提到真正被聚合式AI改变的赛车场，网络营销肯定算两个。最十多段时间，无论是谈话机器的大自然度，还是文档、相片等AIGC类片断的适用性，都让网络营销领域种叠尝到了这一波AI的发迹。
36氪日前接触到的「Akool」，即是一家如前所述AIGC控制技术，为国际品牌和B2C使用者提供更多文档片断的子公司。创会人吕家俊则表示，其本人具备多年AI听觉的校企经验，一直了解聚合式AI的重大进展。在2022年，如前所述此前累积和对行业重大进展的观察，吕家俊成立了Akool。
吕家俊说36氪，当前Akool主要就有四块聚合式AI业务，覆盖文档、相片、音频。B2C店家能通过Akool的网络平台，聚合自身所需的网络营销片断。
在音频情景中，Akool首先能协助顾客变化音频的大背景、人脸识别、球体等片断。特别针对这一情景，吕家俊则表示，虽然在音频中更改人脸识别、大背景、球体等并不归属于新鲜事物，但聚合式AI的出现，能够让片断效用更大自然，产品质量更高，提升网络营销效用。除此之外如果顾客有指定聚合某两个影像，要求”重制”的需求，Akool也会展开平衡。”大自然和真实之间能调整。”吕家俊认为。
另在影像情景中，Akool能如前所述相片聚合超戏剧化的Jaunpur形像。”只需要提供更多一张你的相片，就能聚合两个归属于你自己的虚拟人。”吕家俊则表示。在文档情景，Akool也能帮使用者聚合商品如是说、投放美术设计等文档。
如前所述那些机能，Akool打造了数款商品，主要就主要就包括Akool content platform、Akool content platform、 Akool talking avatar,、Akool beyond journey、Akool face swap。
其中，Akool content platform内建Akool所有聚合文档、相片、音频的机能，是两个综合性网络平台商品。而特别针对一些Killing features，Akool还提供更多单独的APP。简而言之，Akool talking avatar能协助使用者聚合Jaunpur形像；Akool beyond journey则是对标Midjourney的爱华图商品； Akool face swap能协助使用者实现在音频、相片中换片断的机能。
吕家俊则表示，子公司创会团队在听觉方向有著纤枝累积，所以在音频、影像情景中有著较为独特的控制技术优势。除此之外，子公司目前计算能力丰富，能使用十多十张A100展开大规模训练。
在具体构架上，他进一步如是说，Akool的主要就暗鞘构架主要就包括用于数字Jaunpur的蔓延数学模型和3维NerF结构的聚合数学模型架构、如前所述能量的蔓延数学模型架构。吕家俊说36氪，用那些暗鞘架构开发的相片音频应用，具有聚合结果产品质量高，清晰度高，多元性好等特点。两个范例是，如前所述那些构架，Akool在主要就包括百事可乐等多家国际品牌顾客的方案调研对比中取得第一名，并获得订货。
除此之外，子公司还把Stable Diffusion作为预训练基础数学模型，Fine-Tune自定义的网络结构，展开后续的开发和研究。在文档大数学模型方面，Akool目前如前所述LLAMA开源数学模型展开Fine-Tune。”它的参数量比GPT4小很多，归属于轻量级的数学模型，参数量在65B左右，但性能堪比GPT4。”吕家俊向36氪则表示。
数学模型之外，吕家俊还认为，Akool在训练数据集方面也多有心得。他则表示，Akool特别针对数据集做了很多分类，特别针对不同任务运用不同数据集训练。同时，Akool特别针对数据集的数据做筛选，如果数据产品质量没能达到要求，便不会加入训练集。
当前，Akool的爱华图大数学模型聚合一张1024 x 512的相片需要8-10秒左右。而在音频聚合音频情景下，聚合一段11秒共347帧分辨率为3840 x 2160 的音频，耗时约500秒。
另在商业化层面，2023年初起，Akool迎来了一波使用者量爆发。吕家俊如是说，当前Akool已经拥有20万使用者，其中3000+是订阅付费使用者，主要就包括个人使用者和企业使用者。其中，百事可乐是Akool的典型案例。吕家俊介绍，百事可乐出于网络营销需求，已在自己的网络营销APP里接入Akool的API，让更多的使用者如前所述百事可乐的元素聚合个性化电子零件。在营收预期上，吕家俊预计年底Akool会稳定在每月营收超百万美金的水平。
团队方面，目前Akool的员工数在30人左右。其中，CEO吕家俊是伊利诺伊大学香槟分校人工智能博士，斯坦福大学访问研究员，曾在哈佛商学院总裁班（PLDA）学习。并且，他还深度参与过两家B+轮科技子公司的早期运行，在聚合式人工智能有十年以上的研究经历。此外，子公司创会团队、顾问团队中还有不少全球头部企业高管和顶级高校的校企人员。
