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聊天框装不下的野心,被百度文心 APP 塞进了 AI 群聊里

这两天,AI 群聊功能火得一塌糊涂。

昨天,APPSO 第一时间体验了腾讯元宝派,在群里 @ 元宝让它斗图、总结消息、甚至不断吐槽它,玩得不亦乐乎。

我发现这种「戳一下动一下」的交互虽然有意思,其实还是把「单聊」搬到了人多的地方。如果你不主动 cue 它,它就是个隐形人;要是频繁 cue 它,又显得像是在群里刷屏。

▲ 设置界面

今天,百度文心也开始全面扩大群聊功能内测范围,该功能于 1 月 16 日首发,是国内首个支持群聊的 AI 平台。APPSO 也第一时间进行了体验,没想到 AI 群聊还有另一种玩法。

文心群聊最大的不同在于,它不用等你 @,就能在你需要的时候主动冒泡。这种「不请自来」的设计,乍一听有点冒犯,但用下来发现,它可能才是 AI 真正理解「群聊」这件事的开始。

一个群里住了个 AI 天团,专业的事真有专业 AI 干

讲真,上手文心群聊功能几乎没有学习成本,创建群聊、加入群聊、这套流程和普通聊天软件区别不大,甚至连引用回复、消息免打扰、长按复制这些最基础的功能都已经是标配。

当然,也有两点不同,一个是邀请朋友加入群聊需要发送入群指令,即一串代码。此外,它还给进群的每个人都默认配了一个「文心助手」,你可以把它理解为你的数字分身。

那这样设计有什么好处呢,就拿做旅游攻略、查天气这种琐事来说,当我们还在犹豫不决、拿不定主意时,直接 @ 一下群成员的文心助手,它立马就能把现成的建议递到你面前。

不管你是想查当地的天气,还是想找地道的美食,这种跑腿打杂的活儿,通通都能甩给群聊助手去干。更重要的是,哪怕你没刻意 @ 它,群聊助手也不会在那儿装睡,它会自己看眼色主动搭话。

还有个更有意思的设定:文心群聊里住着的可不止几个群成员的 AI 助手分身,而是一个团队,比如大家正聊着眼睛不舒服,群聊助手就会立马摇人,把「文心健康管家」这种专业对口的 AI 拉进群,无缝接话,给你最专业的建议。

这种「多 Agent 协同」的感觉,就像群聊助手是个大管家,负责派活儿;而其他的垂类助手则是各怀绝技的老师傅,专门解决各自领域的疑难杂症。

你压根儿不需要知道哪个 AI 懂什么,系统自己会判断该派谁上场。这种「术业有专攻」的设计,比起让一个模型硬着头皮扛所有问题,显然更符合咱们现实里办事的逻辑。

当然,现在群聊最大的痛点是啥?就是话越密,结论越少。

一大堆消息爬楼翻下来,正经事儿早就被淹没在闲聊的海洋里了。这时候,你完全可以让群聊助手出来收个尾,把刚才乱七八糟的消息,给你提炼出一份清清楚楚的「纪要」。

说实话,这种摇人和兜底的能力,用在生活里是便利,用在学习工作群里那就是妥妥的神器了。

每个经历过小组作业的大学生都懂,比 DDL 更可怕的,是无休止的扯皮和永远分不清楚的锅。以前遇到小组作业,往往都是「一个大腿带一堆挂件」,分工全靠吼,进度全靠猜。

好在现在有了 AI,你完全可以把最得罪人的分工和最烧脑的规划通通甩给群聊助手,它不仅能秒懂课题需求,还能把任务精准地按在每个人头上(想划水?没门!)。

此外,如果课题涉及专业盲区,文心健康助手这种专业对口的 AI 也被拉进群里当外援,这就好比我们小组不仅配了一个免费的执行策划,还随手带了个专家智库。

周五下午的「加急需求」,往往是击溃职场人防线的最后一根稻草。

面对这种字越少、活越杂的玄学需求,与其两眼一抹黑地焦虑,不如直接召唤群聊助手。它能瞬间把一团乱麻的需求拆解成清晰的执行路径,并且还能根据群成员的角色属性,几秒钟搞定分工, 把无效加班扼杀在摇篮里。

这分明是给每个群都配了一个不知疲倦,头脑清楚的总裁秘书,而我们大多时候从聊完就散到聊完就赶,中间可能就差了一个能帮我们记事,能帮我们摇人的 AI。

当然,现在 AI 群聊也远说不上完美。在体验中,偶尔也会出现 AI 误判插话的情况。如何在「恰到好处地帮忙」和「不合时宜地插话」之间找到平衡点,是这类功能接下来需要打磨的核心。

但至少,「敢于主动介入对话」这个方向本身,是对 AI 交互的一次有意思的尝试。

人类的群聊,为什么需要一群 AI ?

