两年了，我也从人群中消失了两年了。

两年内可以发生很多的事情，

我有一个全新的团队，

也完成了种子轮的融资，

是时候在这里发布我们的产品了。

Keble，我们的AI产品。

为了免除吹牛逼的嫌疑，

先来看一下吧。

我可以问AI关于amz广告的问题，她也可以帮我分析。

我当然也可以问她表格上传错误是什么原因导致的。

她会帮我分析，并且分享了3个案例给我，

其中一个就是如下，有用户因为日期格式导致了8560报错。

她是李思婷，我们的Keble项目下的第一个模型

listing-instruct-1.0

为什么有了李思婷

我相信AI会改变我们行业很多东西，

我深信不疑。

但是通用的大模型LLM（例如ChatGPT）

他所提供的答案距离我们日常的生产价值，

实在太远。

用人话来讲，

给的答案没啥用。

举例，同样的8560报错去问ChatGPT-4o，

它的答复，

适用于所有的亚马逊表格上传错误，

过于广泛。

所以我们才会有自己的针对电商的模型。

我目前大概有100个群，

我现在能够积极去维护的只有20个咖啡群，

每天这些群里都会有数不尽跨境的问题。

我把我自己一一回答过问题的答案，

帮助解决过的问题，

都整理到统一的模型内，

然后让这个模型能够服务其他卖家。

这个想法是实现了，

但也花费了我2年的时间，

才到今天。

过去两年里出于工作量，

没有参加什么活动，

前一阵子参加了积加的活动，

我会在明天27日，

出现在紫鸟linkfox的另外一场活动，

报名如下，

模型背后的技术路线

我知道现在国内AI模型的主流技术路线，

应该仍然围绕着Fine-tune和MoE较多。

我们自己采取的技术路线，类似于：

Chinese-Mistral-7B-v0.1

考虑到我的读者里面程序员不是很多，

感兴趣可以自行huggingface，

我们自己的数据集主要有各类语言相关，

亚马逊相关，

以及城市化内容。

listing-instruct模型主要还是偏轻和小，

parameters数量只有几B，

与现在你所接触过的大模型相比，其实小得多，

对我们而言跟少的参数，需要更少显存，

当然，也不排除，有时候会更降智。

我随便问了她一个人名的问题。

她就会很傻逼的回答，这是我的女朋友，

但显然，这个答案，是错误的！

这也是我们自己训练的时候，她可能会遇到大脑发育不健全的情况。

当然，常规发挥的她，

是能解决问题的，

例如运营问她优化回答问题时

她甚至知道，现在是6月。

回答问题只是一切的开始

早期Keble将会针对在文字能力和文件能力上，

因为金字塔不是一天能够建成的，

而李思婷也是需要时间长大。

你现在可以，让李思婷给你做点表格。

做什么表格，这个是需要你发挥想像力的。

例如，我把关键字分类打标弄成了模版，

看下图。

我现在可以给李思婷两个东西：

我随便给了一些小家电和3C关键字，还有告诉她，帮我区分品牌关键字，是否多合一等。

她就会帮我做完表格，并且分类完成。

你甚至可以直接下载excel

模型的商业化和下一步计划

基础能力会一直保持免费，

会对特定AI能力和功能收费。

我现在在正式开启寻求下一轮融资，

所以你最好祝我顺利，

因为这样子我才有钱完善她，服务你。

在后续版本中，

我会把我们自己网红的数据，

还有亚马逊产品的数据，

甚至还有之前asin.xuggest的站外数据，

全部都“教会”李思婷，

我们放出来的1.0版本，

是没有包含这类数据的。

所以，1.0的她还无法很好回答：

“Bxxxxx是怎么推起来的啊？”

这类问题。

Keble的核心竞争力不是数据本身，

而是最大的技术问题，

如何让AI记忆这类数据。

我认为让李思婷

拥有数据，了解数据，只是第一步，

她需要知道怎么使用这些数据deduce出用户所需要的答案（甚至是文件），然后提供生产价值，

才是最重要的。

告诉我，你的需求

为了更好的解决你日常工作所遇到的问题，

我很乐意根据你的需求，

来教会李思婷做特殊的事情。

所以，如果你日常工作中，

有一些特别浪费时间的事情，

可以在下面投票，

也可以加我微信，向我吐槽，

如果你的需求是文件或者邮件相关的，

例如希望李思婷能够自动帮你生成Excel，

PPT等，那么我可能会找你索要材料。

我有3个微信（第4个企业微信已经弃用，企业微信收费了）

微信号: erik_zma

微信号: erik_buck

微信号: bob2216116

这只是一个Beta 1.0

我把我自己的记忆，

拿出了一部份，给了她。

所以，她已经知道，

可乐，是我朋友家里的一条狗。

尽管如此，有时候她还是有小脑受损的表现，

但我当然不嫌弃她。

我们早就有了后续版本的基础，

现在放出来的只是listing-instruct 1.0而已。

在后续放出版本，

你会看到她更强大的推理能力，

同时也会提供更好的文件和图文处理能力。

使用地址：keble.cn

未做手机适配。

注册后直接可以使用。

从两年前开始，

就偶尔有朋友和亲戚问，

我在做什么。

而这，就是我这两年在做的事情。