智东西 05-09
实测零一万物“AI特助”:手机2分钟生成PPT,秒读数十万字文档,但财报解读不太准
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智东西(公众号:zhidxcom)作者 | ZeR0编辑 | 漠影

智东西 5 月 9 日报道,国内 AI 大模型独角兽企业零一万物本周二发布了其首款一站式 AI 工作平台 " 万知 ",PC 网页版和微信小程序版均可用。它可以做会议纪要、周报、写作助手、PPT,还可以解读财报、论文等各类文件,支持中英双语,完全免费。

据介绍," 万知 " 基于零一万物自研大模型基础平台与 RAG 检索增强生成技术,能胜任找、读、写三类常见任务,并具有如下亮点:

1、AI 知识问答:基于零一万物 Yi 大模型海量知识库,支持实时访问整合互联网信息,面对复杂问题时能快速总结给出精准且深度高分答案,并善用表格、简易思维图谱等形式,比如能在接收用户要求后不到 1 秒钟就将所需信息以表格形式呈现。

2、AI 速读文档:支持5000 页超长文档速读,可在10 秒内完成数十万字超长文档阅读;例如在实测中,一篇 169 页的全英文财报,万知小程序可在3 秒内对内容重点进行提炼,解读其中的财务数据进行解读,并按照财报叙述逻辑总结重点。

3、AI 创作 PPT:利用 RAG 实时检索,万知能基于 " 大脑知识 + 新鲜实事 " 生成 PPT 大纲,1~2 分钟即可生成一份精美的 PPT,在手机端万知小程序上即可操作。不过要想进一步修改 PPT,则需转到 PC 网页版。

智东西上手体验了这三项功能。总体来看,万知微信小程序能够很好地满足日常搜索需求,并能整理出清晰直观的表格等样式,做长篇文档的摘要总结也很迅速。美中不足的是英文财报解读,智东西实测了多份全英文财报 PDF 文件,万知在整理指定数据时会出现一些张冠李戴或无中生有的错误,准确度有待进一步提升。

" 万知 " 直通车:www.wanzhi.com

一、AI 知识问答:快速总结,实时联网,擅长做表格

登录同一个账号,万知微信小程序和网页版的历史对话记录会互相同步。

比如我在万知微信小程序上搜 " 未来十年 10 个不可能被 AI 取代的工作 ",在万知网页版的 " 历史对话 " 里随即能找到相应的对话记录。

▲在万知微信小程序(图左)上的对话记录会同步到万知网页版(图右)

以表格形式呈现信息,是万知主打的亮点功能之一,这比密密麻麻的文字信息看起来更清爽直观。

进一步追问 " 为什么 ",万知会结合上下文自主理解到完整的问题是 " 为什么未来 10 年这 10 个工作可能难以被 AI 取代 "。

用万知微信小程序随手搜一些生活日常问题很方便,我这两天体验都没遇到过卡顿情况,对话体验非常顺畅。

比如问 " 用盐泡过的杨梅怎么保存 "、" 为什么办了沙特过境签不能坐卡塔尔航空 "、" 联系不上航空公司怎么办 "、……

询问最新发生的新闻事件,万知也能通过实时访问和整合互联网信息,给出最新数据。

比如之前问它《哈尔的移动城堡》电影在国内重映的时间、到今天(5 月 8 日)的累计票房,它都给出了正确的回答。

通常涉及到 " 最新 "、" 截至某天 " 的信息,我都不太信得过 AI 聊天机器人的回答,因为它很难分辨出检索到的信源里哪个是新的、哪个真正符合对时间范畴的要求。

▲万知小程序回答电影上映信息(图左)的第 5 个信源链接是猫眼实时数据(图右)

万知在它给出的回答下方列出了参考信源,前 4 个信源的发布日期都不是 " 今天 ",第五个则是专业票房分析平台猫眼专业版的链接,万知也正确地选择了用这个信源中的数据来给出回答。

当我输入 " 宫崎骏的哪些动画电影在国内重映?具体的重映日期是什么时间?用表格呈现 ",万知第一次回答只列了两部电影。

接着我言简意赅地说 " 不止两部 ",万知秒懂我的弦外之音,理解我嫌表格里的电影数量偏少,立即追加输出包含更多电影的新表格。

不过和其他联网的 AI 聊天机器人一样,万知回答的内容仅供参考,还做不到 100% 筛出正确信息。例如上面的表格中,前四部电影没问题,后三部的重映日期则不符实。

二、AI 读文档:速读 5000 页文档,多模态读懂中英图表

万知解读文件的功能支持中英双语,在小程序和网页版网页版均可体验。PC 网页版的功能比小程序更全。

根据零一万物的介绍,在实测中,一篇 169 页的全英文财报,万知小程序可在 3 秒内对内容重点进行提炼,对于财报中的财务数据进行解读,并且按照财报叙述逻辑总结重点。在对话末尾,万知还为用户给出提示性质的追问,帮助用户加深对财报内容的理解。

其背后是 Yi 大模型的超长上下文窗口搭配 RAG(检索增强生成)方案。零一万物在 200K 超长上下文窗口的 Yi 模型版本上进行迭代优化,可轻松处理 40 万字资料。今年 3 月,零一万物进一步推出了基于全导航图的新型向量数据库笛卡尔,为 RAG 提供了高效极速的检索机制,能够 0.1 秒判别用户意图,极速调度检索并高效给予反馈。

