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榮耀標識AI如何支棱起來？
在人工智能的浪潮中，我們如何讓AI真正成為我們的得力助手，而不僅僅是一個冰冷的工具？本文以一種輕松幽默的方式，探討了AI在信息接收與輸出、不確定性降低、交互效率提升等方面的最新進展和應用實踐。
本來這篇文章想用《最近有關AI的感悟和總結》來做標題的，但寫上的時候，就感覺沒有意思，很無聊，也不夠酷。那怎么樣才能讓這篇寫AI感悟的文章變得有趣呢？
1、得用梗圖，有了，各個領域的AI小助理來幫我，這可不就是專業團隊嘛~
2、標題得通俗易懂，其實分享的感悟都是AI怎么樣才能變得更好來幫助我們，也就是AI怎么樣才能支棱起來？
ok，那這就是今天的文章，我們一塊往下看！
1. 人會通過AI接收信息以及通過AI輸出信息
之前是人類自己接收信息和輸出信息，現在的一個發展趨勢是人還在中間，但是我們會通過AI來接收總結的信息以及通過AI來更好、更快的輸出。
怎么形容呢？就有點像是之前是單層肉漢堡，現在還是一片肉，但是在肉的周圍加了兩片蔬菜，變成多層蔬菜肉漢堡，就像下面這張圖一樣。
來個接收信息的案例吧：谷歌的NotebookLM可以把上傳的PDF通過播客的形式對外輸出，舉個例子，這在之前是一本書在網上，人直接看大部頭的書，現在AI在里面加了一道轉換，把它轉變為討論書的播客，之前人們還從來沒見過能把書自動轉為播客的軟件，那這個就很驚喜。
其實帶著這個思路我們可以想象有哪些可以做的嘗試，比如說把難啃的大部頭教科書、無聊的研報或者項目白皮書，換成一種另外一種人們有興趣的信息接收方式。
那什么形式更讓人能接受呢？視頻、音頻、圖文的信息相比于文字都更讓人可以接受，如果再考慮到適用的場景，那可視化圖文就是最好的方式了，因為它適用于幾乎所有場景，又一目了然，napkin就在做這件事。
例如下面我想介紹napkin，然后把上面這段文字給復制進去讓它理解，它就可以從里面找到我想對比的一個是大部頭書本的無趣，另外一個是視覺內容的吸引力，總之，用napkin就是很搭。
輸出信息的案例：這個就比較多了，比如說我最近在做的一個項目——AI報告，很多分析師需要寫行業深度報告，這在之前可能需要分析師寫上個好幾天來從行業簡介、競爭格局、行業政策這些方面輸出，但是現在可能AI能夠自動收集信息來幫你實現這一部分的輸出總結，你可以在這個基礎上加以人工的校驗和修改就行了。
2. AI給出的答案是不確定的，但我們通過（prompt、流程、交互）可以把不確定性降低。
這個可以鏈接到我之前的文章：涉過真實的AI浪潮，在做AI會議助理這款產品的時候，就是通過類似于建房子的方式一步步達到客戶想要的會議總結效果。
只不過對于大模型來說，提示詞寫的好是最簡單也是最有效的步驟，也是建房子的第一步，先做好地基。
第二步，往往就是微調了，微調就是在這座房子打好地基，然后砌上磚瓦后，再鋪上一層水泥，這時候就有大致的形狀了。微調會讓文本總結/生成這種更趨向于客戶想要的標準，但還是存在一定的波動和不確定。
第三步，有些房子的形狀我就是想這樣或者是那樣！比如我就想要中式建筑的屋頂，或者西式建筑的穹頂，這樣才好看，才是我的style。ok，滿足你，這里就是固定的流程，可能就是結合了簡單的程序，比如固定取數和固定生成某段文字（例如財報會議中的數據整理）。
3. 單從效率來看，文字對話的反饋還是太慢了
就說一個體驗上的問題，你吭哧吭哧打字半天，然后點擊發送，再接著等AI的反饋，如果再碰到慢AI，一來一回都5秒有了吧，而語音交互這一塊反饋就及時多了。
人類之間的對話也更傾向于語音對話，就像在工作中，我們遇到緊急問題還是會用電話甚至線下見面說。
很多AI情感陪伴類的app都有打語音視頻這個功能，而且沒準還是收費的。這也側面驗證了語音對話這個功能，相比聊天打字還是體驗更好的，不然誰會付費啊。
