Rabbit 是今年凭借其 R1 设备而声名鹊起的公司，如今又推出了一项重大升级。自 10 月 1 日起，该公司将推出基于网络的大型操作模型 (LAM)，以显著提高 R1 的功能。由于 R1 未能达到预期而人气下降，这一消息可能会重新激发人们对该设备的兴趣，也可能加剧竞争。当 Rabbit 展示他们的新功能时，一个主要问题是他们是否会实现成功的希望。
今年早些时候，Rabbit R1 设备引起了全世界的关注，因为它有望成为主要的 AI 助手，甚至是“智能手机杀手”。不幸的是，随着用户意识到该设备功能有限且 AI 集成度低于平均水平，这种热情很快就消退了。
自推出以来，R1 已经历了 16 次更新，但它仍然只能与一组受限的服务进行通信，这导致早期支持者普遍不满。R1 的旅程充满挑战，但 Rabbit 并没有放弃其使命，即提供一款真正具有革命性的设备。
现在，Rabbit 正采取雄心勃勃的举措来兑现其最初的承诺，即推出大型行动模型 (LAM)，该模型将于 10 月 1 日发布。这种创新的人工智能驱动功能旨在将 R1 转变为一种多功能工具，能够处理各种网站上的各种任务。Rabbit 的 Jesse Lyu 表示，基于 Web 的 LAM 将使 R1 能够通过直接与 Web 界面交互来参与购买门票、注册域名甚至玩网络游戏等活动。这一有希望的发展可能是重振 R1 潜力的关键。
然而，什么是大型行动模型？大型访问模型 (LAM) 改进了大型语言模型 (LLM) 的框架，例如 OpenAI 的 GPT-4，允许它根据用户输入采取行动。尽管 LLM 非常擅长理解和生成文本，但它们无法采取行动。LAM 通过解释用户指令、查看多个数据源以及运行复杂的任务（例如浏览网站、填写表格或使用软件界面）来弥补这一差距。从被动语言处理到主动任务执行的调整是人工智能的一个显著进步。
Rabbit 基于 Web 的 LAM 旨在让 R1 更具吸引力和实用性。在最近的一次演示中，Lyu 展示了 R1 为电影节获取域名的能力，使用它来搜索可用选项、选择一个选项并完成购买——所有操作均自动完成，无需人工参与。该演示强调了 LAM 执行通常需要多个步骤和用户输入的程序的潜力。
然而，此次更新面临各种障碍。吕承认当前的现实，指出有效、及时的工程设计对于 R1 产生正确的结果仍然是必要的。当用户提示在线购买 R1 设备时，AI 代理首先访问 eBay 而不是官方网站，这表明该模型仍在制定策略以根据用户偏好优化其响应。
尽管饱受批评，Rabbit 仍坚定不移地致力于打造一款跨平台人工智能代理，无需绑定特定应用或设备即可工作。吕表示，R1 的独特卖点在于它能够与多种数字环境互动，这可能使它有别于市场上其他人工智能驱动的设备。R1 有望成为人工智能技术领域的变革者，这一点令人兴奋。
在 10 月 1 日更新之前，Rabbit 希望基于 Web 的 LAM 能够解决自 R1 首次亮相以来一直困扰它的诸多挑战。此次更新能否成功重新吸引人们使用该设备仍不确定，或者可能被视为一次失去的机会。目前，科技行业正密切关注 Rabbit，因为它正努力实现其雄心勃勃的目标。
