作者 | 宋予

编辑 | 刘士武

然而，社交平台上的信息可能存在虚假宣传、软广推销、过度美化等问题，面向大多数用户的笔记可能也无法照顾到消费者的个体差异和使用场景差异，使得消费者很难根据所谓的测评信息判断产品是否适合自己。

36氪近期采访的「阿尔特科技」希望打造全球智能消费决策社区，旗下App「Altrubook」具备AI联想搜索、产品对比、智能聊天导购等功能，帮助用户从各大电商平台收集整理产品信息、快速评估同类型产品的优劣势，“像闺蜜一样”提供有温度的消费决策辅助服务。

联合创始人兼首席执行官Raymond在采访中介绍道，「Altrubook」的目标是帮助全球电商消费者做出更明智的消费决策。在供给端，「Altrubook」从欧美的Ebay、Amazon、非洲的Jumia、东南亚的 Lazada、国内跨境电商平台SHEIN、Temu、AliExpress等平台收集整理真实的产品信息和交易数据，提供多维度产品评测和信息验证；在需求端，这款App以团队内部开发的多模态模型为支撑，能捕捉细微的用户行为，进而根据用户的实际需求和消费习惯精准推送用户可能感兴趣的产品，帮助用户挑选更合适的、更高性价比的产品，降低客户遇到货不对版、渠道价格偏高、平台售后问题的可能性。

Raymond告诉36氪：“与其他泛社交种草平台相比，「Altrubook」的特色就在于为消费者提供‘有温度’的个性化推荐，密切关注用户的行为，解析其背后的心理动机，从而真正‘理解’用户的需求，再主动向用户分享他/她可能感兴趣的商品，而不是生硬地要求用户描述需求，将搜索关键词拣选、信息筛选的负担放在消费者身上。”

Altrubook核心功能 | 图片来源：阿尔特科技

具体而言，「Altrubook」具备三大核心功能：其一，这款App的AI搜索引擎纳入了心理学因素，将用户的行为特征和消费动机归类为“48种排列组合的结果”，自主推演“用户希望刷到什么内容”。此外，该团队优化了联想词功能和互动问答式搜索，在用户“不知道应该搜索哪些关键词”的时候给予灵感、深度挖掘用户需求；其二，在用户搜索特定商品后，「Altrubook」将从价格、材料、物流、质量、好评等多个维度评估同类型的多款产品，提供更全面、更有参考价值的信息；其三，这款App内置了“闺蜜式陪逛”功能，通过聊天方式，为用户提供选品建议、信息验证、智能导购等服务。Raymond介绍说，该模型基于Meta开发的Llama 2模型，不仅借助StreamingLLM技术识别并保存模型固有的注意力池，结合token的滚动缓存，能处理更长的文本、将“推理提速22倍”，并且支持“多模态识别”，能处理文本、图片、语音、视频等多媒体材料，也能返回文本、视频、笔记链接等多种类型的信息。

“我们的AI模型能基于各大论坛、社交媒体上的信息每天生成超过10万条图文结合、高仿真度的笔记。这意味着「Altrubook」能更快、更灵活地调整社区内容、拓宽品类，同时降低内容创作者的培养成本。”Raymond补充道。

「Altrubook」希望在下一个发展阶段聚焦用户增长和内容生态构建。该团队计划在11月15日进行第一轮公测，以便收集消费决策转化率、用户对推荐的满意度、聊天机器人反馈等数据。该团队计划根据公测结果进一步优化模型和App设计，逐步迭代版本，或将在12月24日全面上线。

团队协作开发、优化软件 | 图片来源：阿尔特科技

「阿尔特科技」的团队成员在跨境电商、人工智能、移动互联网等多个领域有着多年的创业经验。首席执行官陈建均（Raymond）获得过数据科学竞赛Kaggle银牌，曾担任谷歌计算机视觉工程师，主要负责公司治理、融投资、外联合作等。

团队还包括另外三名成员：首席技术官丁炫文在国内某上市公司担任技术负责人，有超过5年的移动互联网技术经验，完成了多项底层技术框架的开发，主攻大数据处理、分布式计算、全栈开发；AI算法专家牛泽鹏曾先后在得物、虎扑担任算法工程师，负责搭建商品排序搜索大模型，处理过亿级数据搜索相关问题，在团队中主要负责算法优化、召回排序、自然语言机器人开发及优化；多模态模型工程师吴宇鑫曾担任Balyas风控机器学习工程师，主要负责多模态模型架构和训练。

「阿尔特科技」计划进行天使轮融资，目标金额为500万元；新资金将主要用于市场推广和团队建设。这家初创公司计划在明年2-3月前完成产品经理和商业化人才招募，着手搭建广告竞价系统，并在未来12个月内使用户注册量突破100万人次，月活突破50万。