原文来源：深思SenseAI
图片来源：由无界 AI生成
如果说 OpenAI 的 ChatGPT 是博学多才高智商学霸，Inflection 的 Pi 就是情商拉满体贴入微又不失俏皮的 Personal AI。几天前，Inflection 推出了自己的第二个模型：Inflection-2——测评表现仅次于 GPT-4，而成为目前第二大大语言模型。
50 人团队，拥有世界上最大的 GPU 集群：22000 张 H100，总融资 15 亿美金，去年 3 月份成立的 Inflection 给大语言模型带来了温度，并祝一周岁的 ChatGPT 生日快乐。
AI Native 产品分析
Pi
1. 产品：Pi （Inflection.ai 的对话机器人）
2. 创始团队
- Mustafa Suleyman，Inflection CEO，DeepMind 联合创始人，《经济学人》董事会成员，也是哈佛大学肯尼迪学院贝尔弗科学与国际事务中心的高级研究员；
- Reid Hoffman，LinkedIn 联合创始人，前 Paypal COO，硅谷著名风投机构 Greylock 合伙人；
- Karén Simonyan，前 Google AI 科学家，在牛津大学完成博士后研究后，创办的第一家公司被 DeepMind 收购，随后成为 DeepMind 首席科学家。
3. 创业背景
Mustafa Suleyman 在意识到“对话式 AI”会是未来趋势之后，在 Google 内部引发了争议，因为这会影响 Google 最赚钱的搜索广告系统（因为有了 AI，用户会直接得到最有效的信息）；所以，他于 2022 年 1 月份辞职，创办了自己的公司：Inflection.ai。
4. 产品简介
Pi 是目前 Inflection.ai 推出的第一款聊天机器人，相比于 ChatGPT 冷冰冰的文字输出，Pi 能够与你产生更强的链接，与你产生更多的对话，真正了解你的需求之后，再用“更像人话”的语气告诉你答案——是一个真正懂你、具有同理心的 AI 伴侣。
5. 发展进程
- Inflection.ai 创立于 2022 年 3月；
- 2023 年 5 月，推出 AI 对话机器人 Pi，同期拿到 2.25 亿美元种子轮融资；
- 2023 年 6 月：拿到微软领投的 13 亿美元融资，Reid Hoffman、比尔·盖茨、Google 前 CEO Eric Schmidt 以及英伟达跟投；
- 2023 年 11 月，推出第二代大模型 Inflection-2。
01. 什么是 Pi
主打 Personal AI 的 Inflection，11 月 22 日将自己的大模型又进行了升级，推出了具有 1750 亿参数的 Inflection-2；并且宣布，会在之后的几个月内，将最新的模型应用于自己的聊天机器人：Pi。
Pi 是 Inflection.ai 推出的第一款聊天机器人，与 ChatGPT 不同的是，Pi 并没有强调自己能够帮助人们在生产力方面提升多高的效率，而是突出它的陪伴属性，就像一位真正的老朋友，Pi 会始终保持同理心，站在用户的角度的思考问题，并且照顾用户的情绪。
如果 GPT 是一个“高 IQ”的工具人，那么，“Pi”则可以看作是一个“高 EQ”的伴侣——当你迷茫的时候，它可以是你的 Life Coach；当你伤心的时候，它可以给你一些安慰......
