玩转AI-MiniMax H3开放权重:图片、视频和声音,现在可以一起交给AI

过去做一条AI视频,常常要把图片交给一个工具、声音交给另一个工具,再用剪辑软件把它们拼起来。MiniMax H3想解决的,正是这种“素材各管一段”的麻烦:文字、图片、视频和音频可以作为同一组参考材料,一起参与视频生成。

对普通用户来说,这次更新值得关注的不是又多了一个模型名字,而是做视频的入口正在变得更像一次完整的内容创作。

一、H3已经能用,而且不只停留在发布会里

MiniMax在7月31日发布H3,把它定位为通用多模态视频模型。现在,用户可以从海螺AI的H3官方页面直接进入体验;开发者也可以通过MiniMax开放平台调用模型。与此同时,ComfyUI已经原生支持H3开放权重工作流,可以在本地部署文本生视频、图片生视频和参考素材生视频等流程。

这里要分清两件事:在线平台和API更适合普通用户,操作门槛低;开放权重更适合有显卡、懂模型部署的人。开放权重不等于“任何电脑都能轻松跑”,更不等于生成完全免费。

二、它把四类素材放进了同一个“上下文”

过去给视频模型下指令,最常见的是一段文字,或者一张首帧图片。H3进一步支持把文字、图片、视频和音频放在一起,让模型同时参考人物外观、动作节奏、镜头语言和声音氛围。

比如,你可以提供一张产品图、一段运镜参考和一段背景音乐,再用文字说明“镜头从近景慢慢拉远”。模型面对的不再是一句孤零零的提示词,而是一套更完整的创作条件。

官方资料显示,H3可生成带原生立体声的视频;在线平台和API支持4至15秒、768P或2K输出。这里的“2K”指在线平台或API能力,不应直接套到本地开放权重工作流。ComfyUI官方教程注明,本地原生画布以短边768像素为基准,并有画布上限。

三、普通人最容易上手的,是这三种做法

1. 只写文字:先把想法变成短片

适合没有现成素材、只想快速试创意的人。写清主体、场景、动作、镜头和声音,比堆砌“电影感”“高级感”更有效。

2. 给首尾画面:让变化过程更可控

如果你已经有一张开场图和一张结束图,可以让模型补出中间过程。产品展示、海报动效和简单转场,都可以从这种方式开始。

3. 同时给参考图、视频和音频:让结果更接近你的目标

这是H3最有代表性的用法。参考图负责人物或产品外观,参考视频负责动作和运镜,参考音频负责节奏和声音风格。素材越多不一定越好,关键是每份材料分工明确,彼此不要冲突。

四、“开放权重”让它多了一条本地路线

对于普通读者,开放权重最实用的理解是:除了在网页上点按钮,还可以把模型下载到自己的设备或服务器里,通过ComfyUI等工具搭建工作流。这样更便于批量处理、接入内部流程,也能减少素材在多个在线工具之间来回传递。

但本地运行要付出显卡、存储、部署和维护成本。你还需要自己处理模型文件、工作流节点和参数设置。对只偶尔做几条短视频的人,先用在线入口通常更省事;对需要稳定批量生产、希望掌控工作流的人,本地部署才更有意义。

五、别只看榜单,先看它能不能完成你的任务

官方页面展示了H3在多项视频生成与编辑评测中的表现,但榜单会随样本和新模型更新。对普通用户而言,更有用的判断标准是三个:人物和产品是否保持一致,动作和镜头是否听指令,声音与画面是否真的同步。

第一次尝试时,可以从5秒左右的小任务开始:只放一到两份关键参考,先测试主体和动作,再逐步加入声音、运镜和更多素材。这样更容易判断是哪一项条件影响了结果,也能少花不必要的生成额度。

还要注意,上传他人照片、声音或品牌素材前,应先确认肖像、声音和版权授权。模型能合成,不代表内容就自动具备发布许可。

H3真正有意思的地方,不只是“又能生成更清晰的视频”,而是把图片、视频、声音和文字放进了一次创作里。过去需要在多个工具之间接力的流程,正在被压缩成一个更统一的入口。

如果你只是想让一张照片动起来,在线页面已经足够;如果你要把参考素材、声音和批量流程结合起来,再考虑API或本地开放权重。先从最小任务开始,往往比一次把所有功能都塞进去更容易得到可用结果。

玩转AI——AI也开始开项目组了:腾讯云多 Agent 协同,让“一个助手”变成“一个项目组”

过去用 AI,常常是你把一件事交给一个助手,从头问到尾。现在,腾讯云把“组队干活”搬进了智能体:一个主 Agent 当队长,多个子 Agent 分头研究、互相沟通,再把结果汇总回来。

先把对象说清楚:腾讯云近期介绍的这项能力,不是普通员工直接使用的“智能工作台”,而是腾讯云智能体开发平台 Claw 模式面向需要配置 AI 应用的技术人员或开发者提供的多 Agent 协作能力。

Claw 可以理解为平台里一种能自主规划、调用工具并完成多步骤任务的应用模式。听起来有点技术,换个说法就是:以前你请了一位全能助理;现在,这位助理可以临时拉一个项目群。

一、AI“小组作业”到底怎么分工?

