好家伙，现在随便打开一个大模型运用，支持的文本都有那————么长。
最新，7亿人在用的钉钉也加入战局，一脱手便是长文本、多模态和事情流三大能力升级，全是最热门的AI迭代方向。
专门提一下，钉钉AI助理的长文本这次能轻松拿捏几十万字的文档，乃至放话单文档理论上无上限。
钉钉那边倒是没避讳，直言当然也进行了文本上限的限定，目前考虑到事情场景的实用性，单文档还是限定在上限500页（小声说，可能也是要考虑本钱？）。
讲道理，普通人该当很少有须要大模型吃超长文本的时候……但是作为用户和体验者，咱就一个原则：我可以用不上，你不能不供应（手动狗头）。
除了“量子速读”，钉钉AI助理在文档细节上也对答如流。
一份文档喂进去，你得到的不是只读了一遍的助手，而是研究了千百遍的专家。
再者，除了祭出长文本能力，钉钉还全面升级，连续在集成AI能力上全年夜活。
多模态速读：不但是文档、图片的理解，还支持解析网页、书本、视频的择要速率。在钉钉知识库中，如果你的文档比较多，乃至可以一次性解析几百万乃至几千万字的文档，也能做到跨文档的解析、问答。自定义事情流：可视化配置AI的事情流程，把AI能力真正用到业务流程里。能写会看，还能自定义事情流，在钉钉，用户完备可以拥有新造的AI同事。
同时也可以从这件事上看出一些市场动向。目前，做AI的公司逐渐划分出两派。
以技能为出发点的公司，去探求场景，目前紧张在长文本、多模态等纯技能能力上狂卷。
以场景为出发点的公司，去集成技能，已经陆续放出来了一些不一样的东西。
书归正传，下面就来实测一把，看看集AI能力大成的钉钉，到底实力如何。
实测钉钉AI助理：实用玩家钉钉功能这么丰富，AI助理入口在哪？
实在不用去找它，像平常一样把事情须要的文档、网页丢给同事或群里，AI会主动来找你的。
接下来轻轻一点，万字长文就被总结成了几个要点，缓解信息爆炸焦虑真是一绝。
除了网页、文档速读，多模态速听速看也是钉钉AI这次更新的一大重点。
先上最根本的图片。
一张投资机构整理的AI视频家当全景图，信息非常丰富。
如果想提取个中信息，先来看传统选手——OCR的效果：格式混乱不说，还随意马虎把公司Logo识别成奇奇怪怪的符号。
把图发给钉钉AI助理，就省心很多了。
不用多余的阐明，它不仅能识别个中的公司名称，还把分类给整理出来了。
视频也是同样的配方，同样的味道。
大神Andrej Karpathy在红杉的活动上讲了36分钟，钉钉AI助理看完只须要3分钟。
伴随着一声清脆的“钉”，大段听着头疼的英文演讲就变成中文总结了。
目前市情上的多模态AI产品，每每都在强调视觉能力。但是可别忘了，表格模态才这天常事情中更常用的。
钉钉AI助理对付表格的处理非常有主动性，无需额外交代，直接画出适宜展现数据的图表，还有一些自己的见地，有智能体Agent那味儿了。
这些还都只是单点的AI模型能力产品化，更值得一试的还是自定义事情流。
可能很多用户不太理解什么是事情流，实在字节扣子的workflow办法也是这一逻辑。
这是一种实行编排办法，给AI供应灵巧可组合的节点，乃至支持自定义代码，来实现繁芜且可控的AI任务流需求。当任务场景包含较多的实行步骤，或者对输出的准确性或者格式有明确哀求时，可以方案AI助理的事情流，来更好地担保输出符合期望的结果。
大略讲，实质上是把过去的RPA自动化实行流程，运用到了AI上，一定程度上人工做了AI的推理，一来让大模型有指向、有选择的实行任务，更准确，办理现在环球 AI 面临的意图识别问题；二来让大模型可以在事情流中，插入更丰富的行动能力。
一句话总结，便是让AI实行任务更准确，行动也更丰富了。
先看终极效果：只需供应一个话题，AI自动天生小红书文案不说，连发布都代劳了。
要制作这样一个自定义AI助理也非常大略，不会编程没紧要，只须要点点鼠标，输入你的需求。
并且在钉钉AI助理市场，已经有不少制作好的现成助理，一样平常常见需求都覆盖了。
如果有更进阶的需求，也可以把他们当成示例模板，学习个中的提示词和流程编排技巧。
就这样，除了好用、实用之外，在钉钉上用AI还有一种特殊的体验：顺滑。
特殊是对付本来就在钉钉上办公的朋友来说，不用切换窗口到各路繁芜的AI工具，复制粘贴文档了。
无论是同事、互助伙伴发来的文件还是钉钉文档里的内容，都可以一件转发给AI助理。
而AI的输出结果也可以再次转发给其他联系人，乃至传送到钉钉文档，借助“斜杠”的AI能力进一步加工处理。
乃至，只要你有开放API，不管是让钉钉AI用微信、Notion、腾讯会议，还是让AI打通公司原有的生产、发卖、选题各种系统，都成！
总之，在已经成熟的办公正台利用AI能力，信息的流转更顺畅了。
