AI好好用報導
編輯：Sia
做大做強。
好傢伙，接連兩天，「小紅書」都衝上了熱搜。這個原本屬於華語體系人群的生活平臺，突然間成了歪果仁的新寵。
不是開玩笑，人家一度霸佔了美國 App Store 下載榜的頭把交椅！
開啟小紅書一看，真熱鬧！一堆歪果仁的帖子湧了出來，點贊量都還不低！
大家也都不見外。你樂意討論文化差異，我們願意送上英語試卷。
這不，聊著聊著，完形填空也有救了！
話說，這潑天富貴咋就認定小紅書了？
很多人說，跟其他短影片平臺一比，小紅書在「種草」和分享生活這塊玩得最溜——既能曬美圖影片配長文，又能分享生活經驗，是最理想的「平替」。
說到這，我也想起前幾天就碰上個典型的「小紅書」時刻。
看見樹上有隻鳥，像是星頭啄木鳥，但不太確定。我下意識開啟微信搜了搜，「AI 問答」 蹦出一段答案：
朋友示意我試試小紅書。點開一看，我就愣住了：不僅有影片，還能看到不同地點拍到的星頭啄木鳥。
這 ....... ，很難讓人不種草啊。
更有意思的是，在搜尋欄裡敲下「如何」兩個字，不同內容平臺立馬暴露了「真面目」。而小紅書？它簡直就是年輕人的心事記錄儀。
如何變美、如何告別單身、如何搞錢 ...... 字裡行間寫滿年輕人的煩惱和憧憬。
難怪有訊息稱，2024年四季度，小紅書日均搜尋量約 6 億次，已經逼近百度一半。
每天都有海量年輕人在用小紅書支招——據說，有三分之一的使用者開啟小紅書的第一件事就是搜尋！
微信的「語言」就完全不同，基本繞著社交轉：
切到 Google搜尋，就像進入了一個更嚴肅的知識平臺。
現在搜尋可是小紅書的一大流量入口，我們發現，踩著大模型的浪潮，小紅書也低調地整了幾個 AI 搜尋產品：「搜搜薯」、「達芬奇」和 「點點」 。
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「搜搜薯」、「達芬奇」
這倆哥們兒都是專注站內內容的。
「搜搜薯」類似微信的「 AI 問答」，會把站內經驗直接總結出來，隨附相關帖子。
「達芬奇」呢？是個 AI 聊天機器人，想把搜尋做成聊天一樣輕鬆。
先看「搜搜薯」。
根據官方說法，「目前的搜搜薯在一些客觀簡單問題和決策問題下均有覆蓋。」
比如，「北京天氣」、「蘋果熱量」。
有人說，「搜搜薯」是他們用過最好的 AI 搜尋。但我們發現，召喚出「搜搜薯」幾乎全憑運氣。
天氣，自然沒問題，但也不是什麼剛需。
食物熱量？難說了。
蘋果熱量成功「召喚」出「搜搜薯」，科代表總結了一批帖子的真實經驗，結果更直觀，圖文並茂。
把蘋果換成「韓國真露酒熱量」，「搜搜薯」就玩失蹤了：
問別的比如某地一日遊、春節機票、AI 學習機是不是智商稅等，它也繼續消失，直到問「適合小學生看的電影」，它又毫無預警地出現了。
這也太隨機了吧.......
至於「達芬奇」，咱必須先吐槽一下——這入口也太能藏了！
一位在小紅書混跡多年的朋友頭一次聽說「達芬奇」，折騰半天還不知道怎麼找到它。
「達芬奇」和騰訊元寶差不多，都是對自家生態內容進行搜尋、總結生成。
最拿手的當然是總結各種美食、購物、旅遊、生活經驗攻略，還會隨附相關筆記，點開即可觀看。
至於聊天中的 Bug ，也是有的。
比如突然轉換話題，「達芬奇」就很難轉過彎來，它不知道我是在認真諮詢這個問題。
小紅書使用者多為華語體系人群，無論是留學生還是華人華僑，小紅書的使用者都是懂中文的。
雖然平臺上老外越來越多，但從和「達芬奇」的對話情況來看，它顯然還沒做好準備。
為了融入社群，外國網友還是需要努力學中文、各種 AI 翻譯工具輪著用。
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「點點」
「點點」是一個完全獨立的生活助手 App。
透過對話的方式，提供美食、購物、旅遊、吃瓜、指南、生活妙招等相關問題的答案。
要說和「達芬奇」有啥區別？
首先，它的內容來源雖然主要是小紅書，但也包括什麼值得買、搜狐等網際網路的內容。
其次，回答上也更為深入，方便使用者「打破砂鍋問到底」。
為什麼叫「點點」？隨便劃出你的問題，輕輕一點，就能盤根問底。
我們簡單體驗了一下旅遊和購物攻略，基礎生活服務確實是它的強項。
一些很具體、第一手經驗，比如骨折的人怎麼獨自回國、多倫多湖心島的渡輪多久一趟、如何兌換馬來西亞貨幣，估計也只有「點點」能給到如此周全的回答：
除了相關細節資訊，還會提供網友總結的小貼士、回答幾個常見問題。
如果對某部分內容還有疑問，如小貼士，可以點選它，系統會進一步找到相關問題和連結，雖然還是以小紅書筆記為主，同時也會參考外站內容。
不過，結果也會混入一些其實並不相關的內容。
AI 學習機是不是智商稅？「點點」也會整合正方、反方評價，提供相對客觀的購買參考。
在多模態能力上，「點點」已經可以支援使用者透過語音和拍照的方式提出問題，並可以在答案中直接觀看影片。
看到這裡，用過支小寶 App 的人是不是有種似曾相識感？
畢竟，支小寶的定位也與生活有關：AI 生活管家。
不過，支小寶背靠支付寶，後者已經是一個國民應用、「生活百寶箱」。除了生活經驗分享，支小寶還能打理日常事務，甚至跑腿辦事，如訂票、轉賬、買咖啡等。
公域的內容質量整體在下降，優質的內容逐漸被各個有豐富內容的 App 分走。如何藉助大模型把這些沉澱的資源高效分發起來？活人種草，AI 在裡面怎麼樣才不違和？小紅書們還需要繼續探索。
以後我們會帶來更多好玩的AI應用，也歡迎大家進群交流。