B站AI課幾秒出總結，劃詞就給解釋，這個「AI學習搭子」真香

機器之心原創(chuàng)

作者：楊文、張倩

在 ChatGPT 走紅之后，本著「打不過就加入」的心態(tài)，很多職場人學起了 AI。但遺憾的是，不少人走了彎路，甚至還被某些「199」的課程割了韭菜。
其實，學 AI 這事兒并不難。讀文章、看視頻、啃論文都是很好的學習方式。
當然，還是有不少讀者吐槽，學 AI 就像當年學英語一樣，總會遇到一些讓人頭疼的「生詞」，讀論文比做閱讀理解還麻煩，視頻課程也不知道哪個適合自己，浪費了不少時間。
AI 學習路上遇到的這些「絆腳石」，皆因你缺少一個學習搭子。
我們隨機打開「機器之心」的一篇文章，有人可能在第一句就卡住了：AlphaGo 是什么？別著急，只要輕輕一劃，學習搭子就給解釋得明明白白。

學到一定程度要讀英文論文，但英語水平一般？別著急，這個搭子不僅會翻譯，還隨時等著你提問。

網(wǎng)上的學習視頻五花八門，不知道應該選哪個？沒關系，先讓學習搭子總結一下。

怎么樣，用上這個學習搭子，AI 學習之路是不是順暢多了？
這就是我們最近發(fā)現(xiàn)的一個學習、工作神器 —— 豆包電腦版。有了它，機器之心編輯部讀論文、學東西的效率蹭蹭往上提，關鍵它還免費，都不用找主編報銷。
接下來，就來揭秘一下這款提效神器是怎么幫我們學習 AI 的吧。

在 B 站白嫖的課，還能有助教？

對于大部分 AI 初學者來說，看視頻是最快速的入門方式。在這方面，B 站可以說是 AI 愛好者的「天堂」，網(wǎng)羅了眾多學習資源，例如寶可夢大師李宏毅、江湖人稱「沐神」的李沐錄制的學習視頻，隨便一扒拉就能找到。
但是，找到并不意味著適合。很多視頻其實有一定難度，需要有點編程和數(shù)學基礎才能聽懂。不少初學者可能接連點開十幾個視頻，經(jīng)歷了滿滿的挫敗感、浪費了幾個小時后才找到適合自己的。
編輯部新同學在學 AI 的時候也遇到這個問題。所以，當發(fā)現(xiàn)豆包電腦版的「AI 看 B 站」功能時，大家如獲至寶。
以李宏毅最近開設的《生成式人工智能導論》這門課為例，在點開之前，我們還擔心，這門課會不會要求很高。結果，看了豆包總結的第一講概要，這種顧慮就打消了。

為了進一步確認，我們還向豆包發(fā)起了一輪追問：

既然門檻不高，那就學學看。不過，學習總要做筆記，打工人看視頻的時間本身就是擠出來的，壓根沒時間慢慢整理。
在看到第二講時，我們發(fā)現(xiàn)，這個活兒，豆包就能干。它不僅能整理出每堂課的要點，甚至連腦圖都能畫出來。要知道，李宏毅老師操著一口濃重的臺灣腔，豆包竟也能總結得如此精準，這多少有點出人意料。

也許會有人說，前面講的內(nèi)容過于簡單，課程總共 26 個小時，為了節(jié)省時間，我只想看我沒學過的。豆包電腦版讓這事兒變得 so easy，因為無論是「原網(wǎng)頁」模式，還是「AI 看視頻」模式，它都有按照時間軸排列的局部總結，直接點感興趣的部分就可以挑著看。

不過有時候，這些總結可能解答不了我們的疑問，或者老師講的某個概念我們沒聽過。這要擱以前，我們需要切換網(wǎng)頁，比如打開 ChatGPT 查一查，弄懂之后再切回來。看一個視頻，往往要在各種網(wǎng)頁間反復橫跳。
在豆包電腦版里，這些問題都可以在一個界面里解決，因為它有一個「在聊天中繼續(xù)」的功能，可以邊看視頻邊提問，就像聽那種配置了助教的網(wǎng)課一樣，不管問什么都有人回應你。