大模型下一沙场：实际落地、实用代价2024年，AI战事转为运用爆发，瞄准百业千行进行落地，产生实际效益。
对付渴望AI进入事情、进入生活的普通人来说，亲手用上AI Native的运用比在新闻上见证技能的变革更有趣，体感上也好得多。
人们期待的不再是高大上的观点，而是切切实实的上手用起来。
在万众期待下，AI运用发展趋势愈发明显。
一方面，大模型的技能愈发完善，呈现出惊人的强大能力，尤其是多模态能力方面。
放眼当下，以GPT-4、Gemini、Claude 3为代表的大模型，不再局限于处理单一类型的数据或实行单一类型的任务，而是能够整合多种模态的数据，如文本、图像、声音等，供应更加丰富和深入的剖析和理解。
搭建在这样日渐强大模型根本上的AI运用，也愈发着重多模态功能。
另一方面，那些以“天子的金锄头”为目标场景的AI运用，逐步被市场需求证伪，淹没在时期的浪潮里。
被冲刷留下的，都是那些更贴近实际需求、有运用处景的AI运用。
这些运用的共同特点，便是不仅仅是将大模型能力作为一项新颖的展示技能，而因此模型技能为根本，开始狂卷处理繁芜任务的能力。
事情场景，大模型能力被用于编写代码、建立自定义事情流，省时提效，作为处理事情事宜的帮手；医疗领域，大模型能力被用于赞助诊断、制订个性化治疗方案、研发药物；金融行业，大模型能力被用于帮助剖析市场趋势、管理风险、供应个性化的投资建议；而在制造业，AI大模型能力参与了从产品设计、供应链管理、预测性掩护等关键环节。
类似的例子不胜列举。
总而言之，AI运用展现的处理繁芜任务方面的能力正在逐步得到认可和运用，已成为明显的行业趋势。
既然是行业趋势，大家都看得到，为什么钉钉在速率上又领先一步？
量子位调研总结，钉钉至少手里有三张王牌。
第一张，坚实的技能功底。
作为阿里巴巴的主要产品，钉钉能直接用上阿里在大模型领域的最新成果——通义千问。据先容，通义千问不仅是海内首个千亿级中文大模型，在多模态理解、长文本处理等方面已是海内大模型佼佼者。
在图片理解上，钉钉AI助理基于通义千问Qwen-VL-Max视觉理解模型，在多个威信测评中得到佳绩，比肩OpenAI的GPT-4V和谷歌的Gemini Ultra。
而且钉钉对通义千问不是大略套用，反而是进一步打造了一套完全的AI框架，其AI助理构建在3个别系之上：
感知系统：卖力感知，进行prompt的输入。特点是钉钉这个事情场景的高下文，如会议纪要、事情任务，授权后也可以被感知，而不但是对话的高下文。；
行动系统：低代码、钉钉的各个功能、SaaS运用，将成为Agent核心系统的手和脚，完成天生、问答、调用、剖析等系列行为；
思考系统：接入通义千问模型，让Agent拥有快思考和慢思考的能力。
这种全栈式的技能架构，担保了钉钉AI从需求理解到任务完成的端到端闭环。
第二张，在大模型元年早期就洞察趋势，抢先入局，积累履历。
基于对AI发展趋势的精准判断，钉钉早在23年4月就率先推出AI产品“钉钉邪术棒”。
在海内办公正台之中动作最快，成为首个走向智能化的生产力工具。
抢先入局让钉钉积累了宝贵的实战履历，这次AI大升级很多功能设计实在便是不断迭代改进的结果。
如当初还须要利用文档资料提前演习的“问答机器人”，就进化成了随时把文档、网页链接丢到任何一个谈天或群聊，就能随时、随地调动AI能力。
这些功能还被放到AI Agent里，与行动能力相协同，相称于有了知识之后，又有了手和脚。
第三张，场景积累在我，过去还积累了无代码低代码平台。
据数据统计，钉钉在环球范围内已做事了2500万组织。
这意味着，各行各业海量的办公协同场景被钉钉收入囊中，为其AI运用供应了极其丰富的运用土壤。
而在平台能力上，钉钉此前发力的智能化OA、RPA、宜搭等产品，也都成为这次AI助手的有力补充。
以是在自定义AI事情流刚上线，不仅有官方预先制作好的常用模板，热心用户也能迅速把自己的个性化事情流搬上来，突出一个得心应手。
可以说，钉钉多年的计策性投入，借着AI这波AI新浪潮又着花结果了。
一年前这个时候，所谓AI运用还大多是“大模型技能演示”，远远称不上产品。
当时我们曾预言，只有准确把握AI时期的交互模式，运用于大量的运用处景，才能让AI能力在反馈中不断提升、运用层不断创新，形成新的增长飞轮。
如今看来，钉钉AI一年多来的实践正是沿这个方向给大家趟出一条更详细、更随意马虎摸着走下去的路。
“AIGC一天，人间一年”，我们离真正的第一个AI超级运用，已经不远了。
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