这个一贯以“抄”为主的巨无霸，此次又是后发，能不能“制人”，我们拭目以待。这次主要分享一下使用体验，我是chat·GPT的资深用户了，也每天很多工作也都用到它，它真的很智能。所以在试用腾讯元宝之前，我心里就没有过什么值得期待的预期。
腾讯元宝有，网页版、电脑版、还有ios和安卓版，我这里只体验网页版和ios版本，因为版本只是个载体，各种版本请求的内容都是一样的（背后都是腾讯混元模型生成的）。
正好我最近口腔溃疡，十年的老毛病了，试试让它帮我解决吧。
我先问了一个比较含糊的问题，看看它怎么回答。结果毫不意外的令我失望了。emmm...生成了一大堆内容，我看不懂。还给我推送了一堆相关的文章，这些文章，我如果想要去了解，在公众号上也可以搜到。我以为是我提示词不够好，于是就换了一个问法。结果如下：
咦，这次为啥没有内容来源参考了呢？
于是我又问了个问题，这次又有资料参考了：
看样子，问问题的话会给一些参考，是搜索的逻辑（不一定对）。
或者说为什么根据这些作为参考呢？为什么又是13篇呢？其他就不一一截图了，说结论，我并没有看出有什么规律。有的是认证的医师，有的是自媒体文章，而且点赞评论的也不多，有的公众号内容，还有两条百度百科。于是，我有去搜了一下，百度的口腔溃疡关键词，剔除广告和非信息内容，发现这个内容来源也对不上。所以我有理由推测，他是综合的算法，百度百科抓1-2条，医生的解释抓1-2条或更多，公众号再抓几条，其他媒体再抓几条。
而且你们看上面百度百科的截图，可以看到那个关键词是自动输入的。
这是我的问题，可以看到，他其实是根据语义进行联系的，我的问题是根据英伟达股价有关的，所以他给我的参考文章都是跟英伟达股价套路相关的。但是从32篇文章中筛选出8篇的逻辑规则是什么我也很难说。只有一种可能，就是根据这篇文章的内容相关度或者语义接近的频繁度（我自己定义的）来匹配的，具体的算法可能比较复杂，就不在这里讨论了。所以上面的每种类型都去抓几篇的猜测可能事错误的，但是也有可能每个行业都会有不同的处理方法。谁知道呢？
这种做法的好处在于，有内容来源的依据，所以在内容的信任度上是会增强的。
而坏处就是内容的可信度不能确认。这些地方也是腾讯元宝未来需要重点优化的地方。至于每次给出的结果呢，也都是根据这些内容做的总结。我之前在体验kimi的时候也是这种感觉，目前国内大模型，只能做到总结与提炼的功能，暂时还不具备真正的智能。本质上还是一种基于海量数据库进行内容识别，利用AI模型AIGT（智能生成文字）的初级模型罢了。腾讯大模型和GPT不是一个逻辑，GPT是【AIGC+搜索】的逻辑，腾讯元宝的逻辑是【搜索+AIGC】的逻辑。
有什么不同呢？前者重点是AIGC，搜索作为背后数据支撑；而后者重点是搜索，AIGC只是一种手段。总结就是：腾讯元宝其实是一种和【秘塔AI】类似的搜索类产品。
智能体的体验只能在移动端，因为需要语音对话，大部分人的Windows电脑是没办法语音的。正好最近有学习英语的需求，试试排名第二的口语陪练。
刚开始还是比较正常的，你来我往的，我故意说了一些错误的英语，让他给我纠正，效果还不错。
打开的时候，他会主动和我对话，这也是AI交互中比较重要的一点。
然后，关于我得语法错误他会给我语法和发音上的正确与否的判断，还会告诉我优化方案，这一点对于我这个口语渣渣来说很重要！直到，我说了句：我饿了，他就开始胡言乱语了（我是真的饿了，本想问问他我晚上可以吃点啥）。
这让我很发火的，因为我是在饿的情况下问它的，他给我扯些没用的，是让人很烦的（用户体验），所以可以看出，他还不能识别人的语言语气的情感。
咱也不知道，这货怎么就联想到灾害这个词了，而且在之前，他想主动和我聊个话题的时候，我明确告诉他我对AI感兴趣，后面又要跟我聊其他话题，说明在记忆性，个性化需求上是没有做过优化的。这点在未来的AI ToC产品上尤为重要，很显然，个性化的算法功能腾讯元宝还没有做到，或者虽然做了，但是还不及格！目前腾讯元宝的智能体库还不是很多，但是我相信未来一定会很多，就像豆包一样，就像当年的公众号、小程序、视频号一样，未来一定会和微信生态融合，从而产生丰富的AI微信生态。
1、国内大模型大部分都是在做【行业+AIGC】的模式，这不是真正意义上的AI，属于一种基于原有业务做AI改造的业务吧。
思考：基于目前国内大模型的能力，我想这也是一种很聪明的做法吧，毕竟各大厂商都在跑马圈地，你不圈地你就会落后。这也给国内的创业者们提个醒，老老实实的做行业+AI业务，而不是AI+行业的业务，因为时机未到。
2、整个AI圈都是比较焦虑，并且夸大当前AI的能力的，我不否认他有可用的方向，但是真正能落地的场景还是比较少，特别是ToC的业务场景。
思考：大家都处在摸索期，特别是面向普通用户的应用产品，甚至连产品的用户体验都没有形成统一的认知。就拿AI革新的三大要素之一（规模化、专家化、个性化）的个性化这个要素，很多产品经理都没有意识到。一个产品只有具备以上三个要素的时候才有可能是一款成熟的产品。
3、国内大模型又被openai甩开好几条街。之前经过一年的发展，国内的大模型厂商们终于可以松一口气，拍着胸说：我们终于赶上来了，结果人家油门一踩，我们看不到人家了（GPT-4o）！国内大模型们加油！
思考：国内基于大模型的创业者们，在做AI应用方面其实不用太焦虑，毕竟大家都在同一起跑线上，当然，也不是说躺平啥也不做，也要做，只是不能有太多的期待。先锁定、再优化，要随着大模型一起成长，不然等大模型成熟了，估计连骨头渣滓都吃不上。就那么十几个可以落地的应用场景，都已经卷成了龙卷风，再进去卷也没啥意义。
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