近期一些大廠AI app在語音對話上也開始有動作了，例如豆包的語音對話，現在就可以聯網搜索一些話題，阿里的通義現在可以在語音聊天的同時上傳文件對話，而最早的場景英語口語助教更是每家必有。
那有沒有一種更快的交互方式呢？有的，一種就是我們每天都在用的觸摸和點擊這種（其實互聯網時代的觸摸點擊給出反饋是快于語音交互的）；另外一種可能就是腦機交互了，等待馬斯克這些大佬去突破了。
4. AI時代最有想象力的產品——畫布
畫布可以容納和承載幾乎所有內容形式：文字、表格、圖片、音頻甚至是視頻，而AI又可以全部生成以上內容形式，所以理論上AI+畫布的上限是無窮高的（max）。
鋼鐵俠和賈維斯對話也是在一個畫布/面板上（咳…鋼鐵俠的頭盔面板），上面可以實時反饋出任何信息。我還有一個臆想，我想讓AI在畫布上復刻一個二維地球，上面會無限平鋪所有地球上的三維物體。對！那這個畫布就是《三體》里面的二向箔。
百度文庫也在近期宣布將上線“自由畫布”這一款軟件，但一直處于內測中，也沒有人體驗到。其實AI畫布這種產品技術上實現可能難度為3顆星，但是算力消耗應該是最高的5顆星；多模態對于算力消耗巨大，估計目前也只有大廠能燒得起了。
5. AI也得揣摩人類甲方的意圖
又懶又不想多打字的人類，你不多揣測一下它想問的是什么意思，怎么可能答的好？肯定會給你差評的！
這個我調研過chat類問答的用戶數據，你會發現，能夠問問題超過10個字的已經很牛了，因為有一半的人問問題都不超過10個字的，我稱之為“打字要錢型用戶”，當然我也是其中一員，10個字符以內一般能問啥問題呢？我舉個例子：
- 你今天吃了沒？（7個字）
- 總結這個報告（6個字）
- 寫一份小紅書營銷文案（10個字）
這3個例子，大家就應該明白，我們大部分人讓AI辦事都是妥妥的大甲方。AI需要根據這些僅有的只言片語，來完成你給它布置的模棱兩可的任務，如果AI不能滿足你的期待，你就會像上面一樣給它來個差評——點踩。
所以，AI還是需要會一點讀心術的，通過簡簡單單的幾個字就能讀懂你我的心，知道我們想干嘛，這才是支棱起來（終于扣題了）的AI，也是我們最喜歡的乙方和員工。
寫這一點也是因為在市面上我已經看到有比較好的產品案例了，螞蟻的支小助就是這樣一個能懂你心的AI助理。
因為工作原因，我可能用的投研支小助會比較多（還有其他類型，例如保險、營銷、理財的），比如我問它：A股最近怎么樣？（8個字）
其實這問題要是別人問我，我肯定會回答：什么怎么樣？你說大盤走勢嗎，上周的，還是最近一個月的？很模糊的問題，我都搞不懂你想問的啥？
支小助這個會懂你心的AI助手，就會把“A股最近怎么樣？”這個問題再“揣摩”一下，解讀出6個相關的問題，如果你覺得它揣摩的不對，你還可以幫它改，相當于跟員工說：不是你想的這樣，你得先這樣，然后再那樣…
之后再根據“揣摩”出來的6個解讀，集中回答你的問題，所以就會比較全面，因為這6個解讀總有一款適合你。
當然，一個硬幣有正反兩面——回答也就比較長，不夠簡短，你問它“1+1等于幾”，支小助可能會給你扯出“1+1的哲學意義、1+1=2的數學原理”，所以也就有了快速解讀這樣一個功能。
按照支小助官方的解釋就是，支小助內部嵌有很多的專家框架。它會根據你提問的問題去匹配對應的框架，例如剛才問的A股的問題，就會匹配股票分析、市場分析下面很多對應的框架。
這些框架你可以把它們理解為一個個專業的老師，當你帶著同樣一個問題比如：我該怎樣好好學習，天天向上呢？
去問各科老師，那英語老師就會說：你肯定要學好英語啊，學好英語才能看到更大的世界！數學、物理、化學老師齊刷刷的說：學好數理化，走遍天下都不怕！
所以支小助內部其實是有一個專業團隊在做事情，怎么能不強大呢？
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AI如何支棱起來？不斷學習，深度訓練，創新應用，AI的潛力無窮無盡！
通過具體的案例來展示AI的實際應用，比如你提到的谷歌NotebookLM，可以更詳細地描述這個案例，讓讀者感受到AI的實際價值。