这种“组队”也分两种。

最基础的是“单向委派”。它像项目经理分配:你设置一个主 Agent,再给它配几个角色不同的子 Agent。主 Agent 先理解任务,把工作拆开;子 Agent 各自完成后,把结果交回主 Agent,由它统一整理。组员之间不用互相讨论。

比如你要做一份竞品报告,可以让 3 个子 Agent 分别研究价格、功能和用户评价。它们不用互相聊天,最后把材料交给主 Agent 就行。这种方式适合需要分头推进、但成员之间不必反复沟通的任务。

如果任务更复杂,需要成员互相追问、质疑和接力,就可以在配置应用时进入高级设置,手动打开“允许多 Agent 团队协作”开关。这是应用配置,不是聊天过程中临时打开。

开启后,子 Agent 不只会向主 Agent 汇报,还能直接与其他子 Agent 沟通。官方目前允许一个团队最多包含 1 个主 Agent 和 19 个子 Agent。

但先别急着把 19 个位置都坐满。开了团队协作,也不代表每个任务都会自动组队;系统会根据任务需要决定是否启用。AI 团队和真人团队一样,人多不一定效率高,角色不清反而更容易乱。

二、三个普通人能用上的场景

场景一:做一篇需要核实的内容

假设你要写一篇公众号新闻,可以这样分工:

• 资料 Agent:收集最近 7 天的候选信息,并附上官方来源;

• 核实 Agent:检查日期、产品状态和收费规则;

• 审稿 Agent:专门找夸大、歧义和过时信息;

• 主 Agent:负责写作、取舍和最终确认。

这里有一个关键点:不要让好几个 Agent 同时改同一篇正文。腾讯云官方也提醒,多 Agent 同时编辑同一内容容易产生冲突。更稳妥的做法,是让它们分别提供材料和意见,最后只由一个 Agent 执笔,再由人确认。

场景二:做一次多角度调研

买设备、选供应商、做课程调研时,可以让不同 Agent 各看一个方向:一个查价格,一个查服务,一个找案例,一个专门验证风险。

单个 AI 很容易顺着第一条思路一直说下去。角色分开后,相当于多了几双眼睛,尤其适合互相挑战结论。

场景三:做一个小型应用

再往技术场景走一步,如果你要做网页或内部工具,可以让前端 Agent、后端 Agent、测试 Agent 分工。测试 Agent 发现问题后,可以直接把问题发给对应成员,不必每次都绕回主 Agent。

这类需要交接、反馈和返工的任务,才真正体现“团队协作”的价值。

三、什么时候别开团队协作?

第一,问题很简单时不要开。

查一个概念、改一段话、整理一张表,一个 Agent 就能完成。为了显得高级而组队,往往只会多绕几圈。

第二,流程完全按顺序进行时,不一定要开。

如果第二步必须等第一步结束、第三步又只能等第二步,普通工作流可能更清楚。

第三,要留意成本。

腾讯云官方提示,开启团队协作后,Token 消耗大约是单向委派的 2—3 倍。Token 可以简单理解为 AI 处理信息的计量单位,参与的角色越多、沟通越频繁,通常就会消耗更多。

从 7 月 1 日起,智能工作台和 Claw 模式应用运行任务均已结束限时免费公测,转为按运行时长计费;模型、工具和 Skills 还会消耗 PU。PU 是平台的通用计费单位,官方当前换算为 1 PU=0.001 元。实际价格可能调整,正式使用前应以计费页面为准,并先用小任务测试效果和费用。

怎么选,可以记住三句话:

简单问答,用单 Agent。

需要分头查资料,用单向委派。

需要互相追问、接力和返工,再开团队协作。

多 Agent 最值得关注的,不是“同时叫来更多 AI”,而是把过去藏在一个对话框里的工作过程,变成可以分工、交接和检查的流程。

它不会自动让结果变好。真正决定质量的,仍然是角色有没有分清、资料来源靠不靠谱,以及最后有没有一个人负责拍板。

如果让你组一支 AI 小队,你最先会设置哪三个角色?欢迎在评论区告诉我。

玩转AI——Kimi K3来了:这次不只陪你聊天,而是想接住一整套项目

2.8万亿参数、原生视觉、最高100万Token上下文——Kimi K3的数字很醒目,但普通用户真正需要关注的,是它能否读完一整套资料,并把调研、分析、文档和编程等长任务持续做下去。

前几期我们聊过桌面智能体、零代码应用,也聊过能围绕资料做研究的AI工具。本期轮到国产大模型里的“长文本老选手”Kimi。

7月16日,月之暗面发布新一代旗舰模型Kimi K3。官方公布的几个数字很抢眼:2.8万亿参数、原生视觉能力、最高100万Token上下文,并重点面向长程编程、知识工作和复杂Agent任务。

一、Kimi K3升级的重点是什么?

