AGI Playground Hackathon 获奖项目介绍、路演视频+评委点评
为什么要举办这次 Hackathon，Founder Park 的负责人 Ashley 是这么说的：
「在大模型狂奔的 300 多天里，Founder Park 结识了很多像智谱AI、Zilliz 等非常优秀的中坚力量和技术团队，也结识了很多跟今天在座的参赛选手一样的创新团队，都希望能够纵身一跃，投身到大模型的时代当中，跟上时代的跃迁。
这也是我们举办本次 Hackathon 的初衷，希望给大家提供一个试验场，基于新时代里新的工具和新的范式，重新去思考应用和服务，把想象力打开，尽情享受创造的过程和乐趣。
Founder Park 希望在这波浪潮中，陪伴很多创业者的探索和成长；帮助更多的公司跟上时代的跃迁，抓住技术的红利；也很希望未来参与到很多企业的成长当中。」
感谢为本次 Hackathon 提供大模型应用开发平台的 Dify.AI 、提供独家云计算支持的亚马逊云科技，以及实力支持的连星资本等。
01
生产力赛道
第一名 AI 康复：AI 口语康复
同时也是本届 Hackathon 票选的「全场最具创意项目」。
产品定位：用 AI 帮助恢复听力的成人听障群体学说话
主要解决成人听障人群上课时间有限、价格昂贵以及课后练习无反馈的问题。由 AI 针对学员的自身情况设计专属的训练课程，提供资料查询、瞬时反馈和长期反馈。
Zilliz 合伙人&产品负责人 郭人通
我见过太多服务于多数人的 AI 项目，但「AI 康复」团队的项目却是瞄准小众群体，并让人眼前一亮。语音-文本跨模态的技术选型非常好的匹配了听障群体的口语练习刚需。这个项目同时给整个社区提出了几点问题：在 AI 落地阶段高度内卷的大背景下，如何提高公益类 AI 项目的关注度；面向小众群体的公益类 AI 项目的存活路径探索。
智谱AI 副总裁 李文珏
这个项目很好的 align 了智谱一直坚持的「科技的力量应该被共享」的理念。队长的签名「当所有选项都被拿走的时候你依然有无限自由的可能」让我印象深刻，智谱也会努力迭代 GLM、VLM 模型，用科技给更多人「自由的可能」。
第二名 Buysmart 智能买手：线上购物第一站
用 AI 解决用户购物难的问题，从产品、价格和评测等多维度给用户提供帮助。
用户和 Agent 对话后，会调用互联网上的商品库、产品评测和讨论等，综合生成一份购买方案。
智谱AI 副总裁 李文珏
Buysmart 辅助用户对于「决定要买的商品」做出更好的决定，其本质是一个将用户的非标需求通过对话引导的形式标准化到商品参数的过程，主要用到 GLM 的意图识别和 Agent 调用能力。期待其在在消费降级的时代，变成薅羊毛党的福音。
第三名 探未实验室：代体，我的记忆助手
致力于解决用户数据分散、难以整理的问题，基于大模型问题，以企业微信机器人的形式，将用户的备忘、笔记统一收集起来，自动化进行分类处理，用户可以以自然语言的形式与 bot 进行交互。
变量资本 管理合伙人 吴江
目前用户信息输入大部分时候是过载的，从收集到整理及使用是一个分散且繁琐的过程，代体做了多端内容的收集同步，用模型能力做了整理，基于用户需求提供个性化的分析检索，一站式解决了知识的收集存储整理及使用的问题。
第三名 查特查特：知识库生产力 AI 框架
一个开源的，供简单易用、离线轻量的，面向私域需求的 RAG 检索增强生成知识库服务。
支持私域部署自主知识库，支持 Agent 工具插件接入与扩展，几乎支持目前所有的大模型。
智谱AI 副总裁 李文珏
