從遠古時期的口耳相傳，到網路時代搜尋引擎的出現，人類獲取資訊的方式正隨著每一次科技演進經歷了一重又一重的變革。
這次，撬動新革命的技術變數是AI。
大模型技術來臨之後，人類第一次窺見了AGI的曙光，也開始接納AI帶來的另一個重點資訊改變體驗。
很多人已經把AI納入生活和工作的必需品行列。 ChatGPT的亮眼數據已經說明一切，到2023年12月，已經有1.8億用戶在使用它，每個月有17億次的瀏覽量。
新的AI帶來的搜尋體驗重塑了人類的資訊體驗。基礎大模型之外，更多的AI應用在各行各業的場景中持續湧現，與不同領域的專業知識碰撞出全新的體驗，同時，也正在帶來一次生產力水平的大躍遷——在紅杉美國發布的Generative AI研究報告中，這波生成式AI為代表的大模型技術在出現後的一年時間，創造了近30億美元的總收入。
巨大的機會擺在眼前，我們該如何理解這場正在進行中的資訊檢索體驗？身處其中的新創公司又該如何把握這場機會？
歷經重重技術變革，自2022年ChatGPT現世後，人類獲取資訊的路徑與體驗正隨著大模型的到來而顛覆性變化。
大語言模式超強的湧現能力讓資訊檢索的體驗煥然一新。
先前，隨著網路誕生，習慣於搜尋引擎的我們，當遇到未知問題或想了解的知識，需要不斷地輸入關鍵字，並且在海量的資訊中自己篩選判斷資訊是否可用。
其原理在於，搜尋引擎的演算法通常基於關鍵字匹配，而搜尋結果的品質高度依賴使用者輸入的關鍵字是否準確且全面，這就要求使用者俱備一定的資訊素養，才能從海量的網路資訊中自己辨別真偽和價值。導致，使用搜尋引擎的整個過程，耗時耗力，不僅容易受到資訊過載的困擾，還難以快速獲得精確且可靠的資訊。
大型語言模型的出現改變了這個局面，AI展現了能夠前所未有的文本理解和生成能力，不僅能夠更快地理解用戶的真實意圖，還可以提供更精準的結果。
使用者可以像與真人一樣，與AI助理交流。只要輸入你想了解的問題，AI就可以像一位真人專家一樣，知無不言，還可以幫助過濾無關或低品質的信息，提供高品質資訊。
同時，在專業領域，大模型也在塑造全新的體驗。
傳統上，人們獲取專業知識往往受限於所能接觸到的資源和人際網絡。專業領域的知識可能需要透過長期累積的經驗，或透過與專家的溝通和訪談等方式來獲取。例如在科學研究領域，研究人員需要不斷進行實驗和文獻調查，才能獲得最新的科學成果和技術進展。
隨著大型語言模型的出現，這種情況正在改變。使用者不再需要依賴有限的資源和人際網絡來獲取專業知識，而是可以直接向模型提出問題或描述需求，AI可以快速理解並為其提供相關的專業資訊和解決方案。
一方面，AI可以讓使用者根據自己的興趣、需求和背景獲取到更符合自己特點的專業知識；另一方面，數據和大模型碰撞後，AI的學習能力使其能夠快速成為該領域的半個專家
千行百業正在接納大模型作為新的生產力工具，圍繞著不同的專業領域，更多應用機會在圍繞專業領域的AI助理展開，這是屬於新創公司的新機會。
以產業研究工作為例，傳統上，產業研究人員在進行市場分析、競爭對手研究或技術趨勢分析時，往往需要查閱大量的報告、資料庫和新聞來源。亦或進行一對一的專家訪談，而這些專家訪談在進行的過程中往往會出現耗費研究員本身的時間和精力，也不一定能尋求到可以解決或回答提綱問題的行業專家。
而現在，借助AI，研究人員可以直接用自然語言描述研究問題或需求，模型能夠快速理解並提供相關的行業數據、市場報告和分析內容，並附上專家背景和訪談時間，以前兩三天的工作量縮短到幾分鐘之內透過桌面研究工作即可實現，顯著提升了產業研究的效率和品質。
AI新創公司聞道Polarisix就是瞄準這一方向。
憑藉著獨特的數據優勢，聞道Polarisix涵蓋了金融、消費、醫藥等多個行業，可以給投資人，研究員，企業策略決策者提供獨特的資訊取得體驗，創造了大模型時代獨有的搜尋體驗。