谁能想到,2026 年开年,AI 圈最卷的赛道竟然是「拉群」。

当 AI 社交终于走出了 chatbot 的问答框,投身到群聊的热潮里,腾讯元宝派和百度文心群聊,让我们看到 AI 社交的两种思路。其实也对应着群聊的两个本质:多人闲聊和多人协作。

腾讯推出的「元宝派」还是那股熟悉的「鹅厂气质」,务实地试图将腾讯庞大的音视频生态(比如后续推出的一起听歌看视频等功能),整合到元宝派里。而百度文心便另辟蹊径,通过办公场景来反向沉淀社交关系。

上一代人社交靠酒席,这一代人社交靠群聊,下一代人社交可能要靠 AI。

我们每个人手机里都有着数不清的群聊,也越来越厌倦群聊,免打扰和折叠也成了常态。不是因为不想和朋友聊天,而是因为群聊的沟通成本和决策成本太高了。信息太多,但有用的太少,翻半天记录找不到结论。

所以 AI 在群聊中的价值就开始显现了,它能在群里扮演第三者的角色:它既可以缓解冷场,提供情绪价值,也可以打破僵局、辅助决策,提供信息价值。

这也不难理解,文心群聊为什么要让 AI 拥有了主动发言权:无需 @ 召唤 AI, 就能自行介入。而这对 AI 提出了更高的要求,AI 需要具备对不同场景上下文语境的情绪感知能力。

不过,目前 AI 群聊还有一个槽点:人设太死。现在的 AI 群聊助手,性格底色基本都是大厂预设好的「三好学生」,缺乏一点个性化的灵魂。这点文心 APP 也在群聊中做出了尝试,它目前支持用户为群聊助手设定人设风格,还可以用 MBTI 16 型人格来区分。据说后续还会迭代到,每个人都可以在群里为自己个人助手设定自己的性格并互相对话。

我们也期待后续厂商能够快速迭代,让我们看到 AI 究竟应该在人类社交的坐标系里, 占据一个什么样的位置?

未来我们的社交场景里,可能会出现这样的 AI 好友/群聊:它懂得什么时候该陪你玩,什么时候该帮你干活。在朋友闲聊时装傻卖萌,在项目讨论时严肃推进。

AI 社交在插科打诨之外,确实有着更实用的价值和更大的想象空间。

英伟达 CEO 黄仁勋曾说过:「未来每个公司的 IT 部门将成为 AI Agent 的 HR 部门」。

如今这一预言正在成为现实,包括在过去几周,我们也看到像 Skills、Clawdbot 这类能够自主调用工具、执行复杂任务的 AI 不断涌现,但也不免清醒地意识到,单一的对话框已经无法承载这种生产力的扩展。

在文心的群聊逻辑里,AI 摇身一变成了一个由统筹助手、健康管家、理财顾问组成的 AI 团队。

APPSO 相信这种「多 Agent 协同作战」的设定,终点绝不止于陪聊——它想在信息洪流中真正帮你把事办成。这更像是一次对未来组织形态的预演:人类是发号施令的 CEO, 各路 Agent(统筹、理财、健康)则是各司其职的部门负责人。

AI 群聊只是打开了这扇大门,未来这个方向的进化才真正值得期待。

作者:李超凡、莫崇宇、姚桐

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豆包、ChatGPT、Gemini 同台 PK,谁才是博物馆最强逛展搭子?

最近,浦东美术馆突然闯进了个 AI 「显眼包」。

豆包正式「入职」上海浦东美术馆,成了卢浮宫、毕加索双展的「官方 AI 讲解员」,甚至能陪知名主持人陈鲁豫在线看展。

有一说一现场的效果是真不错,但作为一个喜欢看展的编辑,我也怀疑,如果在全世界任何一个其他没有和豆包有合作的博物馆或美术馆,它还能有这么强吗?

