阅文（马宇峰）：AIGC在阅文集团的实践落地

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本文围绕AIGC在阅文集团的实践展开，详细介绍了业务背景、面临的问题与挑战、破题思路，以及智能创作和角色扮演两方面的核心实践成果，并对未来进行了展望。

1. 业务背景与愿景：阅文集团期望借助AIGC技术赋能创作，为作家提供辅助工具，挖掘更多优质IP，还能让读者与故事角色互动，提升阅读体验，迎接全民创作时代。

2. 问题与挑战：在AIGC应用过程中，阅文集团面临诸多难题。如领域问题定义困难，难以精准描述网文感和角色“灵魂”；数据储备工作艰巨，从原始数据到专业标注数据成本高昂，且评测存在主观性，需要专家支持；结果获取方面，单一场景表现出色但难以扩展，业务价值也有待提升，规模化成功后回报可能无法覆盖成本。

3. 破题思路：针对上述挑战，阅文集团采取了一系列措施。通过数据定义问题，反向构造指令，确保解决实际业务需求；利用大模型辅助标注提升效率，通过盲测和线上验证解决评测难题；保留有效方法，筹措资源解决规模化问题；优化推理成本，关注核心指标提升业务价值。

4. 智能创作实践：阅文集团在智能创作领域成果显著。通过优化训练方法和算力，提升训练效率；利用高质量数据提升模型上限。妙笔模型可帮助作家进行世界观设定、角色塑造、提升表达和氛围营造。同时，持续优化推理成本，减少显存占用，提高推理效率。智能创作历经基础预训练、深化微调、模型评估和领域落地四个阶段，形成完整闭环。

5. 角色对话实践：在角色对话方面，构建了从数据处理到生成的完整流程，运用RAG技术引入新知识，减少幻觉。通过多种方式优化检索和生成过程，并制定了严格的评测标准，涵盖剧情、逻辑、记忆和精彩度等方面。此外，还积极探索前沿技术，解决幻觉、新鲜度和数据安全等问题。

6. 未来展望：阅文集团在AIGC领域的实践为网文创作和阅读带来了新变革。未来，有望在基础积累、落地方法论、开源探索、领域微调等方面持续发力，推动AIGC技术在网文行业的深度应用，创造更多价值。

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