先说结论:K3的重点不是让简单聊天变得更花哨,而是提高处理“重任务”的能力。

过去用AI做复杂项目,经常遇到三个问题:资料一次放不全、对话长了忘记前文、任务步骤一多就开始跑偏。

K3把上下文上限提高到100万Token,适合处理大型代码库、成套项目文档和多份研究资料。这里要注意,100万Token是模型支持的上限;网页端需要相应的高等级会员权益,并不是所有账号默认开放。

它还原生支持图片理解。除了文字、表格和文档,你也可以把截图、图表、流程图一起交给它,让模型结合图文分析,而不是只读其中的文字。以前分析竞品页面,需要先用文字描述页面结构;现在可以直接把网页截图交给K3,让它结合页面布局、图表和文字一起分析。

至于KDA、Attention Residuals和MoE这些技术名词,普通用户不用背。它们最终想解决的都是同一件事:资料更多、任务更长时,模型仍能尽量保持思路连贯。

二、普通人可以用它做什么?

1. 给一整套项目资料做复盘

把几个月的周报、会议纪要、方案和数据表放进去,让它按“目标—进展—问题—下一步”整理,并找出前后矛盾和长期没有解决的事项。

以前我们需要在十几个文件之间来回翻,现在可以先让AI完成第一轮梳理,再由人核对关键结论。

2. 横向比较多份报告

一次上传多份行业报告时,不要只说“帮我总结”。可以直接要求:

比较这些报告的共同判断、主要分歧和数据口径;每条结论标出来源;最后给出三条可执行建议。不确定的信息单独列出,不要自行补全。

这样得到的结果,更接近一份可以继续加工的调研底稿。

以前同时看几份报告,最费时间的往往不是阅读,而是核对同一指标是否采用同一口径;先让AI把差异列出来,人再回到原文确认,可以省掉大量来回翻找的时间。

3. 从资料直接做到成品

K3不仅能输出文字,还可以参与生成文档、表格、PPT和网站等可编辑成果。

例如,你可以让它先读取会议材料,再整理汇报逻辑、制作演示文稿提纲,最后检查遗漏。这种工作方式更接近“把整个任务交给AI”。

以前最容易卡在“内容已经有了,但还要重新整理成不同格式”;现在可以让AI沿着同一套材料继续往下做,减少在文档、表格和PPT之间反复复制粘贴。

4. 处理周期更长的编程任务

对开发者来说,K3更明显的优势是读取大型代码库,并持续完成修改、测试和排错。

普通用户即使不写代码,也可以关注这一点。因为模型能否长期稳定执行编程任务,也会影响它完成多步骤办公任务时的可靠性。

过去处理长任务时,模型常常做到一半就忘了前面的约束,还需要人工反复提醒;K3想提升的,正是这类持续执行能力。

三、怎么开始使用?

第一步,打开Kimi网页端或最新版客户端,在输入框右下方的模型选择器中切换到K3。K3也已经应用在Kimi Work、Kimi Code和官方API中。

第二步,把任务背景、参考资料和交付格式一次说清楚。比如:

阅读我上传的12份周报和3份会议纪要,先整理本季度项目时间线,再找出延期事项及原因,最后生成一份10页以内的复盘PPT提纲。所有结论都标出来自哪个文件,不确定的地方单独列出。

第三步,不要拿到第一版就结束。继续让它检查遗漏、核对引用、压缩篇幅,或者把内容改成适合汇报、公众号和内部通知的不同版本。

记住一个实用公式:

复杂任务 = 输入材料 + 处理步骤 + 输出格式 + 核查要求。

这四项说得越清楚,AI越不容易跑偏。

四、K3、K2.6和K3集群怎么选?

如果只是问一个简单问题、查资料或改一句文案,响应更快的K2.6通常已经够用。Kimi帮助中心显示,K2.6在聊天场景中不消耗会员额度。

需要处理成套资料、复杂推理、可编辑文档或多步骤任务时,可以切换到K3,但会消耗相应额度。

如果任务涉及大规模搜索、批量处理或很长的内容,可以考虑K3集群。它更像“同时安排多名助手分头工作”,但同样会消耗额度。

五、使用前还要注意什么?

