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用過kimi,再用橙篇,終于知道大模型“卷應(yīng)用”是什么

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2023年,從百度文心一言開始是中國大模型的井噴之年,國內(nèi)眾多企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)競相發(fā)布大模型,市場呈現(xiàn)一片繁榮景象,但同質(zhì)化競爭日益嚴(yán)重,隨著2024年價(jià)格戰(zhàn)的蔓延,百度喊出了“卷應(yīng)用”的聲音,希望業(yè)內(nèi)從單純追求模型規(guī)模轉(zhuǎn)向關(guān)注模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和用戶的深度需求。

(刊圖由文心一言生成)

在科技日新月異的今天,內(nèi)容創(chuàng)作工具也在不斷迭代升級(jí),為創(chuàng)作者帶來更加便捷、高效的創(chuàng)作體驗(yàn)。作為一名長期關(guān)注并實(shí)踐內(nèi)容創(chuàng)作的科技作者,我有幸體驗(yàn)了兩款頗具代表性的產(chǎn)品:Kimi和百度橙篇,分別在最火熱的新能源和新材料領(lǐng)域,進(jìn)行專業(yè)查詢和專業(yè)課題研究的測試。

在對(duì)比使用過這兩款產(chǎn)品之后,我深刻體會(huì)到了為創(chuàng)作者所帶來的自由、便捷與沉浸式創(chuàng)作服務(wù),尤其是在滿足科研、學(xué)術(shù)等專業(yè)領(lǐng)域一站式創(chuàng)作的深度需求,就是“卷應(yīng)用”的最直接的一種表現(xiàn)。

寫研報(bào)

一款給力的生產(chǎn)力工具

我們認(rèn)為,考察一款工具是否具備寫研報(bào)的能力,著重需要考察,研究課題的結(jié)構(gòu)完整、邏輯縝密、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、生成流暢、操作簡單。

于是我們選擇最科技前沿的課題:

新能源汽業(yè)發(fā)趨勢深度分析報(bào)告:現(xiàn)狀、技術(shù)革新、市場趨勢與政策環(huán)境展望

首先使用KIMI進(jìn)行寫作。

Kimi只能提供最基本提綱,形成完整的報(bào)告,但是不代表Kimi沒有歸納寫研報(bào)資料的能力。只是通過Kimi寫研報(bào),需要很多步

這里需要解釋下,由于Kimi并不能直接生成完整的報(bào)告,所以需要按照提綱不斷Prompt,生成段落,然后由使用者將這些段落串聯(lián)起來。根據(jù)提綱,結(jié)構(gòu)的完整可以保障,但內(nèi)容的邏輯性和觀點(diǎn)的創(chuàng)新性,全需要?jiǎng)?chuàng)作者花費(fèi)大量的時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)。

于是我們使用橙篇進(jìn)行寫作

第一步,打開百度橙篇https://cp.baidu.com/

第二步,點(diǎn)擊課題報(bào)告,輸入研究課題。

第三步,點(diǎn)擊生成長文,等待10分鐘。(看樣子的確需要消耗不少算力,不過沒問題,不是30分鐘或者更長)

第四步,打開報(bào)告,即可。

我基本可以肯定用過的人,只有兩種感受:驚詫和驚喜。

這絕對(duì)是一份可以成為范例的研報(bào),總計(jì)23024字,在左側(cè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧_列著整個(gè)研報(bào)的邏輯架構(gòu),總計(jì)分為,摘要、技術(shù)革新與突破、市場趨勢預(yù)測、政策環(huán)境支持、基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)展、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與整合、消費(fèi)行為與市場需求、未來展望與策略八個(gè)板塊,結(jié)構(gòu)還有參考信息和信息來源。

由于過于強(qiáng)大,無法一一做詳細(xì)的介紹,挑最簡單的摘要來看一下。摘要分成三個(gè)部分:分別介紹了新能源汽車的銷售現(xiàn)狀、主要市場分布和特點(diǎn)以及消費(fèi)消費(fèi)者接受度分析,之所以在摘要中體驗(yàn),首先我們研究的對(duì)象是新能源汽車現(xiàn)狀,所以橙篇認(rèn)為,新能源汽車的銷售、市場特點(diǎn)以及消費(fèi)需求對(duì)于讀研報(bào)的人來說是最重要的,因此,在摘要中簡明扼要且一語中的地提出來。