「我們建立在眾多獨家專家訪談、或客戶共享產生的專家訪談紀要庫的資料基礎上，為大模型等技術提供養分，從而實現搜尋式介面、對話式互動的專業資訊檢索新體驗。」聞道Polarisix聯合創辦人&總經理賴文博說。
“我們想給用戶打造一個觸手可及的行業專家，成為專家訪談這個垂直領域的GPT。”
所以，聞道Polarisix的定位是，希望訓練出不同的產業專家的不同角度，幫助研究員、投資人節省案頭研究的時間，幫助投資決策效率提升。
這也是團隊創業看中大模型時代的新機會。 AI技術的發展，為資訊諮詢領域帶來了革命性的改變。賴文博對此解釋道，「它不僅能優化大量的機械性勞動，還能實現智慧交付，這是用戶互動連結中極為重要的補充。這意味著，以往累積的寶貴數據可以被激活、被重複使用，專業知識不再僅僅封存於專家的大腦或電腦文件中，而是可以被更多人所看見、所利用。
這不僅是對傳統資訊檢索和諮詢模式的顛覆，更是對知識傳播和利用方式的一次深刻革新。 「利用新的AI技術更好賦能諮詢，幫助研究員，投資人打破資訊差壁壘。」聞道Polarisix聯合創辦人&CMO朱悅瀛認為。
所以，瞄準B端投資人，研究員，企業策略決策者核心群體，聞道Polarisix希望幫助投資機構的研究員、投資人、企業的策略戰投及商業分析部門等更有效率地理解標的和產業，取得準確的數據，更快更好地做出投資決策。
而聞道Polarisix選擇這些使用者群體的原因在於，一方面他們對資訊的需求更為精確且更新頻率更高。例如，投資人關注的投資標的熱點更新的速度較快，一年前的熱點在一年後可能已經毫無價值。所以，需要能夠快速獲得最新、最準確的資訊來做出決策。
另一方面，這些專業使用者對問題的回答要求更為具體，他們需要更多一手的準確資訊來支持其決策過程。例如，投資研究員可能需要深入了解某項技術的原理、應用情境和未來發展趨勢；而企業決策者可能需要了解市場的細分領域、競爭對手的策略舉措以及消費者的偏好和行為。
但這些問題需要深度的行業知識和專業經驗，例如，在特定行業的市場規模和成長趨勢方面，需要結合行業報告、市場調查和企業財報等多個數據來源，而通用模型可能無法深入分析這些數據，提供具體的結論和建議。
為了滿足這些專業用戶的需求，聞道Polarisix致力於建立專業領域的AI助手，透過與行業專家和企業合作，收集整理各種專業數據和知識，並進行深度學習和訓練，以提供更準確、更全面的專業資訊。
從使用者端體驗來看，目前產品的前端展示形態是搜尋模式，使用者需要輸入自己的問題，再透過關鍵字確定領域，就可以取得關鍵的資料和資訊。過程中，一方面，使用者也可以獲得產品中的預示提示詞幫助，最終完成互動；另一方面，系統給出的答案顯示的是與關鍵字關聯匹配程度最高的具體內容，使用者也可以自主選擇自己需要的資訊範圍。
這是屬於大模型時代的全新智慧化的資訊平台，透過科技的力量，集合專業的知識，不僅可以加速資訊的流動和知識的積累，還可以幫助使用者更好地理解市場和產業動態，準確把握市場機遇，降低投資和決策的風險。
「AGI（通用人工）技術的到來，讓聞道Polarisix成為真正的'Super Intelligence'。」賴文博堅信。
大模型時代，各類應用層出不窮，如何在這場新科技浪潮中站穩腳步？
聞道Polarisix的回答是：數據。數據是聞道Polarisix在大模型洪流中的立身之本，而聞道AI的數據都是自有的專業數據，無論這場技術的變革帶來多大的效率提升，產業和行業的從業人員的一手見解仍然是稀少和不可取代的資訊來源。
眼下，大模型應用百舸爭流，資料也成為不同專業AI工具競爭的核心障礙所在。一方面，通用模型雖然在處理一般性問題時表現出色，但當涉及特定領域的專業問題時，其效果可能不盡人意。所以，模型必須結合專業領域的知識，才能準確地理解處理該領域的專業問題，並提高模型的精準度和可靠性。