我們還用這個工具嘗試了一下李沐的課程，效果一樣絲滑：

總的來說，以前在 B 站看 AI 視頻，在搜出符合條件的課程之后非常迷茫，不知道看哪個，而且看完滿腦子問號。現(xiàn)在用豆包看，花幾秒鐘就能了解個大概，而且看的過程中，問題也能解決個七七八八，學習效率蹭蹭往上提。喜歡看視頻學習的小伙伴可以試試這個功能。

讀 AI 文章不卡殼，哪里不懂劃哪里

看視頻入了門，再讀幾篇文章鞏固一下學習成果是最好的。不過，很多讀者反映，讀文章時總遇到一些麻煩，比如每讀幾句就有一個詞不知道什么意思，就像當年在考場上做英語閱讀理解一樣。要是有個類似「詞典筆」的東西就 perfect。
在豆包電腦版上，這個「詞典筆」還真有，就是你的鼠標。讀到哪段，只需要用鼠標輕輕一劃，豆包的工具欄就出來了。而且，根據(jù)我們的實測，這個功能不限制瀏覽器。也就是說，無論你在哪個瀏覽器上看文章，都能通過「劃詞」把豆包調(diào)出來，它如同內(nèi)置在你的系統(tǒng)中一樣。

初學 AI，被各種專業(yè)名詞搞得云山霧罩，有招！繼續(xù)劃詞，點「解釋」或「搜索」。

英語不過關，看不懂文章中引用的原文，還是劃詞，點「翻譯」。

文章中間某個版塊太長，沒時間慢慢看。那就整個板塊都劃一下，然后點「總結」，原文中的亮點、精華就條分縷析地擺了出來。

在探索過程中，我們還發(fā)現(xiàn)，這個工具欄其實是自定義的，你可以把自己常用的幾個功能放在優(yōu)先位置。

如果要說用上該功能的總體感覺，那就是，原來讀文章，讀幾段就犯迷糊，有些地方不懂也懶得查，因為網(wǎng)頁切換是個分散精力的事情。現(xiàn)在，有了這個「詞典筆」一樣的劃詞功能，讀一篇文章學到的東西比以往讀好幾篇都多，這是之前使用其他單獨的 AI 大模型不曾有過的體驗。

身兼翻譯和顧問，「AI 伴讀」陪你讀論文

入門視頻、文章看得差不多了，如果還想在 AI 之路上進階，就得在論文里「歷劫」。
眾所周知，AI 論文是出了名的難啃，不僅篇幅長得嚇人，還是全英文，其中穿插著各種不明覺厲的圖表。AI 學習者光瞅著這些密密麻麻的英文單詞，熱情就消了一半。
巧了，豆包電腦版搞了個 AI 伴讀模式，經(jīng)過一段時間的試用，我們發(fā)現(xiàn)它對搞定論文有「奇效」。
以 Meta 最新發(fā)布的 Llama 3 論文為例，我們把它丟給豆包，并啟用「AI 伴讀」模式，全文對照翻譯「嘩」一下就出來了。所以說，這年頭想學 AI，英語不過關也不是什么大事。

不過，這篇論文總共有 92 頁，即使讀中文翻譯，一時半會兒也讀不完。好在，豆包就在側邊欄候著，等著你給它分配任務，比如總結論文要點。

對于總結中沒有涵蓋的細枝末節(jié)，你也不需要瞪大眼睛找，直接問豆包就行。

有些人不喜歡看論文描述，只關心模型跑分，那就把整個頁面調(diào)成圖表模式，感興趣的圖表一鍵直達。

按照這種方式，資深 AI 研究者一天讀個十幾篇論文也是灑灑水而已。

在豆包里寫博客，不用對著一個空白文檔發(fā)呆

讀完論文，很多 AI 學習者有將其寫成博客的習慣，這既是一種對學習成果的鞏固，也是一種傳播知識的有效方式。
不過，我們觀察到，很多高質(zhì)量博客的博主更新頻率較低。這可能是因為寫博客非常占用時間，構思框架、填充細節(jié)都相當繁瑣；又或許是有表達欲望，但面對一片空白的文檔，發(fā)一會兒呆之后就放棄了。
安上豆包后，這個情況也許會有所改善。因為我們發(fā)現(xiàn)，豆包不僅能出大綱，還承包了寫作、潤色、配圖等多項工作，可以讓博客作者專注于思想的傳達，而不是一些細枝末節(jié)。
還是以 Llama 3 的論文為例，我們把它喂給豆包，讓它構思個大綱。為了重點突出，我們還把 prompt 限制了一下，豆包也遵循了我們的指示。