這一點(diǎn),真是不服不行。

我們來看數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,所有數(shù)據(jù)來自最新的資料,最新的居然是7月14日,如下圖。

這里還需要強(qiáng)調(diào)的是,在生成研報(bào)前,橙篇會(huì)首先生成研報(bào)的邏輯框架,創(chuàng)作者可以自由修改,橙篇會(huì)根據(jù)新的框架進(jìn)行生成。(簡直不要太強(qiáng)大了)

當(dāng)然強(qiáng)大的編輯功能是必不可少的,全文校正、格式整理。。。。。。凡是你需要常規(guī)操作都具備,豐儉由君還免費(fèi)。

結(jié)論:

Kimi與橙篇在撰寫研究報(bào)告中的差距顯著。Kimi雖能生成基本報(bào)告框架,但內(nèi)容相對(duì)簡短且局限于互聯(lián)網(wǎng)公開信息,難以支撐深度分析和專業(yè)見解。而橙篇依托強(qiáng)大的AI技術(shù)和專業(yè)資料庫,不僅能生成邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容翔實(shí)的長文報(bào)告,還支持多模態(tài)創(chuàng)作和深度編輯,滿足專業(yè)科技作者對(duì)研究報(bào)告的高標(biāo)準(zhǔn)要求。橙篇的綜合性能力遠(yuǎn)超KIMI,成為撰寫高質(zhì)量研究報(bào)告的理想選擇。

一個(gè)高效完美的助手

專業(yè)科技作者查專業(yè)資料的重要性不言而喻。它不僅能夠幫助作者確保內(nèi)容的準(zhǔn)確性和權(quán)威性,還能夠提供最新的科研成果、行業(yè)動(dòng)態(tài)以及專業(yè)見解,從而使作品更加豐富、深入且具有前瞻性。通過詳盡的資料查閱,科技作者能夠更好地把握領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展脈絡(luò),避免誤導(dǎo)讀者,同時(shí)提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和寫作能力。

于是依然選擇了最科技前沿的課題:

新能源材料發(fā)展與應(yīng)用的最新研究報(bào)告和文獻(xiàn)摘要,對(duì)Kimi和橙篇進(jìn)行新的測試。

使用KIMI查詢

結(jié)果大多來自網(wǎng)絡(luò)報(bào)道,

使用橙篇查詢

發(fā)現(xiàn)橙篇有兩個(gè)選項(xiàng),學(xué)術(shù)搜索和AI全國搜索點(diǎn)擊學(xué)術(shù)搜索。

先點(diǎn)擊學(xué)術(shù)搜索。

再試試點(diǎn)擊全網(wǎng)搜索

由于Kimi沒有專業(yè)的學(xué)術(shù)搜索,我覺得有必要對(duì)全網(wǎng)搜索和專業(yè)學(xué)術(shù)搜索做一別比較和說明。

全網(wǎng)搜索和專業(yè)學(xué)術(shù)搜索主要在搜索范圍、目標(biāo)受眾、信息類型以及搜索算法上有所不同。

搜索范圍:全網(wǎng)搜索旨在覆蓋互聯(lián)網(wǎng)上的廣泛信息源,包括網(wǎng)頁、社交媒體、新聞、博客、論壇、視頻等多種類型的內(nèi)容。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索,專注于學(xué)術(shù)和科研領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料,包括期刊文章、會(huì)議論文、學(xué)位論文、專利、技術(shù)報(bào)告等。

目標(biāo)受眾:全網(wǎng)搜索面向一般公眾,滿足大眾的日常信息需求,如新聞瀏覽、購物查詢、娛樂信息、生活指南等。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索主要服務(wù)于學(xué)生、研究人員、學(xué)者和專業(yè)人士,他們需要深入且可靠的研究資料。