官网对 Pi 特点的描述
目前，Pi 提供多个终端的使用，不仅有网站与 iOS app，还支持在 Ins、Fb、Whatapp 直接使用，甚至你还可以直接通过手机号，与其进行短信对话——这非常符合 Inflection.ai 的定位，毕竟，真正的 AI 伴侣，就是应该随时陪伴你的身边。
此外，在具体上使用上，除了进行打字交流之外，Pi 还提供了 6 种不同的音色，方便用户与其进行直接对话。
Pi 于 2023 年 5 月上线，4 个月后，Pi 已经突破了 10 亿次对话，且目前网站月均 PV 已达到 300 多万次。（数据来源：similarweb）
02. Pi VS. ChatGPT
作为定位为 AI 伴侣的 Pi，其逻辑与数学能力，可能并不如 GPT，但是，对于长文本的理解、以及体现出的人性与温暖，远远胜过 GPT。
首先，Pi 会表达出对用户很强的认同感，并且对话状态让你感觉是真的在与它“聊天”，而绝非使用 GPT 时那种带有强目的性地“答案搜寻”。
提问：今天和我的男朋友分手了，有什么办法可以挽回？对比 Pi 与 ChatGPT 的回答，可以明显地看到，左图中的 Pi，更像一个真实的人在与你谈话，而右图中的 GPT，则像一个“理科男”——客观冷静地分点列出了不同的解决方案。如果 Pi 是 ENFP，ChatGPT 就是 INTJ。
Pi 与 ChatGPT 的不同回答
其次，与 ChatGPT 不同，Pi 并不急于给出答案，而会联系上下文，向你提出更多的问题，为的只是更加了解用户，然后给出最合适的答案——这也是 Inflection 所说的“同理心”，也体现出了 Inflection 模型突出的长对话能力。
为了说明这一点，我们进行了一个测试，对这两个机器人提问 2 个连续问题：
1. 你知道 Notion 吗？它是什么？
2. 我遇到了一些问题。
可以看到，Pi 的回答是循序渐进的，当我提出第 2 个问题之后，Pi 还能够根据前文，继续提问“你在用 Notion 的时候遇到了什么问题？”；
而反观 ChatGPT，再对第一个问题进行长篇幅的说明之后，第二个问题并没有联系上下文，而是刷新了“记忆”，重新开始与用户的对话。
Pi 与 ChatGPT 的不同回答
03. 关于 Inflection 2
Pi 刚推出的时候，用的是 Inflection-1 模型；就在 11 月 22 日，Inflection-2 模型推出，这个拥有 1750 亿参数的模型，在各项大模型评估中，分数仅略低于 GPT-4，成为了顾名思义的全球第二大模型。
与 Inflection-1 相比，Inflection-2 具有更丰富的知识，更强的操控性以及更高的逻辑推理能力，以下这张图，表明了 Inflection-2 在多种模型评估中，都远胜于 Inflection-1，并且和谷歌的 PaLM2 站到了同一水平线；此外，在多种 AI 性能评估标准中（比如 MMLU、TriviaQA、HellaSwag 和 GSM8k），Inflection-2 都略好于后者。
Inflection-1、Inflection-2 与 PaLM 性能评估
Inflection-2 是在 5,000 个英伟达 H100 GPU 训练而成，尽管训练规模比 Inflection-1 大不少，但是得益于英伟达的帮助，Inflection 完成了从 A100 到 H100 的过度，因此，Inflection-2 可以在更低成本的基础上，提供更高的服务效率。
所以，对于 Pi 的更新来说，这是里程碑的一步；然而，这仅仅只是一个开始，Inflection 有着全球第一大的 GPU 集群（22000 张 H100），所以，Personal AI 的发展进展，可能会比大多数人想象中快不少。
接下来，我们来具体看看，Inflection-2 在各项模型评估中的表现。
首先，在 MMLU (5-shot) 上评估上，设置了从高中到专业水平的多种任务，Inflection-2 是除了 GPT-4 之外表现最佳的模型，甚至超过了具有因果链推理能力的 Claude 2。
各模型在 MMLU (5-shot) 上的表现
其次，在常识与科学问题的回答上，Inflection-2 也取得了超过 Inflection-1、PaLM-2（Google）、LLaMA（Meta）的分数，表现非常优异。
