它思科技获策源资本超千万元融资-助力打造成都本土人工智能大模型

本次融资将助力它思科技开展人工智能大模型TasiChat的市场推广和品牌塑造，TasiChat（它思大模型）通过先进的模型架构、高效的训练算法以及对国产化算力的支持，为各种复杂任务场景下的知识密集型问答任务提供了一种高效且可靠的解决方案。

它思科技将抓住落地成都开展人工智能大模型研发的新发展契机，充分发挥产学研结合的优势，以新质生产力打造发展新优势。目标是建设高可靠高效益AI，实现对话式信息新入口，赋能千行百业，未来建成通用人工智能领军企业。

企业简介

它思科技依托清华大学语音与智能实验室（THU-SPMI），主要从事人工智能语音与语言相关技术及产品的研发，拥有国际一流的语音与语言处理技术栈，包括人机对话系统、语音识别与理解、自然语言处理、说话人识别、情感识别等。公司致力于建设高效学习、高可靠、低成本的人工智能产品，赋能重点行业，近年来引领发展半监督式AI，摆脱目前AI技术过度依赖于高成本标注的现实瓶颈，协同利用标注数据和无标数据，大幅提升数据转化为智能的效率。

关键创新点包括：

1

高可靠的知识库问答

它思大模型使用RAG（检索增强生成）技术支持模型底层知识库的动态更新和加载，能够快速适配各种知识密集型的问答场景。RAG结合了检索器和生成器的双飞轮机制，能够从海量的底层知识库数据中检索相关信息，然后基于检索到的信息生成回答，这种模式能够显著提高信息的相关性和回答的准确性。

2

高效率的端到端训练和微调

它思大模型支持使用实际应用场景中的无标注数据进行端到端训练和微调，使得模型能够直接从无标注数据中学习（从裸矿中掘金），大大降低了人工标注数据的需求和成本。通过微调能够使模型更好地适应特定的应用场景，超越通用的大模型，提高了它思大模型在实际应用中的问答准确率。

3

基于Agent（智能体）的复杂任务求解

它思大模型支持用户自定义的工具调用，通过思维链和Agent等机制对复杂任务进行分解，极大地增强了模型求解复杂任务的能力。

4

支持国产化算力部署

它思大模型已经与多种国产化算力进行适配，模型可以部署在国产的硬件和服务器上，符合国家在数据安全和技术发展的战略需求。国产化算力部署能够有效降低模型训练和推理成本，并提高数据处理的安全性。

人才团队

首席科学家：欧智坚，清华大学电子工程系副教授、博士生导师，IEEE语音语言技术委员会（SLTC）委员、IEEE语音语言汇刊（TASLP）副主编、IEEE Signal Processing Letters资深领域编辑、Computer Speech and Language 编委、IEEE言语技术（SLT）2021大会主席、中国计算机学会杰出会员，它思科技联合创始人。二十余年专注人工智能语音与语言技术，主持完成多项国家自然科学基金、科技部、教育部等科研项目，获得省部级科技奖3项、多次技术评测及国内外学术会议优秀奖。

公司CEO：赵贤宇，清华大学博士，在法国电信、Yahoo Labs、一点资讯和京东零售等公司担任高级算法工程师和技术研发总监等职位，在IEEE TASLP，ICASSP，INTERSPEECH等顶级期刊和会议上发表论文。

公司CTO：聂玮奇，西北工业大学博士，在人工智能语音技术方面有丰富的经验，自主完成了算法实现、硬件设计、软件优化、算法移植及优化的各个环节，有语音技术相关专利 12 项。