信息類型:全網(wǎng)返回的結(jié)果可能包括各種格式和可信度的信息,從個(gè)人博客到權(quán)威網(wǎng)站,從商業(yè)廣告到用戶評(píng)論。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索返回的是經(jīng)過同行評(píng)審的學(xué)術(shù)內(nèi)容,確保信息的質(zhì)量和學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,可能還包括引用分析、作者信息、出版物統(tǒng)計(jì)等元數(shù)據(jù)。

搜索算法全網(wǎng)搜索通常會(huì)考慮諸如網(wǎng)頁的流行度、鏈接結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵詞匹配等因素,有時(shí)也會(huì)使用AI技術(shù)來理解搜索意圖和上下文,提高搜索結(jié)果的相關(guān)性。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索除了基本的關(guān)鍵詞匹配,還可能使用特定的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)原理和算法,如洛特卡定律、布拉德福文獻(xiàn)分散定律、齊普夫定律等,來優(yōu)化搜索結(jié)果,使其更符合學(xué)術(shù)研究的標(biāo)準(zhǔn)。

綜合比較,AI全網(wǎng)搜索更加廣泛和通用,適合日常生活和工作中的信息查找;而專業(yè)學(xué)術(shù)搜索則更加專注和精確,適用于學(xué)術(shù)研究和專業(yè)領(lǐng)域的深入探索。學(xué)術(shù)搜索工具往往具備更專業(yè)的過濾和分析功能,幫助用戶在海量的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中高效地找到最相關(guān)和最權(quán)威的資料。

結(jié)論:

Kimi與橙篇在專業(yè)查詢中存在顯著差距。Kimi雖然能夠處理多種文件格式并進(jìn)行信息檢索,但其資料多來源于互聯(lián)網(wǎng)公開內(nèi)容,對(duì)于專業(yè)、深度的學(xué)術(shù)資料支持有限。相比之下,橙篇依托百度文庫、百度學(xué)術(shù)及全網(wǎng)數(shù)十億的專業(yè)信息和資料,提供AI全網(wǎng)智能檢索和學(xué)術(shù)檢索功能,資料豐富且實(shí)時(shí)更新,更能滿足專業(yè)科技作者在科研、學(xué)術(shù)等領(lǐng)域的高精度查詢需求。橙篇的專業(yè)查詢能力顯著優(yōu)于Kimi,成為專業(yè)創(chuàng)作者不可或缺的助手。

結(jié) 語

大模型卷應(yīng)用的真諦:智能化、個(gè)性化與一站式服務(wù)

在使用橙篇的過程中,我逐漸領(lǐng)悟到了大模型“卷應(yīng)用”的真諦。橙篇背后所依托的百度強(qiáng)大的人工智能技術(shù),讓內(nèi)容創(chuàng)作不再是簡單的文字堆砌,而是成為了一種智能化的、高度個(gè)性化的創(chuàng)作體驗(yàn)。

它如同一位智慧的導(dǎo)師,能夠根據(jù)我們的創(chuàng)作習(xí)慣和領(lǐng)域偏好提供定制化的創(chuàng)作建議;又如同一位靈感的源泉,在我們遇到創(chuàng)作瓶頸時(shí)給予無盡的創(chuàng)意與啟發(fā)。

更重要的是,橙篇在提供強(qiáng)大功能的同時(shí),還保持了極高的易用性,讓我們能夠在短時(shí)間內(nèi)迅速上手并投入到創(chuàng)作之中。這種自由、便捷與沉浸式的創(chuàng)作體驗(yàn),正是一名專業(yè)創(chuàng)作者夢(mèng)寐以求的。

回首從Kimi到橙篇的使用歷程,我們會(huì)深感科技進(jìn)步對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的巨大影響。而百度橙篇的出現(xiàn),無疑為創(chuàng)作者提供了一個(gè)更加自由、便捷、高效的創(chuàng)作平臺(tái)。它讓我深刻體會(huì)到了大模型卷應(yīng)用所帶來的智能化、個(gè)性化與一站式服務(wù)的魅力,也讓我對(duì)“卷應(yīng)用”的這一理念有了更加深刻的理解與感悟。

推動(dòng)大模型技術(shù)在實(shí)際場景中的深度落地,實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變的跨越,因?yàn)榭萍加肋h(yuǎn)是新質(zhì)生產(chǎn)力的主戰(zhàn)場。

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