文章骨架支棱起來，接下來就是填充「血肉」。為了讓豆包獲取最新最準確的消息，我們在 prompt 中要求啟用「深度搜索」功能，然后根據(jù)上述大綱分段寫作。

擔心文章有 AI 味？豆包的劃詞功能再度「出山」，哪里不滿意劃哪里。比如信息增量太少，就使用劃詞擴寫功能。

要是嫌語言干干巴巴，我們還可以使用劃詞的自定義功能，讓它寫得通俗易懂一些。

搞定了文字部分，下一步就是配圖啦。
豆包電腦版的「圖像生成」功能主打一個貼心，官方給出了「人像攝影」、「藝術」、「國風插畫」等 7 個風格標簽，同時提供一大堆圖像實例，甚至還附上了提示詞。

我們讓它畫一幅「機器人在看書」的畫作，風格為 3D。來瞅瞅效果：

此外，它還能上傳參考圖。例如，我們上傳一張帶有未來科技風格的人形機器人，輸入提示詞后，一次就能得到 4 張類似插圖。

再上效果：

至此，一篇關于開源 AI 模型 Llama3 的博客文章就完事了。
要是有朋友覺得這樣麻煩，也可以啟用豆包電腦版的「幫我寫作」功能，34 種體裁和風格隨便選，什么公眾號文章、論文、報告、微博、小紅書…… 它都能玩轉。
舉個例子，我們寫一篇關于 Llama3.1 的微博，只要告訴它主題和參考信息，它就能把語言自動轉換成微博風，就連表情包、標簽都生成好了，只等你一鍵復制到微博。

整套流程走下來，豆包電腦版確實能給想寫點 AI 知識性內(nèi)容的同學省出不少時間。

網(wǎng)友：豆包就像一個帶 AI 功能的操作系統(tǒng)

豆包電腦版一出，不少網(wǎng)友前去嘗鮮。
有網(wǎng)友表示，豆包野心不小，也整起了瀏覽器，甚至可以說是一個帶 AI 功能的操作系統(tǒng)。

還有網(wǎng)友種草了「AI 看 B 站」功能，要把它焊死在小破站上。

當然，羅馬不是一日建成的。
2023 年 6 月，字節(jié)開始測試代號 Grace 的 AI 對話項目，彼時，云雀大模型還未出世。
8 月份，字節(jié)發(fā)布自研的云雀大模型，并搭上了國內(nèi)大模型產(chǎn)品備案的首班車，同時還將 Grace 更名為「豆包」，正式進行公測。
經(jīng)過大半年的蟄伏，在今年 5 月中旬的火山引擎原動力大會上，豆包傳來了新消息 ——字節(jié)跳動給云雀大模型也改了個名，統(tǒng)一叫「豆包」大模型，還一口氣發(fā)布了 9 個大模型產(chǎn)品，涵蓋通用模型、角色扮演、語音識別、文生圖等多個領域。

不過，功能再花哨，不好用也沒人買賬。畢竟，當前市場上的大模型實在太多，沒點真本事是真留不住用戶。
在這方面，豆包是有底氣的。
官方數(shù)據(jù)顯示，豆包大模型日均處理 1200 億 Tokens 文本，生成 3000 萬張圖片。
截至今年 5 月，豆包 APP 在蘋果應用商店和各大安卓應用市場的下載量突破 1 億，在 AIGC 類應用中排名第一，月度活躍用戶突破 2600 萬，智能體創(chuàng)建總數(shù)達 800 萬。
這些人下載豆包之后做什么呢？我們翻了下小紅書，發(fā)現(xiàn)除了學習，還有很多人用豆包備課、理財，甚至開展副業(yè)賺錢。
這么多的用法只用手機承載肯定不方便，于是豆包電腦版來了。
從機器之心的體驗來看，這個形態(tài)的豆包用來工作、學習都更高效，尤其是看論文、看學習視頻、做筆記等需要電腦的場景。
隨著更多功能被陸續(xù)開發(fā)，相信這個電腦版會更受歡迎。機器之心也會持續(xù)更新最新體驗結果，敬請期待。

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