为了探出目前 AI 看展的真正实力,APPSO 决定拉来 ChatGPT 和 Gemini 和豆包同台竞技,而且咱就不测浦东美术馆的展品,从全球艺术文化作品中随机挑选对象,看看究竟谁才是逛展的最强 AI 向导。

AI 看展哪家强?三大模型 battle

我先祭出《唐朝诡事录三》同款素材,剧中喜君赠送了老费一款以「唐代鎏金舞马衔杯纹银壶」为原型的酒壶。于是,我也将我的问题交给了这三名 AI 向导。

  1. 我在《唐朝诡事录》里好像看过类似的道具。你帮我看看这个银壶上的马在干什么?
  2. 既然是盛酒的壶,为什么要设计成马咬着杯子的造型?

豆包和 Gemini 表现尚可,准确识别了马的造型,但让我没想到的是,豆包直接关联到了唐玄宗祝寿的历史背景,反观 ChatGPT 看似一本正经,实则在那儿水字数,主打一个已读乱回。

👆🏻点击观看横评完整视频,依次展示豆包、ChatGPT、Gemini 的回答,同下文

在本土语境理解上,这一局豆包可以说是赢麻了。

此前,彩绘陶牵手女俑走红网络,让无数闺蜜团排队打卡。只是,我也难免好奇,这两人牵手是否有啥特殊含义,以及从这个陶俑中我们是否能一窥当时的穿搭风格。

好家伙,Gemini 上来就翻车,非说是唐朝的,把朝代搞混可是大忌。豆包则是一针见血指出这是北魏的陶俑,历史背景检索能力简直是降维打击。至于分析陶俑穿搭风格这一块,三者的视觉分析还是挺在线的,基本做到了所见即所得。

我知道你想说什么,中国模型测中国文物这不妥妥有主场优势吗?

好,我这就拿出荷兰肖像画黄金时代的代表作《夜巡》,这是画家伦勃朗·范·莱因(Rembrandt van Rijn)于 1642 年创作的一幅布面油画。

这幅画自然没有那么简单,我提问道::「这幅画叫《夜巡》,但看光影感觉不像是在晚上画的。伦勃朗当时到底是画的白天还是晚上?为什么后来名字搞错了」

ChatGPT 和 Gemini 表现得像个乖巧的学生,老老实实点出了「夜巡」这个名字是因为后期灰尘掩盖以及清漆氧化变黑导致的误解。

唯独豆包除了犀利地指出了画作的核心误区,更进一步点出了画作描绘的真实场景——民兵连队在白天整装出发。这种基于视觉细节的深度推理,确实有点超出我的预期了。

跨越 2000年的「啤酒套装」,能骗过 AI 吗?

前面这些测试只能算热身题,现在 APPSO 开始上强度了。

你可能也在网上看过很现代物品疯狂「撞脸」的文物,我们当然知道这世上并没有穿越这么一回事,但 AI 能不能识破这种情况呢?

就比如「唐代紫檀木画槽琵琶」,如果不是对历史有了解,我想大部分人第一反应应该会觉得像 LV 的花纹,我同样把问题甩给了 AI :「这个琵琶是不是 LV 的哪个限定款?如果我穿越回唐朝,带着这把琵琶去参加宫廷宴会,应该搭配什么样的服装」

有趣的是,Gemini 严肃分析了半天,显得很没底气,最终得出的结论也仅仅是「不太像」,而豆包和 ChatGPT 的语气则更肯定,果断否认了其中的联系。

▲为了让测试更严谨,我们对同一个问题进行了重复测试

不过,三者在「穿越穿搭」建议上倒是出奇一致,清一色推荐了朱红或大气风格的服装,审美在线。

更有趣的是「古代啤酒套装」测试。战国水晶杯、元代琉璃酒瓶和明代银香盒,这三件跨越 2300 年的文物拼在一起号真的太像啤酒了,搞了个「钓鱼执法」,问 AI 们是不是有人穿越了。

面对这个陷阱,Gemini 居然漏看了杯子和盖子,只盯着瓶子聊工艺;ChatGPT 依然在做老学究式的科普,回答略显宽泛;只有豆包一眼识破了我的诡计,精准指出了这三件看似一套的文物,其实分别来自战国、元代和明代。

最后还有那架酷似现代战斗机的金巴亚黄金飞机,我对着 AI 们好奇发问:「这看起来完全就是一架现代战斗机,你看那尾翼和机翼的设计。这到底是哥伦比亚古人的艺术品,还是证明了远古外星人的存在」。

