正式场合,更可靠。 作者 I 王彬 封面 I 讯飞办公本 现在开一场会,AI 录音设备几乎成了标配。市面上多数会议记录产品都能在几秒内生成一份像模像样的智能会议纪要,但真正需要邮件留痕会议纪要往往不能直接使用,散会后还得重听一遍录音来核对。 原因很简单,通用 AI 生成的纪要,因为没有用户的信息矫正和个性化信息输入,总是有各种各样的瑕疵错误。大模型降低了信息生成的门槛,同时也放大了信息失真的风险。过去语音转写的错误尚容易辨别,现在 AI 则会把语音识别出错的地方润色得通顺自然,几乎难以判断。 当然,这并非在否认 AI 的提效。拥抱 AI 是未来职场的大势所趋,但在把信任全盘交给 AI 之前,我们或许仍然需要思考,如何让一份会议纪要真正变得准确可信。 这也是讯飞办公本在最新一次版本升级中试图解决的问题。当多数办公工具还在比拼生成速度时,讯飞办公本试图从底层出发,重新审视 AI 的价值。它要解决的不仅是如何更快地生成一份会议纪要,更要具备足够的准确与可信。 转写生成只要十秒钟,回听纠错需要一小时 语音转写错误再常见不过了。动辄几个小时的会议录音,偶尔几个字词识别不清不算什么大问题。过去参会者对照着会议录音,结合上下文往往也都能识别出来,无非是多花一些时间。 但现在情况变了,会议纪要几乎都由大模型直接生成。大模型会顺着错词把残缺的句子补全,或者把听错的术语想当然地扩写成一段逻辑自洽的解释。哪怕前端识别错漏百出,大模型依然能交出一份语句通顺、条理清楚的纪要,让人无从判断真伪。 最常见的事故是说话人和发言内容对不上。其实很多错误其实从收音那一步就注定了。手机的麦克风是为贴耳通话设计的,不是在会议桌上收音的;声音进来的时候已经打了折扣,后面的识别和生成只是在把这个折扣放大。 图片 多人开会讨论方案时,甲和乙一前一后开口,却表达了截然相反的意见。手
图片预览 你值得用上更懂你的 AI。 作者 I 王彬 封面 I Her AI 应用层的竞争正在进入 Personal AI 阶段。除了回答问题、完成任务,AI 还需要持续理解使用它的人。 9 月 8 日才上线的 Meta 个人智能体 Muse,用了大约十天就登顶美区 App Store 免费榜,把 ChatGPT 压到了身后。 此前就有征兆:年初谷歌提出 Personal Intelligence,让 Gemini 打通 Gmail、YouTube;6 月 OpenAI 升级记忆系统,让个人偏好能延续、能更新;苹果把 iPhone 定义成“个人智能中枢”。个人 AI 这把火,是实打实烧起来了。 Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 的一句话点破了这次爆发的分量:“到目前为止,大多数代理类应用并非真正面向普通人。”而 Muse 们正在跨过这道坎——消费级 AI 从开发者工具走向大众消费品,从基础设施投入期走向产品兑现期。 巨头们各自的路径不同,方向一致:在回答问题、完成任务之外,让 AI 持续理解用它的人,朝着 Personal AI 的目标演进。 国内也是同一条线。9 月 22 日,千问在云栖大会上宣布加速打造 Personal Agent,提出构建个人全域、终身 Context,为每位用户提供深度理解自己的专属 Agent,并公布一系列产品新进展。 大模型爆发不到四年间,我们就已经历了无数个技术迭代,或许终于等来真正的 Personal AI 时代。 被低估的个人 AI 人们愿意花在 AI 上的时间和金钱都在越来越多。 Menlo Ventures 在最新的消费级 AI 报告中估算,2026 年全球消费者 AI 支出达到 400 亿美元,是上一年的三倍多。Menlo 形容称,今年消费级人工智能的变化是“going d
图片 只要敢于向上接触 Physical AI,总有机会被长择。 作者 I 王彬 封面 I AI 生成 人人都是物理 AI。 如今业务只要和硬件相关,都有机会挤进这个概念。汽车自不必说,“汽车就是机器人”的口号响彻寰宇。连法拉第未来都在今年宣布升级为“物理 AI 生态公司”了。贾老板的生态化反,再一次比产品更早抵达未来。 汽车只是物理 AI 火热的表象之一。做摄像头的公司们说自己天然卡位物理 AI,做家用电器的公司认为物理 AI 可以走进厨房,连做会计师事务所的德勤都成立了物理 AI 实验室。无怪大家这么热情,就像过去多年前的互联网浪潮一样,人们都认为物理 AI 将会走进千行百业家家户户。 还有公司尚未决定加入物理 AI 的大世界,就已经被可爱的中国股民们炒上了天。今年年中,天娱数科被市场误归为“物理 AI 概念股”,连续四个交易日涨停后不得不紧急公告,公司没有物理 AI 业务。 简而言之,现在的物理 AI 已经真正进入了大结果时代。出身不重要,赛道也不重要,只要敢于向上接触 Physical AI,总有机会被长择。 物理 AI 最先落地的是什么? 物理 AI 能火热到今天这个程度,黄仁勋大概要记头功。 2024 年 6 月的台北 Computex 上,黄仁勋第一次大张旗鼓地宣布,“下一波 AI 浪潮是物理 AI。”此后从 CES 到 GTC,物理 AI 几乎成了英伟达发布会的固定节目。黄仁勋还给 AI 列出一条进化路线,从感知 AI、生成式 AI、智能体 AI,一路进化到能理解物理世界、并在现实世界里采取行动的物理 AI。 图片 黄仁勋/图源英伟达官网 别看物理 AI 听起来那么高大上,定义其实很简单。过去的大模型主要是隔着屏幕认识世界,物理 AI 则要真实参与现实世界的运转。英伟达最早给出的典型物理 AI 载体,包括机器人、智能空