我重点体验了用万知网页版读英文财报的能力。

上传文档的功能在万知网页版页面非常突出,最多支持 10 个 PDF 文档同时上传,总页数上限是 5000 页(大约 500 万字)。

在电脑上操作很方便,既可以直接点击 " 上传文档 ",也可以粘贴文档链接,还可以将文件直接拖拽到上传文档的绿色方框区域。万知会立即跳转页面并秒出一篇摘要总结。

万知 PC 网页版还在输入框内提供了 " 截图提问 " 按钮,将多模态模型能力与应用场景相结合。用户可以截取左侧的文档内容,让万知进行解读或者针对性进行提问。截图上传的等待时间会比较长。

但不确定是不是文字识别不准确的问题,财报总结出现了一些数据错误。

在解读 96 页 NVIDIA 财务报告时,万知整理的各业务收入数据跟文件不一致,比如把 Compute & Neworking 业务在 2024 财年的收入数额错写成了 "26933 百万美元 ",但根据报告第 39 页,"26933 百万美元 " 是该业务 2024 财年与 2023 年营业利润(Operating Income)的差值;原报告中 Graphics 业务在 2024 财年的收入是 "13517 百万美元 ",而万知错写成了 "10421 百万美元 "。

当我追问 "10421 百万美元 " 的信息是从文件中哪里获得的、前后文原文是什么,万知列出多个页码及相关信息的说明,但翻到 78 页,根本没有这个数字。

我又换了个思路,让万知根据文档第 79 页的信息整理 NVIDIA 各项业务的收入,以表格形式呈现,结果生成的数据也完全对不上号。

看来 AI 工具整理数据信息的准确度还有待继续提升。

三、AI 创作 PPT:手机生成 2 分钟,网页版支持 AI 增强换图

最后,我体验了 AI 做 PPT 的功能。

利用 RAG 实时检索,万知能够基于 " 大脑知识 + 新鲜实事 " 生成 PPT 大纲,辅之以多种版式和 AI 配图,2 分钟生成一份精美的 PPT。

万知微信小程序上就能操作,选择右下方 " 生成演示文档 ",输入主题,然后生成幻灯片。

手机端可以查看完整幻灯片的预览,如果想修改内容,需要点击最下方的 " 到 PC 继续编辑 ",复制链接到 PC 桌面浏览器。

然后就可以在万知 PC 网页版界面接力修改 PPT 了。

万知 PC 网页版支持用 AI 增强换图或本地上传功能。

还可以从图库中筛选图片。

如果直接在万知 PC 网页版生成 PPT,可选择机构宣传、职场汇报、地产城市宣传、课程教案、项目汇报等多种内置模版。

点击 " 新建演示文档 " 后,用户可以自定义页数、受众对象、演示场景的属性、图片来源,并输入标题,来定制自己想要的 PPT。语言有中英文双语可选。

用户也可以在最下面的 " 上传参考 " 处上传 Word 材料,让万知将其转化成 PPT,或上传 PPT 参考模板进行个性化内容填充。

结语:围绕生产力场景做产品创新,助力个人工作效率 x10

零一万物去年已经在海外进行了产品试水,探索 PMTF(Product Market Technology Fit,产品技术市场契合),明确了 AI 读文档、PPT 制作等高价值场景,在打造优质专业用户体验的基础上探索商业化空间。

结合海外实践经验,零一万物将万知定位为 " 一站式 AI 工作平台 ",将职业白领、大学生等高知群体确定为核心用户层,希望利用大模型能力解决用户工作场景中的真实问题。

零一万物 CEO 李开复博士亲自出任万知 " 首席体验官 ",倾听用户反馈,并将亲自推出一系列 AI 助力工作生活新范式的万知使用教程。在万知上提交的用户反馈也会集结为《万知首席体验官周报》陆续分享。

在问答场景中,与一些同类竞品先列索引后给答案不同,万知先给用户答案再列索引;在 PPT 制作页面,万知会更直观地展示 PPT 生成的过程,缩短用户体感的等待时间。

据万知团队贴近职场用户的研究观察,使用万知后的个人工作效率平均有五成以上的提升。其中,最大程度的效率提升来自知识检索和整理、文档构思撰写。针对某一些低专业判断的日常白领任务,比如众多发票分类总结、众多简历资格要点筛选,节约时间高达八成以上;针对文件撰写,以往需要 10 分钟的内容现可在1 分钟内搞定,实现个人工作效率乘以 10 倍。

使用这一工具,金融行业从业者能够快速阅读财报,掌握核心数据;HR 可以在诸多简历中提取关键信息,洞察候选人优劣;教育工作者可以使用大模型来个性化学习内容,根据学生的学习进度和偏好推荐定制化的学习资源。

据零一万物生产力产品负责人曹大鹏透露,零一万物作为大模型驱动的创业公司,会围绕生产力场景做产品创新;万知已基于千亿参数模型搭建起了场景专属模型,之后将会进一步优化模型性能,提升内容生成专业程度。

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