上下文更长,不代表结论一定正确。资料越多,越要要求AI标注来源,并对关键数字回到原文复核。

也不要随意上传合同原件、身份证件、未公开经营数据和公司源码。涉及内部材料时,要先确认单位的数据安全要求和账号权限。

需要说明的是,“开放模型”不等于普通电脑就能轻松本地运行。K3总参数规模达到2.8万亿,官方建议使用由64张以上加速卡组成的超节点配置进行部署。对大多数普通用户来说,更现实的方式仍然是通过Kimi网页端、App、Kimi Work或API直接使用。

写在最后

Kimi K3最值得关注的,不是2.8万亿这个数字本身,而是AI正在从“回答一个问题”,走向“接住一整套项目”。

对普通职场人来说,它未必适合每一次简单对话,却很适合那些资料多、周期长、需要反复核查的重任务。

与其拿它问天气、改句子,不如把积压很久的项目资料交给它,看看它能不能先替你完成第一轮整理。

你最想让Kimi K3接手哪一项重活?欢迎在评论区留言,我可以帮你把第一条指令写好。

探新AI-知识库越用越乱?HyperGraph说:让文档自己“拉帮结派”

企业做 AI 知识库,常常遇到一种尴尬:上万份合同、规范、报告整整齐齐码在系统里,看着挺全,真到用的时候 —— 想找跟某个项目相关的所有资料,搜出来一堆碎片,东一榔头西一棒子,拼都拼不起来。

有没有一种可能:知识库自己管理自己?

现在的知识库,为什么越用越鸡肋?

市面上的主流工具,路子就两条,各有各的坑。

一条是向量检索。把每份文档切成小段,做语义匹配。优点是省事,缺点是文件之间完全不连通。同一个客户出现在合同 A 和报告 B 里,系统根本不认识,跨文件查资料全靠人工手动翻找。

另一条是固定图谱。实体、关系都靠人一笔一笔标进去,精度高,但维护成本更高。业务迭代快的团队,每周都要花大量人力去补节点、建新边,一不留神就滞后。知识断层一旦出现,AI 给出来的东西就少胳膊少腿。

说白了,两类工具都缺一个能力 —— 自己长大、自己更新的能力。 知识库建完的那天,就是它开始变旧的那天。

玩转AI——Gemini Notebook是我工作里最常用的AI之一,尤其是做PPT的时候

你以为它只是笔记本,其实能读资料、跑数据——Gemini Notebook来了

Google出品,把PDF、网页、表格和视频丢进去,不仅能读,还能总结、对比、画图、出成品

7月16日,Google正式把NotebookLM更名为Gemini Notebook。

名字像是换了块门牌,真正的升级却在后厨:部分付费用户已经能让它在安全云端环境中运行代码,资料分析从“帮你看懂”进化到“帮你算完”。

之前我们聊过桌面智能体、聊过文件生成工具,各有各的擅长。但Gemini Notebook切入的是另一个场景——你不是要它凭空编东西,而是要它先把你喂的材料吃透,再替你干活。

一句话概括新能力:把PDF、网页、表格和视频丢进去,Gemini Notebook不只帮你读,还能围绕原始资料做总结、对比、画图表、导出成品文件。

一、怎么用

第一步,建一本笔记。登录Gemini Notebook,新建项目,把PDF、Word、PPT、CSV、网页链接、YouTube视频或录音一次性丢进去。每个项目独立管理,资料不会在不同笔记之间乱串。

第二步,直接说人话。 别只问“总结一下”,试试这样下任务:“对比三份报告的共同结论和冲突点,每条都标出来源”“把这张CSV按月份分析,找出异常波动并解释原因”。回答会附资料引用,方便你回到原文核对。

第三步,到Studio里收成品。 你可以生成简报、思维导图、测验、音频解读、数据表或演示文稿。已开放云端计算能力的账号,还能让它运行代码、画图表、导出Excel、PPT、Word等文件。

 二、场景示例

备课做课件:上传教材、政策文件和几篇论文,让它先列知识框架,再生成课堂提问、随堂测验和讲解提纲。以前资料在文件夹里“各过各的”,现在终于肯坐下来开会了。

项目复盘:放入周报、会议纪要和数据表,要求它找出目标偏差、关键原因和下周行动。数据多时,再让它画趋势图,省掉手动筛表和拼结论。

快速吃透新领域:把行业报告、公开课视频和访谈录音放进一本笔记,先听音频概览,再沿着引用追问。适合调研、考试复习,也适合临时接到一个完全陌生的项目。

三、注意事项

改名不等于所有新功能同时到账。云端运行代码目前优先面向Google AI Ultra和部分Workspace商业用户,未来几周逐步覆盖Pro网页用户。普通用户仍可使用资料上传、基于来源问答和Studio内容生成功能。

AI回答有引用也不代表绝对正确,正式材料仍要回原文复核。上传内部资料前,确认好账号权限和分享范围。

最后聊两句

市面上AI工具分两类:一类帮你“凭空造”,一类帮你“从材料里挖”。Gemini Notebook稳稳站在后者。

它不是让你跟AI闲聊,而是让你把资料扔进去、下命令、然后拿走成果。之前我们聊的桌面智能体是帮你操控电脑完成多步骤操作;腾讯元宝是一句话生成PPT和表格;百度秒哒是零代码搭应用。Gemini Notebook做的事不一样——它解决的是“围绕一堆资料深挖、追问、出成果”这件事。