「AI助理產品背後，我們的數據全部來自非公開管道收集的專家訪談，這些數據是其他AI應用無法獲得的。」賴文博強調。
建構獨有的專家訪談紀要庫，全部來自非公開管道收集的專家訪談，是聞道Polarisix在資料上的底氣。據了解，目前聞道Polarisix後台大概有5萬篇的會議紀要，每月更新數量超過數千篇。
而在獨有的專家網路資源之外，聞道Polarisix也在與其他企業的合作，拓展資料來源。
當這些高品質內容不斷被餵給AI大模型之後，透過學習專家的觀點和見解，AI的學習能力會越來越快，對產業的理解也就越深刻，也能更快地為使用者提供更精準、更有深度的回答與解決方案。
然而，要讓AI真正理解這些高品質的內容並做出精準地回答並不容易。資料的收集過程往往相當艱難，而且對於原始紀要的整理和清洗也需要花費大量的人力資源進行人工手動篩選和調整，以確保資料的準確性和完整性。
為了規避目前大模型普遍存在的「機器幻覺」問題，避免AI一本正經地胡說八道。使用者得到的答案中還會附帶具體到某一天、某專家訪談內容的詳細Reference（參考文獻）。
解決這些難題的經驗也匯集成了聞道Polarisix獨有的數據和技術優勢。背後，聞道Polarisix的整個技術路徑就是：從raw data清洗整理沉澱到資料庫，再經過Neural Search和LLM processing的學習與整合，形成AI Summary，最終以Chatbot的形式與使用者互動。其中，神經網路、語言大模型等AI能力基本上涵蓋了從資料處理到前端互動的全連結。這些環環相扣的技術能力隨著使用者回饋打磨得更加紮實。
對於用戶而言，透過和聞道Polarisix的交互，大量繁瑣的知識檢索和查詢處理工作不復存在，案頭調查時間大大減少，不再需要花費大量時間閱讀多篇分析報告，工作效率得到了極大提升，調查週期也大幅縮短。此外，如果涉及一些尚未被資料庫收錄或使用者認為不夠詳盡的問題，使用者也可以透過聞道Polarisix定向邀約對應的專家進行對話。
例如，一位投資人最近對Ebike領域非常感興趣，希望能了解該產業的最新趨勢、市場規模、競爭格局以及技術發展方向。過去，這可能需要他和團隊花費數天甚至數週的時間，閱讀各種行業報告、分析師評論以及相關學術論文，以獲取所需的資訊和見解。
透過與聞道Polarisix的交互，這個過程變得輕鬆而有效率。他可以直接向聞道Polarisix提出他們感興趣的問題，例如詢問關於Ebike市場的最新發展趨勢以及成功企業的策略。聞道Polarisix會利用其龐大的數據資源和與專業領域的專家合作，快速獲取最新的行業動態和深度見解。針對特定需要更深入討論的問題，聞道Polarisix還可以定向邀請相關的行業專家進行對話。
整個過程，聞道Polarisix不僅幫他節省了大量的時間和精力，還幫助他更好地做出決策，降低投資風險。
此外，聞道Polarisix還可以為公司的高階管理層提供建議。以上都是聞道Polarisix目前累積的實務與經驗，已涵蓋至金融、消費、數位電子、大健康等多個領域，愈發成熟。
針對不同產業有效產生投研框架，並為客戶提供相關資料，已成為聞道Polarisix的優勢功能所在。接下來，聞道Polarisix將持續開發新的AI功能，同時進一步優化這項功能，提供更準確、更全面的投資支持，幫助客戶更好地理解產業動態，並做出明智的決策。另一方面，聞道Polarisix表示未來的重點也將繼續以內容沉澱為主，持續收集整理各領域的專業數據和知識。
「我們不僅要超越現有的人工智慧技術，更想超越人類智慧的傳統框架，真正實現一個全球性的智慧網絡，一個真正的Super Intelligence，從而為社會層面提供決策品質和效率的賦能。
大模型創業浪潮風起雲湧，更多公司都在路上。(36氪)