DeepSeek R1 开源之后，很多人冷嘲热讽地说百度之前对大模型开源的判断错了，然后他们以此否定了百度过去在大模型上的种种努力。我特别不喜欢这种以偏概全的视角。没人能对未来作出绝对准确的判断，《三国演义》中诸葛亮料事如神，那不过是事后的加工罢了。鲁迅曾经评价罗贯中状诸葛亮之多智而近妖。我在创业，非常清楚做事是一个动态变化的过程。我们需要不断做出判断，然后再根据新的事实，迭代自己的判断，这才是最聪明的做法。忽略情绪，最近一个月，我们可以看到的事实是，百度行动非常迅速，他们先是宣布文心一言全部免费，而后又决定开源下一代模型。紧接着，包括百度搜索在内的几乎全系产品都已经接入 DeepSeek。能看出来，百度非常坚决，他们准备扳回一局。无论怎样，这点我还是非常佩服。现在，你打开百度搜索就能看到，输入框下面直接放着 DeepSeek R1 的入口，集成到这种地步，需要魄力。你查查，国内的大厂，没有这么激进的。百度越来越开放。除了百度搜索外，百度的另外两个重磅产品：文库和网盘现在也已经全量接入了 DeepSeek。如果你是 MacTalk 老用户的话，会知道我特别喜欢这两款产品，过去我多次向大家推荐过文库的 AI 能力，比如自由画布、橙篇、智能 PPT 等。用了这么久 DeepSeek R1，从应用的视角看，我感觉除了推理能力外，R1 最大的特色是中文的表达能力很好。大年初三时，我请 DeepSeek 帮我续写一段文字，它居然写出了：“烟头在暮色里明明灭灭”这样的句子。其实 DeepSeek 的编程能力并没有多么出色，最近你用过 Claude 3.7 应该会有感觉。但中文表达这个能力，目前来看是最强的。百度文库本身就是一个内容获取和创作的产品，所以，我感觉它特别适合把 DeepSeek 的特色能力融合进来，一站式满足用户创作类的需求。毕竟百度文库这些年已经积累了海量的文档数据，现在再结合 DeepSeek 和自己的 MoE 混合专家模型架构，组合成最强的大脑，应该效果不会差。如果说 Claude 3.7 最好的落地场景是编程，那我觉得 DeepSeek R1 最好的落地场景应该是写作。不瞒你说，昨晚我参加一个读书会的活动，给书友们介绍作家萧红的作品，其中 PPT 的初稿，我就是用百度文库的智能 PPT 功能生成的。市面上能够生成 PPT 的产品很多，但百度文库的体验最好。我举一个最简单的例子，就像写文章一样，从工作量上看，写和改的占比差不多。我经常的口头禅是：先写出一篇“垃圾”，然后再精雕细琢。同样，做 PPT 也是如此，AI 基于我的需求生成一个粗略的版本后，免不了会有幻觉，免不了会有信息不准确的地方，这时候我需要二次修改。针对类似的场景，产品能不能满足局部修改的需求，我觉得这是一款用 AI 做 PPT 的产品的分水岭。有的产品做得特别粗糙，这种情况下，它只能重新再生成一次.....但如果你用过就知道，重新再生成，大概率也还会出现类似的问题。相对来说，百度文库的交互逻辑就很优雅。选中某个图片，或者某段话，我可以直接让 AI 再次生成。你可千万别觉得这个能力很简单，只是别人没考虑到。不是的，这儿是一个关键的技术卡点。因为你局部生成的元素，必须符合整体的框架，而非自由发挥。之前我曾经写过，百度文库的 AI 功能 MAU 已经突破 9400 万，付费用户超过 4000 万。我再三确认，这个数据的口径只有 AI 功能，不包含存量。4000 万的付费用户数，查了下，在全球范围内排第二，国内排第一。百度文库应该是当下 AI 渗透率最高的创作类产品了。数据能说明一切。我估计百度文库的付费用户中，有相当一部分都是学生用户。毕竟 PPT 创作、长文生成等功能都很适合大学生。可能有的人心里会有芥蒂，他觉得让 AI 来写是不是相当于作弊。我觉得完全不要有这样的担心，因为 AI 能做的工作大多是帮你整理和组合资料，这部分事情你做和 AI 做，区别并不大。