团队的 langchain-chatchat 是一个很有名的开源项目，框架赋予了 ChatGLM「只为 Chat 设计」的模型以 Agent 的能力，最后其增强效果还是令人印象深刻。过硬的技术弥补了其基于原先开源项目的迭代版本的减分，期待 chatchat 框架为大模型打开更多的可能性。
02
泛娱乐赛道
第一名 Legend.AI：专属 AI 童书馆
基于 AIGC 的个性化专属童书解决方案。以自然语言交互的形式与用户沟通，然后进行专属的童话故事生成，配上专属声音，每个人都会有自己独一无二的童话故事。
智谱AI 副总裁 李文珏
项目用多模态模型给儿童的创造力提出了新的想法，在家长担心孩子沉溺「电子产品」的背景下，希望多模态模型给孩子与家长互动之间带来新的想象。
第二名 AI 迪生：猫咪云养游戏
Tameme 啾咪：基于 AI agent 的猫咪云养游戏。
为真实的宠物生成 AI 分身，方便和朋友一起进行云养宠物。可以为每个玩家存储与猫猫游玩的长期记忆和短期记忆，保证每个人的独一无二的养猫体验。
变量资本 管理合伙人 吴江
啾咪把现实中的宠物做了数字分身，在模型的驱动下根据不同的用户需求提供个性化的服务，让云养宠从一对多变成了多对多，用户获得了更多的参与感和个性化的反馈，拥有了一只真正属于自己的赛博宠物。
Dify.AI 创始人&CEO 张路宇
啾咪产品形态的想法是很棒的，让我想起了以前玩的电子宠物游戏。啾咪让猫咪加上了生动的猫格能让人感受温暖，但后续需要把每个细节都打磨得很精细，比如在互动过程中不断存储总结猫咪的性格标签，让它形成长期的记忆，增强体验感。还包括声音、图片等细节感受方面都可以持续优化。后续打磨几个月后应该是可以大卖的 C 端产品。另外，我个人也很高兴在这个项目中 Dify.AI 能给啾咪带来帮助，快速基于 Dify 上做了喵咪数字分身。
03
创新开发赛道
第一名 社交骇客：AI 时代的 Facebook
利用 AI，全网寻找和你兴趣最相符的好友，分析 Ta 的个人资料，甚至可以和 Ta 的赛博分身互动。
Zilliz 合伙人&产品负责人 郭人通
非常好的技术及演示。同时，几乎所有在场的观众都表达了 AI 时代隐私保护的焦虑。大数据技术剥离了每个人的衣服，AI 时代又进一步剥离了肉体外壳，让每个人的想法暴露于野。我们每一个 AI 技术的参与者都是盗火者，好的技术服务于商业成功，更应该坚守正确的应用原则。
阅览室 创始人&产品设计师 王俊煜
这个项目的争议性显而易见。有些看法认为，技术本身是中立的，何况 Hackathon 本来就是要去探索能力边界，还是应该对此表示宽容。团队的执行能力的确很不错，也体现出了 Hackathon 精神，在短时间内创造了全新的体验，让我们看到了想象中的事情变成现实的后果。但我仍然认为此类项目是绝不应该鼓励出现的，遗憾的是评选标准里并没有针对此的评价。
首先，即使这是一个既可以用来做「好事」，也可以被滥用来做「坏事」的纯工具，在演示时也是应该小心的。常见的辩护是技术中立论，我前几年写过长文反驳。如果看过《奥本海默》的朋友，也能感受到真正负责任的科学家和工程师对科学、技术的后果的反思和自责。
何况，从现场演示看，这个工具设计时的出发点就不存在不被滥用的可能，团队演示时表现出来的态度更是如此。有人说，这种工具早已存在，即使不是在这里做出来，也会有人在其他地方做出来。这点我也同意。但即使实际影响有限，我更在意的是我们如何评价这种工作，因为这还是代表了我们倡导什么样的 AI 产品，不倡导什么样的 AI 产品。
