Zoom 的联合人工智能方法为 Zoom 最受欢迎的功能带来了高质量的结果

2023 年 11 月，我介绍了 Zoom 的联合人工智能方法如何实现与 OpenAI GPT-4 几乎相当的质量，而推理成本仅为 OpenAI 的 6%。尽管上述结果曾令人印象深刻，与 OpenAI 的 GPT-4 相比，我们现在可以为 Zoom 最受欢迎的会议功能提供更高品质的人工智能。在我们的内部人工验证基准盲测中，与 GPT-4 相比，Zoom AI Companion 的相对误差分别降低了 20%（Zoom 会议摘要的“总结”）和 60%（“后续步骤”）以上。 

为了支持我们的培训工作，提高任务完成质量，我们采用了独特的联合人工智能方法，利用许多闭源和开源的高级大型语言模型 (LLM) 共同协作，从而获得更好的结果。这与被限制在特定 LLM 的其他提供商大不相同。例如，微软 Copilot 依靠的是 GPT-4，谷歌依靠的是 Gemini。

此人工智能方法使 Zoom AI Companion 变得与众不同，可为那些使用 Zoom 最受欢迎的功能的客户提供高品质体验。正如我在上次更新中提到的，我们使用专有的 Z 评分器来评判人工智能生成的结果质量。首先，我们采用成本较低，但最适用于每项任务的 LLM。接着，我们的 Z 评分器会评估初始任务的完成质量。如有必要，我们可以使用另一个互补的 LLM 来完善任务。这个过程会得到质量更高的输出信息，就像团队所取得的成就可以比任何个人都大。

此后，我们又将各种 LLM 的其他质量信号纳入其中，从而改进了我们的 Z 评分器。此外，为了更好地符合人类偏好，我们改进了联合强化学习。通过将 Zoom LLM 与一系列互补的 LLM 相结合，Zoom 广受欢迎的会议摘要功能可提供高质量的结果，根据我们最近的基准测试，其性能现已超过用于支持 Microsoft Teams 中 Copilot 的 GPT-4。

在人工智能安全方面，我们还组建了一个由 Claude-3、Gemini 和 GPT-4 等多个 LLM 组成的“委员会”，以此减少大多数 LLM 的固有偏差，从而减少“幻觉”，并改进我们的 Zoom LLM。例如，不同的 LLM 不太可能犯同样的“幻觉”错误，因此我们可以得出一致性更强的回答，减少异常值的影响。 

我们最近对“会议摘要”中最受欢迎的两个部分（会议总结和后续步骤）的结果进行了基准测试。自 2023 年 9 月推出 AI Companion 以来，已有 50 多万 Zoom 客户启用了这些功能。 

在最新的内部基准测试中，我们在不透露生成各个摘要所使用的人工智能模型的情况下，让人类评委选出最准确的会议摘要。如下图所示，在每次盲测中，Zoom LLM 在以英语进行会议总结和提取后续步骤方面的结果均优于 GPT-4。我们可以将会议总结和会议后续步骤的相对误差分别降低 20% 和 60% 以上，从而直接转化为卓越的质量优势。

我们还使用 Zoom LLM 与 GPT-4 进行比较，衡量了日语会议摘要的整体质量。从下图中可以看出，我们的联合方法在此取得的结果更好。 

我们致力于在 Zoom 平台上为客户提供 Zoom AI Companion 所带来的优势，符合条件的 Zoom 付费套餐无需支付额外费用。*持续关注 Zoom Workplace 和 Zoom 商业服务中的 AI 质量，将有助于提升客户价值。此外，Zoom 委托 GigaOm 进行的一项研究（发布时间为 2024 年 3 月 26 日）表明，AI Companion 转录的准确率高达 95%，在会议中提问场景中，AI Companion 给出结果的速度比 ChatGPT-4 网页版快四倍之多。

借助这些最新的创新技术，您就可以确信，每次 Zoom 会议都可以随附一份人工智能生成的会议摘要，其人工智能质量在业内堪称一流。 

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*AI Companion 不一定适用于所有地区或垂直行业。