改名只是开始。Gemini Notebook最值得关注的,是“资料库”开始长出真正的执行能力——从“读懂”到“算完”,Google把它塞进了一本笔记本里。**你最想把哪一堆资料塞进Gemini Notebook?评论区聊聊,我帮你把第一条指令写好。

玩转AI-本周重磅开源!美团LongCat-2.0来了,万亿参数+国产算力自主训练

美团出品,1.6万亿参数MoE架构,MIT协议免费商用,纯国产算力训练

往期我们聊的Coze 3.0、百度秒哒,都是面向普通用户的上层应用工具。本周换个视角——AI行业迎来一个底层技术里程碑事件。

7月6日,美团LongCat-2.0正式开源,国内首款全程依托国产算力集群完成训练、推理的万亿参数混合专家大模型。对企业私有化部署、开发者二次开发具备极高价值。

一、LongCat-2.0是什么?

总参数1.6万亿,MoE混合专家架构,单Token动态激活480亿参数,原生支持百万字超长上下文读取。

6月底完成技术发布,本周正式开放完整权重、推理代码、微调工具。采用MIT开源协议,不限企业商用。华为昇腾、摩尔线程、沐曦等国产芯片同步完成适配,普通高配服务器也能本地离线部署。

最大亮点:依托五万卡国产算力集群完成全流程训练,彻底摆脱对海外高端算力的依赖,补齐国产大模型自主化的核心短板。

二、三大核心优势

全链路国产算力,数据不出境

从训练芯片到推理引擎全部国产化,数据全程本地运行不上传云端。企业内部源码、项目档案、涉密资料可以放心处理,政企和研发团队的落地门槛大幅降低。

长文本+工程代码能力突出

一次性完整解析整套项目文档、数十份行业报告,代码漏洞排查、批量工程重构、脚本生成准确率大幅优化。针对多步骤智能体任务做了专项调优,长链路工作逻辑连贯性更强。

完全免费开源,部署成本低

模型和推理框架无商用限制,不用持续付云端API费用。配套轻量化压缩方案,中小团队不需要高额算力投入,就能搭建专属私有大模型底座。

三、能用在哪些场景?

企业研发内部知识库:批量解析项目源码、历史方案、行业档案,搭私有问答系统,自动迭代文件、排查代码问题,内部数据本地留存。

海量资料批量复盘分析:一次性读取长篇台账、行业调研资料,自动提取核心数据、生成对比报告,适合大批量档案归档和周期性业务复盘。

开发者低成本二次开发:基于开源底座定制行业专用AI、本地文档处理智能体,不用从零训练大模型,大幅缩短自研周期。

四、怎么上手?

去美团开源仓库、ModelScope或HuggingFace下载完整模型包和推理脚本。在国产算力服务器或高配主机上部署,官方提供了轻量化启动工具。本地离线上传文档和代码直接下发指令,支持百万字批量解析。开发者可以基于源码微调,打造适配自身行业的定制化模型。

五、核心亮点小结

本周最新开源的重磅技术产品,填补了国产万亿大模型自主训练的空白。开源商用无限制,本地私有化部署方案成熟,隐私和合规优势明显。长文本、代码、多步骤任务表现领先。多品牌国产芯片同步适配,硬件选择灵活。

定位精准面向企业级私有化部署,原生交互以开发者工具为主,技术团队可直接调用API或命令行高效集成;普通个人用户可关注社区后续推出的轻量封装版本。

写在最后

最近AI产品大多扎堆做个人办公和轻量化应用,底层自主可控的开源大模型新品确实稀缺。本周开源的美团LongCat-2.0,兼顾国产算力自主、免费商用、离线本地运行三大核心优势。

对于有大批量资料梳理、项目研发、私有数据处理需求的企业和开发者,这款模型有长期实用价值——不用持续订阅云端服务,本地运行也能保障内部资料安全。

你是企业技术负责人还是独立开发者?评论区聊聊,帮你看看LongCat适不适合你的场景。

玩转AI——7月重磅!腾讯混元Hy3上线,元宝免费帮你做PPT、Excel、PDF

腾讯出品,295B参数新模型,文件生成功能个人永久免费

往期我们聊过团队协同的Coze 3.0、零代码搭应用的百度秒哒,都是各自赛道的实用选手。本周迎来7月首个重磅大模型更新——腾讯混元Hy3正式发布,同步打通元宝全端产品,免费开放Agent任务能力。

一句话概括这次更新的核心价值:不用切换多款工具,一句话自动生成PPT、Excel、PDF等完整办公文件,全程免费。

一、混元Hy3是什么?

