文｜魏琳华。 。

AI原生运用，究竟该怎么做？

在备受重视的作业场景上，大模型才能和打工人需求的结合正在变得愈加严密，科技公司正在把产品做成更契合用户需求的容貌：

6月，Anthropic发布了智能作业台Artifacts，不只能用来AI写作、AI敲代码，还能让用户提早预览代码运转的作用；10月，OpenAI发布了Canvas（画布），在GPT系列模型的基础上支撑用户写文档。10月23日，腾讯发布了AI智能作业台产品ima.copilot，把个人常识库和AI搜读写的才能合为一体。

咱们为了让打工人干活儿更高效，也是拼了。

曩昔两年，无论是AI写作、PPT、查找，大都产品都仍是+AI的状况，而不是真实的AI原生。

这两者的差异在于，一个在原有的赛道中提高和扩展，一个是依据用户的不同运用场景全新建立。

而智能作业台的呈现，正是从用户的作业场景动身，构建的一个结合AI查找、AI阅览、AI写作等多种功用的产品，最重要的是除了全网的信源，还引入了个人的常识库。咱们乐意称之为，一款集大成者的AI原生运用。

此类产品的呈现，并不是偶尔，由于它建立在大模型技能最干流的途径上。

曩昔一年，大模型在落地技能道路上简直达成了一致。

经过大模型+查找增强+向量数据库，这三种技能联合推进，让生成式AI的终究作用削减了令人头疼的错觉问题。

而以腾讯ima.copilot为代表的智能作业台，正是运用了大模型最干流的这条技能道路，让AI在作业上的辅佐才能得以日新月异。

左手场景，右手技能，AI原生产品的落地不再遥不行及。

建立常识库，测验“第二大脑”。

究竟什么是智能作业台？

看到ima第一眼，简练的让我无从下手，以为是个查找东西。

上手测验之后才发现，这是一款调集了AI查找、常识库、AI阅览、AI写作等多种功用的产品。既能在查找框中向ima发问，让它帮你从全网查找并主动生成答案；也能上传本地文件，让ima帮你一口气解读几百页文献；它还支撑智能写作功用，无论是写论文、写作文仍是发个小红书、朋友圈案牍，ima都能信手拈来。

而其间最重要的要害才能支撑，便是——个人常识库。

在过往体会AI查找、AI写作类产品中，往往生成的内容都不能令人满足：经常简单犯些常识性过错，比方告知你：《原神》是伟人网络的产品；即便写出了长篇大论的内容，细心读起来却空空如也，输出了一些“说了如同没说”的废话。

为了减轻生成式AI发生错觉的状况，RAG+大模型的组合呈现了。在大模型拿到一个问题的状况下，RAG会先在外部信息中检索出很多相关内容，再交给大模型生成。

但是，在内容质量良莠不齐的互联网，大模型抓取的内容尽管准确度提高，但它也无法代替人来区分内容的好坏。

对此，ima的挑选是，给AI搜读写的进程衔接上常识库这个“第二大脑”——也便是答运用户将自行在互联网中收集到的内容收拾起来，依据作业需求，将日常阅览、运用的优质信息分门别类地收拾在多个常识库中，其间，一些本地文档也可以上传到只归于你的常识库，交给AI完结了解概括。

当AI查找调用常识库的时分，既可以防止过错信源混入，提高生成内容的准确性，也能让打工人在几分钟内快速了解一件事的来龙去脉，节省了一头扎入材料堆阅览的时刻。

大模型+RAG+私家常识库的组合，让ima在搜读写的进程中，更能了解用户宣布的指令。就像由AI扮演24小时在线的私家帮手，随时帮用户从个人图书馆中依照分类随时依照需求调阅材料。

将这个个人常识库运用在查找、阅览和写作中，用户的作业效率有了大幅提高：

在光锥智能实机测验中，笔者在常识库中上传和保藏某家公司近一年财报、产品信息等材料之后，ima依据收集到的常识库信息，得出该公司2023年全年营收和净利润同比下降、面临用户增加放缓的压力，一起该公司正在活跃开展海外商场的定论。过往需求屡次查找并收拾的内容，交给AI，它把办事效率提高了一个台阶，在短短数秒内协助用户收拾了一家公司的事务。

