Zoho 和 Zoom 已透露即将发布小型语言模型 (SLM)。
SLM 被设计用于执行特定任务，与大型模型相比，它利用的资源更少。
Zoho 已开始开发自己的 SLM，并计划将其嵌入到其技术堆栈中，以支持有针对性的用例。
这些模型目前正在研究和开发中，Zoho 预计将在未来 12 个月内推出。
此外，Zoho 将继续结合大型语言模型 (LLM) 及其专有模型，为客户提供各种 AI 模型选项。
Zoho 首席执行官 Mani Vembu在接受媒体采访时解释说：“我们正在针对我们的产品和我们处理的数据构建小型语言模型。”
Zoho 计划很快开始与特定客户测试模型以确保准确性。
尽管如此，Vembu 对 SLM 项目寄予厚望，他表示：“企业希望用更少的资源实现更多的成果，并越来越寻求自动化来提高效率并减少错误。”
最终，这就是 Zoho 希望通过 SLM 实现的目标，就像 Zoom 一样……
Zoom 开发 SLM 和“AI Studio”与 Zoho 一样，Zoom 也在开发 SLM，这意味着它们可能很快就会与即将推出的“AI Studio”一起上市。
Zoom 首席技术官黄学东在一篇博客文章中概述了其 SLM 如何开始在专门的工作负载中接近 LLM 的质量。
黄还强调了 SLM 如何“为 AI Companion 与多个 AI 代理一起执行复杂的代理 AI 任务铺平道路，以实现无与伦比的成本效益”。
这些成本效益可能非常显著。毕竟，定制的小型模型需要更少的计算资源和更低的开发成本。
此外，SLM 可能很快就能优化 AI 代理在特定任务中的性能并提高 AI 的可扩展性。
毕竟，正如黄所言，更紧凑的模型比 LLM 更容易定制和维护，从而实现更快的推理和更新。
黄总结道：“通过对 Zoom 的 AI Studio 进行定制，我们希望有效缩小与更昂贵的 LLM 的质量差距。定制的 SLM 可以作为专门的代理，与 LLM 协同执行关键任务，优先提高每个 AI 代理的准确性、速度和成本效益。”
客户体验中的 Agentic AI“Agentic AI”已经成为客户体验领域最大的“热门词”，引起了极大的兴奋。
例如，Gartner 刚刚预测，到 2029 年，代理人工智能将在无需人工干预的情况下自主解决 80% 的常见客户服务问题。
然而，特别是在客户服务领域，存在误解人工智能代理的价值的风险。
它们不仅仅是聊天机器人的下一代进化。这只是其中一个用例。
相反，AI 代理在系统之间传递数据，自动化跨平台流程，并支持员工的工作流程。有许多跨行业的用例。
因此，联络中心团队不应只从被动客户服务的角度来看待问题。
这种术语混淆以前就曾导致过混乱。例如，多渠道联络中心提供商曾经大力宣传“全渠道”的概念，但并不一定能实现全渠道所要求的渠道间客户情境的无缝传输。