7月6日,腾讯正式发布新一代混合专家大模型混元Hy3,295B总参数、21B动态激活参数,靠快慢双思考架构大幅降低模型幻觉、提升多步骤任务稳定性。

对比前代,常识错误率减半,文本幻觉率下降超50%,工具调用和长链路任务规划能力跨越式升级。

发布当天,腾讯元宝全端同步接入Hy3底座,上线全新免费Agent功能——不用额外开通权限,切换模型就能直接用。

二、两大核心亮点

文件一站式交付,全流程自动闭环

普通AI只输出文字,Hy3驱动下的元宝Agent能自主拆解需求,自动完成素材搜集、数据整理、排版制作,直接交付可下载的成品文件。

日常办公一句指令搞定整套活:制作市场分析PPT、输出数据统计Excel、生成旅行攻略PDF、搭建互动教学HTML页面。不用手动复制粘贴、不用二次排版,多轮对话还能反复调整版式和内容。

免费+轻量,上手零门槛

不用下载独立客户端、不用搭建工作流、不用调提示词。打开腾讯元宝,切换「Hy3深度思考」模式就能触发任务智能体,全部文件生成功能个人永久免费

API同步降价,输入Token低至1元/百万,中小企业批量接入成本也很低。

三、能帮你干哪些活?

职场办公:自动生成工作汇报PPT、数据复盘表格、项目方案Word文档,省去排版制图汇总的大量时间。

内容创作与规划:撰写完整调研报告、一键生成多日出行攻略PDF,自动整合路线预算景点信息。教学素材:快速搭课堂互动小游戏、知识点自测工具、习题汇总文档,几分钟成型。

四、怎么用?

打开腾讯元宝APP或网页端,更新到最新版本。模型选择栏切到「Hy3深度思考」模式,直接完整描述需求、注明要什么格式——比如“帮我做一份Q2市场分析PPT,10页左右”——AI自动执行全流程任务。生成完一键下载,不满意就继续对话调整。

五、亮点小结

本周最新上线的模型能力,轻量化办公智能体免费开放,无额外付费门槛。幻觉控制和多步骤任务稳定性大幅优化,成品文件完整度高。依托元宝原生客户端,无需额外软件,手机电脑随时随地可用。API低价开放,企业和个人开发者都能低成本接入。

写在最后

近期AI赛道不少产品扎堆卷电脑自动操控,上手门槛偏高,普通用户用不太上。而腾讯混元Hy3+元宝Agent的组合,精准瞄准大众高频办公需求——把完整文件生成能力免费下放,不用复杂配置,不用额外软件,一句话产出可直接用的成品资料。

经常写汇报、做表格、整理方案的,可以直接打开元宝免费体验,省下大把重复性文书时间。

你最想让元宝帮你生成什么文件?评论区聊聊,我帮你试试能不能做。

探新AI-AI幻觉,正在成为我们新的信息困境

深夜向 AI 咨询出行路线,它条理清晰给出换乘方案,附带精准首末班时间。等到第二天到站,才发现这条线路早已停运三个月。
写作业查史料,AI 颠倒朝代更迭,还凭空捏造论文出处;职场写报告,AI 填充的行业数据、客户案例全部无中生有。

AI 不是刻意撒谎,这个普遍现象,行业有个专业名词:AI 幻觉

相关调研显示,42.2% 的用户反馈使用 AI 时最头疼的问题就是信息失真。

它最迷惑人的一点是 “一本正经造假”:行文流畅、逻辑闭环,甚至虚构期刊、学者、行业报告,普通人很难一眼分辨。

ChatGPT、DeepSeek 这类大语言模型,本质是概率文字接龙工具。它学习海量文本,只计算 “哪个词紧随其后概率最高”,核心目标是生成通顺句子,而非保证内容真实。

当模型遇到训练库里不存在、记忆模糊的知识点,为了保证语句连贯,就会自主编造信息填补空白。
举个例子:现实不存在《三体 Ⅳ》,如果你询问它的作者,AI 依旧会编造人名、故事梗概。对它而言,完整输出优先,事实对错不在第一优先级。

简言之:幻觉不是程序 bug,是大模型天生的底层机制缺陷,但我们有多种实用方法降低幻觉概率。

今天我们简单聊聊怎么应对 AI 幻觉

第一招:精准限定提问,缩小 AI 发挥空间

宽泛提问极易催生编造。
反面示例:介绍李白
正面规范提问:依据《新唐书・李白传》原文,梳理李白出生年份、仕途经历与代表作,每条内容标注史料来源。

选购手机同理:
宽泛版:推荐拍照手机
严谨版:2025 年发布、预算 3000-4000 元安卓机型,侧重夜景拍摄,罗列三款并客观对比硬件优缺点。约束范围、限定依据、要求标注来源,大幅压缩 AI 编造空间。