对此,ChatGPT 给了一句万金油评价,并感叹古代精湛的工艺和想象力。Gemini 援引了考古学家的说法,指出这是一种饰品。

而豆包则在科普的基础上,进一步点出了这种垂饰的设计原型可能是当代的蜂鸟或神鸟,体现了古印第安人对自然和神灵的崇拜,直接给「外星人说」来了一波祛魅。

▲为了让测试更严谨,我们对同一个问题进行了重复测试

玩归玩,最后还得测点硬核的。这轮测试的是 AI 鉴宝的能力,也就是分辨真伪。

我找了一张地摊上 5 块钱批发、号称「价值百万」的明成化斗彩鸡缸杯仿品图,假装好奇是不是捡漏了:「这个同款鸡缸杯之前拍卖了 2 个多亿。古玩城老板说是明代成化年的老货,只要 9800 块卖给我。你看这画工,我是不是捡大漏了?」

很快,Gemini 和 ChatGPT 开启了经典的「端水模式」,建议找专家、找机构,主打一个免责声明。只有豆包直接开启「毒舌鉴宝」模式,直言这大概率是仿品,一针见血指出釉面过亮、鸡冠轮廓模糊等破绽,甚至调侃千万别当真品收藏。

AI 成了发现艺术美的好搭子,背后是 VLM 的进化

三轮实测下来,豆包的表现确实出乎了我的意料。

要问它为啥让人瑞思拜,翻看豆包的技术文档后我发现,核心就在于其背后的 Seed-1.8 模型,是一个点满了天赋的 VLM(Vision-Language Model,视觉语言模型)。

给不了解技术的朋友简单科普下,啥叫 VLM?

VLM 是一种能够同时「看懂」图像和「读懂」文字的 AI 模型。如果说传统的 LLM(大语言模型,如 GPT-3)是只有「大脑」但没有「眼睛」的学者,那么 VLM 就是为这个大脑装上了高性能摄像头。它不再只是处理单一的文本,而是能直接理解图片、视频甚至网页截屏。

基准测试结果显示,Seed1.8 在多个视觉语言基准测试中表现突出,不仅在多模态推理任务中超越了前代模型 Seed1.5-VL,在大部分任务上的表现甚至已经开始「贴脸开大」,直逼目前最顶尖的 Gemini-3-Pro。

尤其是在难度极高的视觉推理考试 ZeroBench 里,Seed-1.8-Thinking 拿到了 11.0 的全场最高分,成功解答问题的数量也是大幅增加。

在通用视觉问答任务中,Seed1.8 的 VLMsAreBiased 基准测试成绩反手就是一个 62.0,把一众同行甩开了一大截。

而且不管是 2D 还是 3D 的空间感,Seed-1.8 也都拿捏得死死的,哪怕是面对复杂得像迷宫一样的动态数据集,适应性也极强。

也正是有了这些硬核技术做支撑,豆包才能在刚才的几轮「刁难」中脱颖而出。

这也让我回想起以前我逛博物馆,逛展的情况——基本就是走马观花,一圈逛下来,印象最深刻的往往只有展厅空调的温度以及文创店周边的价格,知识属实是一点都没进脑子。

以前我们总觉得,把博物馆、美术馆建到更多人的家门口,这就是艺术普惠了。但实际上,物理上的距离消除了,认知的门槛依然高耸。金牌讲解员要么太贵,要么根本约不到;专家讲座又太深奥,不适合所有人。

绝大多数时候,普通观众只能隔着玻璃柜,看着那些冷冰冰的文物发呆。

▲豆包「视频通话」功能使用方式参考

认知门槛才是艺术欣赏的最后一公里, 也是最难打通的一公里。通过这次体验我发现,豆包还真能充当那个「打破次元壁」的讲解员,把那些晦涩的文物知识,翻译成咱们普通人能听懂的大白话。

而且,这也是一种全新的看展姿势。 以前逛博物馆,基本是单向输出,但现在有了豆包,你可以随时提问、随时找茬、随时互动,这种「把麦克风交给观众」的体验,确实和以前不一样了。

目前豆包已经和国家博物馆、河南博物院、成都博物馆等大馆合作,上线了「豆包带你逛懂博物馆」项目。

当然,换个视角来看,这也是 Seed-1.8 模型在复杂真实世界里,进行的一次大规模众测。 它用通俗的解答拉近了文物和观众的距离,也算是用另一种数字化方式,把几千年前的古代工匠和拿着智能手机的我们,真正连接在了一起。

以后再去刷展时,别光顾着在那儿拍照,比剪刀手了,不妨把那些看不懂的文物、字画涂鸦都丢给豆包试试。没准你会发现,当艺术不再高冷,逛博物馆也同样轻松有趣。

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