今天分享的是：阅文（马宇峰）：AIGC在阅文集团的实践落地

报告共计：30页

阅文集团AIGC探索：当人工智能成为网文创作的“副驾驶”

在数字内容产业高速发展的今天，人工智能正以前所未有的深度融入创作领域。阅文集团作为国内网络文学领域的领军者，其针对网文垂类开发的AIGC应用实践，为行业提供了极具价值的参考样本。其核心战略可概括为：以AI为辅助工具赋能创作者，而非取代人类创意，推动网文创作进入人机协同新阶段。

一、智能创作：打造网文作家的“全能助手”

阅文将智能创作定位为作家的“专业团队”，通过自研的“妙笔”系统，在多个维度提供强大支持：

精准捕捉“网文感”

传统AI生成内容常被诟病缺乏“网文感”。阅文通过专项模型训练突破瓶颈：

对200B级别模型进行增量预训练，针对性强化网文题材（如东方玄幻）的语言风格。

扩展文本处理能力（2K→32K），提升对长章节的指令遵循水平。

数据筛选上，通过高质量语料定义“网文感”，使生成内容在节奏、氛围、用词上贴近真实作品。

（对比案例：原始模型生成的对战场面平淡；妙笔模型则呈现“炸裂地面”“鬼魅身法”等网文特色描写）

全方位创作辅助

“妙笔”系统覆盖创作全流程：

世界观构建：自动生成门派势力图谱、修炼境界体系、宝物道具设定，为作家提供灵感框架。

角色立体化：扩展人物性格、经历细节，甚至生成角色形象图，使角色更鲜活。

表达优化：提升文字表现力与氛围营造，让作家专注核心创意和剧情设计。

知识顾问：提供专业领域资料（如历史、科技），解决查证痛点。

持续优化推理效率

面对AIGC的高计算成本，阅文通过模型裁剪、量化压缩、场景适配等技术，显著降低推理成本，推动规模化应用。

二、角色扮演：让虚拟角色拥有“灵魂”

阅文致力于将书中角色“复活”，实现读者与角色的深度互动，其突破点在于：

数据驱动定义角色本质

通过海量文本分析提炼角色核心特质，反向构建指令集。

建立多维评测体系（如人设契合度、逻辑性、剧情延伸能力），以5分制量化角色表现。

RAG技术解决核心痛点

针对角色对话中的幻觉、知识陈旧问题，采用检索增强生成（RAG）技术：

精确知识注入：实时检索原著内容确保角色言行符合设定。

动态更新记忆：突破上下文长度限制，维持长期对话一致性。

安全过滤：内置内容审核机制规避伦理风险。

超越ChatGPT的训练路径

结合监督微调（SFT）与人类反馈强化学习（RLHF），在角色个性化表达上超越通用对话模型，实现“千人千面”的互动体验。

三、破局之道：直面垂类AIGC的三大挑战

阅文的实践为行业提供了可复用的解题思路：

领域定义难 → 以业务场景锚定需求

用数据量化主观概念（如“网文感”=特定题材的高频语言模式）。

从实际创作痛点出发，避免技术驱动的伪需求。

数据储备难 → 技术提效降本

大模型辅助标注：将人工标注耗时降低70%。

线上盲测验证：通过真实用户反馈替代主观评测。

规模化落地难 → 构建业务闭环

资源整合：结合知识库、精标数据提升泛化能力。

价值聚焦：明确核心指标（如作家效率提升率、用户互动时长）。

四、未来展望：人机协同的创作新生态

阅文的探索印证了其核心理念：AI是创作的“辅助驾驶”，真正的方向盘仍在作家手中。随着技术演进，AIGC将推动三大变革：

创作民主化：降低创作门槛，让更多好故事获得IP开发机会。

阅读交互化：读者可“进入”故事与角色对话，从消费转向参与。

产业升级：为漫画、影视改编提供前置开发工具，加速IP孵化进程。

当前，阅文已积累超17,000个实践案例，其“基础预训练-微调-反馈对齐-生产回报”的四环模型，正在构建网文垂类AIGC的可持续生态。这场以技术为笔、以创意为墨的变革，终将重塑内容产业的未来图景。

以下为报告节选内容

报告共计： 30页

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