第二招: AI 只是初稿工具,人类最终核验

把 AI 看作实习生,而非行业专家。
适合交给 AI:搭建框架、撰写初稿、发散思路、整理素材;
必须人工把关:全部核心数据、引用文献、政策原文、商业案例。

第三招:追问信息来源,快速识别编造

凡是 AI 输出数据、研究、文献、政策,立刻追问出处:这份研究发布期刊、作者、发表年份?
自带联网检索、引用标注的模型优先使用,有原文链接可一键核验。
如果 AI 含糊回避、不断编造新线索,直接判定该段落存疑,需要自行查证。

第四招:让 AI 自我审查,提前排查漏洞

拿到回答后追加提示:站在事实核查角度,自查本段所有内容,标出存在失真、无法考证的内容。
AI 切换质检视角后,能主动暴露一部分逻辑与事实漏洞,虽不能完全杜绝错误,但可以快速定位高风险段落。

第五招:多模型交叉验证,多方比对

同一个问题分别使用豆包、DeepSeek、GPT 等不同模型作答。
多份答案高度重合,内容可信度更高;各执一词、信息冲突,代表模型都在依靠概率猜测,须核实资料。
很多科研人员整理文献时,会用双模型输出摘要,对比差异,快速找出 AI 编造内容。

短期之内,AI幻觉还不会消失。但这不意味着只能被动踩坑。普通用户完全可以通过一套简单的习惯,把被“忽悠”的风险降到最低。

不妨把AI当作一个脑子快、但偶尔会信口开河的灵感搭档,只需要记住两个动作:关键信息随手溯源,重要结论交叉核对。凡是涉及具体数据、人名、政策、时间的内容,多问一句“这个说法从哪来的”,再跟权威信源或另一个AI的答案对一下,很多幻觉自然就现了原形。

说到底,工具越强大,使用它的人就越需要清醒。

玩转AI——微信和支付宝同时“长”出AI了,这次不用下载新APP

微信小微、支付宝阿宝双双开启内测,零下载零注册,即用即走

前几期我们聊的都是桌面端智能体、独立AI应用,多少都要走一遍“下载→安装→注册→登录”的流程。本期换个视角——你每天已经打开的APP里,自己长出AI了。

6月中下旬,微信「小微」和支付宝「阿宝」先后启动内测。两款产品逻辑一致:不新增APP,不重新注册,原生嵌入,随手唤起。下面直接讲清楚它们是什么、能干什么、怎么用。

一、先认识一下这两位“原住民”

微信·小微(6月20日小范围灰度内测)

基于微信自研WeLM大模型,无需下载新程序,更新微信最新版本后,有内测资格的用户点击首页左上角图标或右滑即可唤起。深度打通聊天、文件、收藏、公众号、小程序整套微信生态——能看群聊、能读文件、能调小程序,主打社交办公一体化。

支付宝·阿宝(6月16日邀请制内测)

支付宝史上最大交互改版,右滑切换AI专属界面,重构了原本繁杂的菜单栏逻辑。依托支付、理财、生活服务底层体系,聚焦收支管理、便民办事、生活规划——查账单、缴水电、找充电桩,一句话直达。

二、它们比独立AI工具强在哪?

零下载零注册,即用即走

不用反复安装、登录多款AI软件,随手唤起处理临时事务,操作链路大幅缩短。

深度打通原生生态,数据流转更顺畅

小微可以直接读群聊内容、总结长文档、梳理收藏文章、一键调起小程序;阿宝能自动解析个人账单、归集资产明细、直达政务生活服务。不用手动上传文件,效率碾压外部通用AI。

隐私权限可控,敏感信息不上传

聊天记录、收支流水均设独立授权开关,你可以自主决定AI读取范围。转账、付款等资金操作必须本人二次确认,杜绝风险。

不用学提示词,说人话就行

不要求用户学什么提示词工程、搭建工作流,口语化下指令就能完成操作。普通用户上手几乎没有门槛。

三、能帮你干哪些活?

办公协同:自动整理群聊会议纪要、提炼通知重点、改写正式文案

资料处理:总结公众号长文、解读转发来的PDF、检索历史聊天文件

社交辅助:写朋友圈文案、定制节日问候、优化沟通话术

便捷办事:一句话打车、点餐、挂号,自动跳转小程序完成预约

支付宝·阿宝的擅长场景

收支统筹:月度开销分类统计、生成消费分析报告、梳理还款定投计划

便民业务:一键查社保公积金、缴水电费、预约寄件、找充电桩

理财科普:通俗解读理财产品、梳理资产配置思路、解答基础理财疑问

账单管理:快速筛选历史收支、对账整理、开具电子凭证

四、怎么用上它们?

