在对标OpenAI之路上，智谱AI又近了一步。
今年年初，OpenAI被爆出将自研AI Agent软件，它可替代人类，自动导航至任何网站并执行指定任务。
10月25日，智谱AI推出相似产品——自主智能体AutoGLM，智谱将其称为是一个可模拟用户访问网页、点击网页的浏览器助手。
智谱的展示视频显示，AutoGLM可实现网页进行线上点餐、整理小红书笔记并生成攻略、总结论文等功能。
同时，智谱AI还推出了端到端情感语音模型GLM-4-Voice 。这款情感语音模型不仅能够模拟真实的情感表达，甚至连细微的停顿、喘气都表现得惟妙惟肖。
这一技术的突破，与科幻爱情电影《Her》的部分情节相似。电影中，男主角西奥多与AI助手萨曼莎偶然相识，萨曼莎正是通过富有情感的语音互动让人感到贴近、温暖。
如今，智谱AI的情感语音模型似乎正把《Her》中的科幻场景带入我们的日常生活，人工智能不再只是冷冰冰的工具，而开始具备“情感”与“个性”。
《Her》已经初具雏形，具有自我意识和情感的AI或许不久会出现。
自主智能体上线：能点外卖、夸彩虹屁
与OpenAI的AI Agent相似，智谱清言AutoGLM模型，也无需用户手动操作示范，不受制于简单的任务场景或API调用，即可替代人类在电子设备执行操作。
目前，智谱清言已经与微信、淘宝、美团、小红书等8款知名应用软件合作，覆盖日常生活常用的线上聊天、网购、社交、地图、酒店火车订票等功能。
具体而言，当你向AutoGLM发出指令后，双方之间的对话将以语音形式展现，并实时显示字幕。
例如，你可以要求AutoGLM在大众点评给出指定的店家好评，并自动编辑评论。在执行“发送评论”这一超出指令的操作时，AutoGLM会主动提示是否进行。
你也能让AutoGLM查找淘宝某一时段的历史订单，复购指定商品。
就连向指定微信好友的朋友圈点赞、评论，这一步骤较长的任务也能完成。
除了网购、编辑评论等功能之外，AutoGLM还能批量总结微信公众号多篇文章，并生成文章摘要。
智谱公众号介绍，AutoGLM基于自进化在线课程强化学习框架WEBRL，克服了训练任务稀缺、反馈信号稀少和策略分布漂移等网页智能体研究和应用难题，加之自适应学习策略，能够在迭代过程中不断改进、持续稳定地提高自身性能。这意味着，AutoGLM具备了一定自我纠错能力。
据悉，为了保护用户隐私，AutoGLM不会主动获取用户的个人隐私信息，如果需要执行授权范围之外的任务，AutoGLM会主动提示以获取用户同意。
即使用户向AutoGLM授权，也不意味着AutoGLM永久拥有相关权限。每次后台启动AutoGLM，都会重新向用户申请无障碍权限。
目前，AutoGLM已上线电脑端开放使用，安装清言插件即可使用，手机端AutoGLM正开放安卓手机内测。
情感语音模型，有情感、会停顿
两个月前，智谱清言首次秀了一把语音通话技术，虽然当时语音通话功能能听懂对话、回复还算准确，但语气像是机器人“背稿子”，没啥感情。要是让它来点情感表达，它还会一本正经地告诉你：“作为一个人工智能，无法表达感情”。
不过，现在升级后的情感语音模型，感觉就不一样了。语音听起来更有“人味儿”，还能加点感情，像真人一样跟你聊。
它已经学会了用撒娇、调侃、愤怒、歇斯底里等语气表达。比如，拟人语音能模仿孩子，用撒娇语气向姐姐要糖葫芦。
如果普通话听腻了，没问题，它还能切换为北京、东北、广东、台湾、重庆五地腔调，比如介绍美食时那句经典的“巴适得板”，直接让人食欲大开。
玩角色扮演游戏也不成问题，可以把它设定为《哈利波特》中的反派伏地魔与你战斗，并能要求它以指定的语气进行扮演。比如它能以电视剧中常见的反派语气说话。
如果挑战绕口令加速，它可能就会“翻车”了，发音有点“飘”。
不过在某些时候，拟人语音说话时偶尔会出现短暂的电流声。
另外，发音偶尔也可能不标准，比如将为什么的“为”，发音为“微”。
据了解，GLM-4-Voice结合了自然语言生成（NLG）和语音合成技术，相比传统的TTS技术（Text-to-Speech），拟人语音能够理解上下文语境，实现富有情感的自然对话。
此外，GLM-4-Voice以音频 token 的形式直接建模语音，在一个模型里面同时完成语音的理解和生成，信息损失和误差积累相比传统级联方案更少，理论上有着更高的建模上限。
这不是清言拟人语音通话的全部功能，其对标GPT 40，将在响应和打断速度、情绪感知情 感共鸣、语音可控表达、多语言多方言等方面进一步突破。目前，其已实现不同情绪，各地方言说话时，还能调节语速、音量，实现与真人般的对话。
目前，GLM-4-Voice已上线清言app，用户可与清言自然聊天。值得注意的是，GLM-4-Voice已对外开源，这是智谱AI首个开源的端到端多模态模型。
下一步，它还将支持视频通话功能，届时不仅能认出物体，还能用语气带来“眼神交流”的互动感。
据智谱公众号，智谱发布从文本、图像、视频到情感语音模型等多模态，并让AI学会使用各种工具，原因在于其打造了新的基座模型——GLM-4-Plus。在语言文本能力方面，GLM-4-Plus和GPT-4o、405B参数量的Llama3.1 相当。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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