各模型在常识、科学问题回答上的得分
此外，在理解自然语言、提供准确信息和处理复杂查询方面的能力方面，相对于其他的模型，Inflection-2 同样也取得了不错的成绩，仅仅是在 Natural Questions（1）上表现略低于 PaLM2-Large。
各模型在 NaturalQuestions、Trivia QA 上的得分
最后，是对模型在数学以及逻辑推理能力上的评估，作为定位是服务于高 EQ 聊天机器人的模型，这方面的能力并不是其训练时的重点；但是通过下列图片，你依然能够看到，Inflection-2 在数学以及逻辑上的能力，仅次于 GPT-4。
所以，综合几项评测看下来，Inflection-2 已经是非常强大的 LLM；相比于自己的上一代模型，在各项评分上都取得了不少的增长；主要可能也是得益于英伟达的合作，在硬件上为模型训练提供了巨大的帮助。
不过，Inflection 本身的商业模式也是非常值得看好的，不仅有自己的基础大模型，可以进行 ToB 销售（并且现在也提供 API），而且也有自己的 ToC 产品 Pi（与之形成对比的，则是集成 GPT 服务的个人助理 rewind.ai）。
所以，这也是它能在融资额上（总共 15 亿美元），成为仅次于 OpenAI 第二大公司的原因所在。
此外，Inflection 与 OpenAI 也可能代表着 2 种不同的模型使用趋势，对于前者而言，每个人仅需要 1 个 AI 机器人足矣，不仅能提供情感陪伴，也能够提高日常生产力；而后者，代表的是则是，人们可能在不同的场景，都需要一个细分方向的 AI，比如 AI 医生，AI 律师，写作 AI 助手等——这也是为什么微软会分别重金押注这 2 家公司的原因之一。
04. 彩蛋：关于 Mustafa Suleyman
最后，带来一个小彩蛋，关于 CEO Suleyman 的传奇之处，以及 Inflection 这家公司是如何创立的。
Suleyman，生于 1984 年，自幼受到母亲护士身份的影响，从小目睹各种“人间疾苦”；而他的叙利亚父亲是一名出租车司机，同时也是一位热心的社区活动参与者——这样的成长背景，为 Suleyman 的人文主义观念奠定了基础。
后来，他在牛津大学学习哲学，但当时为了帮助在 911 后的穆斯林青少年，他从牛津辍学——不过，他自己也亲口承认，正是在牛津这段经历中，他对科技与人文主义的态度开始逐渐形成。
2010 年，Suleyman 与 Demis Hassabis、ShaneLegg 一起创办了 DeepMind，随后在 2014 年被谷歌以 6.5 亿美金收购；随后在 2016 年，Suleyman 在英国皇家医学学会启动了 DeepMind Health 项目，为了提高国民医疗服务的效率以及提高一线医疗保健的质量。
后来，Suleyman 成为了 DeepMind 应用 AI 的负责人，其工作职责是将机器学习技术应用到谷歌产品和流程等广泛场景，到 2019 年，他的团队在谷歌大约启动了 50 个 AI 项目，并且将 AI 应用于谷歌数据中心，让其冷却成本降低了 30%。
2020 年，Suleyman 看到了“对话式”人机交互的趋势，并加入了谷歌的自然语言研究团队，开始研究早期版本的 LaMDA 模型，当时他的主要贡献，就是提供了一种能让 AI 尽量“基于事实”，而非“幻觉”给出回答的方法，这也是后来 Inflection 最看重的模型能力。
随后，LaMDA 引起了谷歌高管的注意，但是由于与当前谷歌商业模式产生冲突（用户可绕过搜索广告直接得到 AI 给出的最佳答案）以及对反垄断法律的担忧（绕过搜索中呈现的第三方创作者，仅由谷歌为用户直接提供答案），Suleyman 的个人愿景并没有得到持续的重视——所以，他选择辞职，创办了现在的 Inflection AI，一个“对话式的”，充满“人文主义”色彩的，具有同理心的 AI 伴侣。
参考材料
https://inflection.ai/inflection-2
https://www.fastcompany.com/90959853/mustafa-suleyman-inflection-pi
编辑：web3528btc 来源：加密钱包代币