微信小微:升级微信到最新版本,有内测资格的直接滑动或点击图标唤醒,按需开启数据读取权限即可对话使用。暂时没入口的,等后续分批推送。

支付宝阿宝:更新支付宝新版,输入官方邀请码获取内测资格,右滑切换AI界面,按需开放账单和定位权限后下发指令。资金操作全程需本人确认。

两款助手都可以随时关闭授权、清空对话记录,隐私边界你自己说了算。

五、核心亮点

赛道新颖,避开桌面智能体的同质化内卷,内嵌原生AI是目前行业最新方向。依托十亿级用户APP,普及潜力大,轻量化高频体验流畅。深度匹配社交、支付独有场景,实用性强于通用AI。大厂原生安全体系完善,敏感数据权限可控。

前一阵AI产品扎堆卷客户端自动化、电脑操控能力,同质化越来越明显。而微信小微和支付宝阿宝的内测,标志着一个新拐点:AI不再是需要主动下载的独立工具,而是嵌入日常高频软件、随取随用的基础能力。

对于绝大多数普通用户来说,不必堆砌各种

AI软件。每天必开的微信和支付宝里,已经能搞定文案整理、资料归纳、收支规划、便民办事这些高频琐事。随着内测范围持续放开,内嵌式AI很可能成为最普及的AI使用形态。

你拿到小微或阿宝的内测资格了吗?评论区聊聊体验。

玩转AI-不写代码,不配环境,3分钟造一个专属AI应用——百度秒哒全量上线了

百度出品,基于文心大模型,一句话生成AI应用,个人免费试用

上一期我们聊了团队协同的Coze 3.0,很好用的工具。但不少读者后台留言说:工具是好用,但我想做一个专属于自己的小AI程序,还是得懂代码、配环境,门槛太高了。

今天聊的这款——百度秒哒,刚好补上这个缺口。

一句话介绍它:零代码搭建AI应用平台,你说需求,它帮你把应用做出来。

不管是自用的小工具、内部知识库问答机器人,还是轻量自动化流程,输入需求描述,平台自动完成逻辑搭建、功能调试、页面生成。简单应用3分钟成型,复杂场景一小时搞定。

它能帮你做什么?

  • 做个专属个人助手

你可以搭建一个文档梳理机器人,定向读取你电脑里的资料,一问一答精准检索内容;也能做个文案润色、表格处理、摘要总结的小工具,不用反复切换不同AI网页,打开自己的应用就能干活。

  • 搭个内部知识库

把部门制度、项目资料、培训文档批量导入,搭一个专属问答机器人。同事有问题直接问,不用翻文件夹、不用重复答疑。资料权限自己掌控,方便又安全。

  • 整个自动化小流程

数据统计、信息汇总、表单整理、内容排版……这些重复活儿都能做成自动化小程序。设置好固定逻辑后,一键触发批量处理,省下大把时间。

怎么上手?四步走

打开秒哒官网,百度账号一键登录,免费额度自动开通。

在创建页面直接用大白话描述你想要的功能——比如“我想做一个能回答公司请假制度的问答机器人”,平台自动拆解逻辑、生成应用框架。

按需上传参考资料、调整问答规则、设置访问权限,简单预览测试后就能发布。

生成后的应用支持网页分享、内部链接分发,也能嵌入常用办公页面。

  • 几点真实体验

优点很明显:零代码门槛极低,没有编程基础的人也能上手。文心大模型加持,中文语义理解和长文档处理能力靠谱,知识库问答准确率稳定。权限体系完善,可以灵活设置公开或内部访问。后期修改功能、补充资料,直接编辑描述就能更新,不用重新搭。

不足之处也有:复杂多步骤联动的应用,自动生成的逻辑偶尔有疏漏,需要手动微调。免费版有调用次数上限,高频大规模商用得升级套餐。第三方系统深度对接能力有限,更适合轻量自用和内部小场景。

  • 传统代码开发与秒哒区别

传统开发:你需要懂编程语言、写函数逻辑、调API接口、处理报错、部署上线——一句话概括,得会写代码。

秒哒:你只需要说“我想做一个内部资料问答机器人”,它自动把应用逻辑搭好、页面生成好、功能跑通——一句话概括,只需要会说人话。

简单类比:以前是自己动手炒菜,从切菜到颠勺样样精通才能吃上饭;现在是你说“我想吃辣的”,厨房自动给你端出来一盆水煮鱼。前提是你得描述得清楚,剩下的事儿它办。不过如果是开连锁餐厅级别的需求,该请厨师还是得请。

AI工具早就不是大厂和技术人员的专属了。从使用现成工具,到按需打造自己的AI应用,正在变成新趋势。

百度秒哒把开发门槛降到几乎为零,你不用懂代码,就能根据自身工作痛点定制专属助手。小需求用免费版就够用,真正借助AI把重复活简化,把精力留给正事。

你最想做一个什么样的AI应用?评论区说说需求,我帮你想想能不能用秒哒实现。