我们应该在 AI 形成的基础上，去添加自己的观点和洞察。这才是最重要的。举个例子。昨天早上，我用 AI 生成了一个解读萧红作品的 PPT。从下图你能够看到，基于 DeepSeek，百度文库会生成一个初步的大纲。这个大纲准确率还蛮高的，我想，如果自己花三个小时，最终得出的也是类似的成果。所以，我何必要在这样的地方浪费时间呢？AI 是生产力工具。我应该想着怎么利用好的工具去省时间。你可以看到，生成的结果中，左下角有一个编辑按钮。如果我有自己的想法，完全可以在 AI 初稿的基础上修改。确认 AI 给出的思路没问题后，我紧接着，输入指令“生成 PPT”，百度文库就会进一步制作 PPT。同样，它还是会先弹出一个可供我修改的大纲，这和平常的创作流程一模一样——先调整确认大纲没问题后，AI 才会进一步细化。下面，你可以看到，AI 生成的初稿中，萧红的图片不对。我选中对应的元素后，点击“更换图片”按钮，AI 会重新生成。再强调下，AI 生成的 PPT 也仅仅是初稿，我花了很多时间雕琢局部的细节，并且加入自己对萧红作品的理解，以及还要二次校对判断 AI 生成的内容是否准确。这也能侧面说明一个人的判断力越来越重要。再举一个画本生成的例子。百度文库的这个功能，我从去年就开始用了，非常高频。主要场景和孩子一起玩，边玩边学。昨晚回家，我和孩子一起“玩”了《小马过河》。她很喜欢这种学习方式。我们的流程是先用百度文库的 AI 生成一个画本后，再一起讨论、交流、发散。同样，如果画本的某张图片和我们预想的不一样，那也不需要全部重新生成，我只要选中不满意的图片，再次让它生成就可以。AI 重新生成的图片，不会超脱画本的上下文。另外，还有我最喜欢的“自由画布”也已经集成了 DeepSeek。这款产品现在我用起来越来越顺手，昨天公众号我写了篇文章叫“何小鹏向低效会议开炮”，创作过程中，整理信息源、查询增量的信息，以及最终形成初稿，我都是在自由画布中完成的。我估摸着，这个工具至少能帮我省 30% 的时间。如下图，你可以看到，我把所有与这篇文章相关的原始素材都放到了自由画布中，可以随心提问。比如，选中某个素材，直接基于素材的信息提问，或者使用联网搜索的功能。这些问题的答案，最终又都会成为我素材的一部分。之前，我需要不停的切换浏览器 Tab 才能搞定这些事情，而现在，一个网页，简直太方便了。选中文章需要参考的素材集后，我请自由画布帮我生成了一篇文章。同样，它还是会先生成大纲，确认大纲后才会生成具体内容。说句实话，自由画布现在写出来的文字，有一股论文的味道，不能直接用，但相比自己从零开始，也能提高不少效率。如果你想基于这些信息，生成一个 PPT，那也没问题。选中对应的素材后，点智能 PPT 就行。这不复杂，和上面流程类似，我不再演示。最后说一个小的技巧，很多人觉得自由画布有些复杂，排序总是乱糟糟的。其实是他对产品功能不熟练，在自由画布中，全选所有的素材，可以进行自动排列。你看我下图的操作，自动排列后，是不是清爽很多？功能演示的部分就介绍到这里，希望我们团队用心做的这些图片，能帮你快速了解“百度文库”。我做测评，主要还是围绕自己感兴趣的产品和场景，百度文库在细节和交互方面的处理，给了我颇多启发。我既是写文章，也是在观察和学习。其实正是我认真看了百度的这些产品的变化，才发自内心觉得，百度这次下定决心要开放了。它不仅仅是简单开源自家模型，而是把外部的好模型也引入到核心产品之中。我查了下，这一系列的动作，前前后后只用了不到两周时间。百度快得像一家创业公司。OpenAI 刚刚发布了 GPT 4.5，我也在等百度的文心大模型 4.5 ，根据之前的种种测评，我对文心抱有非常多的期待。如果跳出来看，你会发现百度这些年的积累无比扎实，从底层的硬件、深度学习框架，再到模型和应用，它都在默默蓄力。我仍旧非常看好这家技术立身的中国公司，等待它的新变化逐步开花结果。
池建强约 7 分钟