此外，在查找进程中，ima引用了包含福布斯、新浪财经等官方媒体信息源，并引用了很多来自微信大众号和腾讯新闻的内容。经过运用自家渠道的内容生态优势，ima可以根据腾讯沉积下的独家优质内容完结答复。

比方，拿最近全网盛行的综艺《再会爱人》中的“油炸便利面”梗问询ima，它整合了多篇材料，把来龙去脉讲得清清楚楚。下方还顺带链接了多篇相关大众号内容，便使用户进一步了解信息。

有了AI常识库的加持，每个人就像建立了一个“第二大脑”，随时可以从常识库里调用一些更有价值、更精准的信息，而不必每次再从苍茫互联网上去寻觅，削减查找信息时的回头路。

之后谁再说我上班没带脑子，我就跟谁急。

搜读写一体，智能作业台再进化。

除了给AI建立一个“第二大脑”，在运用中，比较于以往功用单调的码字文档，作为智能作业台，ima的运用含金量还在大幅提高。

剖析市面上的作业运用，企业往往会把查找和写作拆分为两个独立产品，前者服务于查找、查询信息的场景，后者则运用于写作、材料收拾等场景。但从作业场景上动身，用户完结一篇文档一般需求先在查找中深化学习并查找对应材料，再在文档中根据查找到的内容完结写作。

面临实践需求，无论是AI+查找，仍是AI+写作，又再度割离了两个本就相得益彰的场景，打工人只能开着无数个界面“重复横跳”，在切换中损耗精力。

智能作业台类产品的呈现，开端将上述两过程整合到一个产品中，处理用户来回切换界面的问题。

用户关于一款好东西的朴实需求没有变，仅仅这个要求正由于AI的到来，变得更高了。

放眼国内，人们对智能作业台类产品的需求正在被看见。

以ima为例，作为智能作业台产品，它把AI查找和智能写作两个重要的功用整合在一个界面中。此外，ima还把“边搜边看、边问边记”的亮点加粗着重。

比方，当你在智能作业台界面阅览文章时，读到一个不流畅难明的名词。现在不需求再跳出查找界面专门查询学习概念，只需求选中相应词条进行“AI解读”，AI助理就会再度帮你查询含义，帮你具体解读，比直接查找更省力。

除了按需整合“搜读写”，这一代智能作业台产品也相同着眼于细节优化。

和一般的文档写作比较，靠AI加持的智能写作开端更懂用户的需求。此前，智能体的开发多被用户运用于完结用户不同的写作需求，比方生成小红书案牍、写短视频脚本、完结营销结案陈述等等。在实践运用中，人们往往需求在很多的智能体产品中寻觅并测验运用作用，终究筛选出满足的产品。

而在AI读写功用进化后，智能作业台开端做减法，即聚集于作业和学习场景的案牍创造，并不断打磨作用。

比方ima，它聚集于作业、学习两类场景，在“智能写作”功用中给出了论文、作文和案牍三种内容风格，又在不同内容品种下做了愈加具体的分类。以作文写作来说，它区分了不同年级、文体（记叙文/谈论文），还答运用户指定字数。

假如生成的内容有一部分觉得不满足，但又觉得只需求修正部分内容，保存其间有用的部分，只靠指令让AI助理完结，很简单呈现屡次返工“抽卡”的状况。

比较之下，智能体帮手在写作体会上的细节功用有所提高。比方，ima可以更好地对AI生成内容进行修正。它支撑针对其间的部分内容进行“缩写”或是“扩写”，或许爽性给出更具体的指令，便使用户依照主意自在完结修改。

比方，光锥智能在测验中，要求ima缩短字数并替换谈论文中的事例，只需求一句话的功夫，就能让AI依照心意从头完结输出。

写作进程中的一些纤细需求，ima也没有疏忽，结合AI才能，ima的AI笔记功用愈加丝滑好用：需求翻译内容，选中对应阶段就能交给AI一键生成；运用指令功用，用户还能要求ima帮助调用文生图才能，免费的插图直接无限量生成。

把搜、读、写融为一体，不只减轻了作业量，还能让AI真实担任起私家助理的人物，依照需求“指哪改哪，要啥给啥”。

24小时码（字）农，在“第二大脑”的加持下，总算被AI从Word的苦海中解放出来了。

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