模态的AI内容创作工具蛙蛙写作2.0、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。”波形智能创始人兼CEO姜昱辰表示，“只有当AI与大众的生产生活真正建立起强关联，并且能够自理解、自适应每个独一无二的个体时，才算迎来真正的千人千面的普惠化AI。”

　　AI大模型从通用为王转向千人千面

　　Scaling Law是近几年AGI概念和大模型领域最火热的技术名词之一。拼参数、拼数据、拼算力，是厂商推出大模型后最喜欢做的几件事。

　　但换个角度看，虽然大模型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诸多局限，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。

　　“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专属、数据为核的自适应/自进化，以及端云结合的高效部署。”波形智能CTO周王春澍介绍。

　　波形智能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，采用Symbolic Learning方式，让Agent可以在不断更新的数据环境中解析自身的性能表现，并根据用户习惯和反馈定期或者主动进行调整。这意味着，Weaver将可以持续更新，通过一次次自主进化、自我适应，从而在未来表现得更好、与用户需求更加适配。

　　大模型迭代进化示意图，图片由采访对象提供

　　“高质量的、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。”

　　以小说创作为例，一位作者的几十万字存稿内容只会在用户本地的私人文档和大模型云端之间传送，无法从公开互联网上获取，所以不会出现未发表的作品内容提前泄露等问题。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”，其数据和反馈也只会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，还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……这些特殊的性能优化让Weaver的应用场景具备了更广泛的可能性，能够满足更多样化的需求。目前，新一代的Weaver 2.0模型和LPA技术已经部署在波形智能的多个产品和应用中，以期为用户带来更具个性化的体验。

　　走普惠化之路，让AI门槛更低落地更快

　　波形智能的思路也非常明确，通过提供低门槛的AI工具、数据准备、模型训练部署的AI Infra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，进而让更多人真正用上AI。

　　在DevTool方面，波形智能发布了LLM Factory——一个实现垂域大模型“数据+训练+部署”的一站式应用搭建平台，希望在帮助用户降低AI使用成本的同时，最大程度地缩短学习曲线。

　　利用新一代Weaver模型具备的个性化、可进化特性，叠加新增的多模态、多语言能力，波形智能实现了产品的全面焕新升级，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，波形智能CPO万磊给了很凝练的总结——一站式全链路创作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态赋能的视频故事工具，轻松实现了从小说到剧本到视频，覆盖文本、音频、影像的全链路内容创作。”万磊介绍道，“同时，LPA技术的加持让蛙蛙写作成为一个‘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‘偏差’，实现高度个性化的创作过程，为故事创作提供了决定性的竞争力。”

　　想象一下，一个能够理解并反映你独特创作审美的AI助手随时陪伴、帮助你，这正是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所带来的革命性体验。

　　“在技术研发、平台打造、生态培育、应用落地的一重重探索下，我们一步步、一点点锤炼出来了这些能力和产品。”姜昱辰说，波形智能全方位降低使用AI的技术门槛、成本门槛，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 for Everyone's Good。