Dify.AI 创始人&CEO 张路宇
出色的应用创新极有可能来自跨学科的碰撞：X + 大语言模型能够诞生什么？社交骇客选择融入了社会工程学的概念，巧妙的使用了搜索、社交网络爬虫、模型汇总和角色扮演多个技术点，将数年后的人人关系、人机关系的可能性展现在大家面前。虽然项目应用存在一些伦理上的挑战，但其创新角度和选手的赛场发挥都给了我深刻印象。
第二名 真 666：EmoPet 情感宠物伴侣
AI+机器人宠物，基于脑机接口与神经网络的情感识别，解决独居老人的情感陪伴需求。
变量资本 管理合伙人 吴江
老年人群体在情感陪伴上需求一直旺盛但没有很好的解决方案，EmoPet 通过脑电波实时情感识别算法，评估使用者情绪状态，最终由模型驱动电子宠物提供情感反馈，同时能提供跟健康监测相关的服务，能缓解老年人群体的孤独感，提供更个性化的陪伴。
第三名 ReadKnown 知了阅读：个人知识助手
帮用户信息降噪、认知升级且无压力的个人知识助手。多平台：PC+APP+微信助手，对文章进行智能摘要，提出问题，方便用户快速阅读。打造一个没有压力的渐进式学习阅读工具。
阅览室 创始人&产品设计师 王俊煜
互联网世界中有几个产品门类总会有前仆后继的新产品出现：编辑器、待办事项、项目管理、笔记，还有……稍后阅读。
知了阅读在 Hackathon 中主要演示的是在目前的稍后阅读产品中新增的卡片式阅读。市面上已有的 AI 文章总结工具已经多到足以拉一个群了，知了阅读对人们「为何要阅读」有进一步的思考，借此更针对性地生成文章总结。至于新增的卡片式阅读界面，也试图让长文本内容在短视频时代更有竞争力——尽管我认为是个堂吉诃德式的斗争，之前包括我自己在内的团队也做过尝试，但这就是适合在 Hackathon 中做的事情呀。所以，看到的和 AI 结合的效果还是蛮新奇的。
产品的远景也有不少有意思的点，但就不在 Hackathon 中讨论了。上面这些前仆后继的品类的共同点，是这些产品希望要解决的都是不可能解决的问题。如「解决信息过载」，实际上是每个人自己的欲望和自己的能力的斗争。但不管怎么样，还是很高兴能看到新尝试。
Disclaimer: 我也在从事相关产品的设计和开发。
第三名 WordTalk：用 AI 重新想象词汇学习
旨在解决大众进行词汇学习常遇到的学不进、忘得快和用不出的问题，用 AI 打造交互机器人+纠错答疑助手，同时提供语音交流功能。让词汇学习不止于词汇。
变量资本 管理合伙人 吴江
大部分单词学习产品通过功能点解决单词记忆的问题，对于用户来说重复枯燥且难以坚持，Word Talk 基于用户的兴趣和爱好，借助大模型的能力，把词汇学习融入用户场景，给用户生成个性化的学习内容并提供实时反馈，一定程度上解决了枯燥重复的问题。
数据是AI发展的三要素之一，以 ChatGPT 代表的大模型迎来了繁荣，这离不开充足的互联网数据。更多场景数据在与大模型的融合中，将打开更多创新的可能性。时空数据也是一个重要的数据类型，简单来说，它是由空间数据和时间信息复合而成的数据，主要用于描述在地理空间中随着时间变化的现象、事件或属性，在现实生活中有广泛的应用。
本周二（10月17日） 晚 8 点，在 Founder Park 直播间，我们邀请到了弈人科技 CEO 马成辉， 一起来聊聊时空数据与大模型相融合，又会碰撞出哪些新的可能性。
公司介绍：
弈人科技是国内领先的时空数据服务商，通过自研的星汉时空大模型，处理海量多源异构时空数据，形成了多种数据产品，应用于地理信息、自动驾驶、智能交通、人工智能等多个行业。