機器之心原創
作者：楊文、張倩
在 ChatGPT 走紅之後，本着「打不過就加入」的心态，很多職場人學起了 AI。但遺憾的是，不少人走了彎路，甚至還被某些「199」的課程割了韭菜。
其實，學 AI 這事兒并不難。讀文章、看視訊、啃論文都是很好的學習方式。
當然，還是有不少讀者吐槽，學 AI 就像當年學英語一樣，總會遇到一些讓人頭疼的「生詞」，讀論文比做閱讀了解還麻煩，視訊課程也不知道哪個适合自己，浪費了不少時間。
AI 學習路上遇到的這些「絆腳石」，皆因你缺少一個學習搭子。
我們随機打開「機器之心」的一篇文章，有人可能在第一句就卡住了：AlphaGo 是什麼？别着急，隻要輕輕一劃，學習搭子就給解釋得明明白白。
學到一定程度要讀英文論文，但英語水準一般？别着急，這個搭子不僅會翻譯，還随時等着你提問。
網上的學習視訊五花八門，不知道應該選哪個？沒關系，先讓學習搭子總結一下。
怎麼樣，用上這個學習搭子，AI 學習之路是不是順暢多了？
這就是我們最近發現的一個學習、工作神器 —— 豆包電腦版。有了它，機器之心編輯部讀論文、學東西的效率蹭蹭往上提，關鍵它還免費，都不用找主編報帳。
接下來，就來揭秘一下這款提效神器是怎麼幫我們學習 AI 的吧。
在 B 站白嫖的課，還能有助教？
對于大部分 AI 初學者來說，看視訊是最快速的入門方式。在這方面，B 站可以說是 AI 愛好者的「天堂」，網羅了衆多學習資源，例如寶可夢大師李宏毅、江湖人稱「沐神」的李沐錄制的學習視訊，随便一扒拉就能找到。
但是，找到并不意味着适合。很多視訊其實有一定難度，需要有點程式設計和數學基礎才能聽懂。不少初學者可能接連點開十幾個視訊，經曆了滿滿的挫敗感、浪費了幾個小時後才找到适合自己的。
編輯部新同學在學 AI 的時候也遇到這個問題。是以，當發現豆包電腦版的「AI 看 B 站」功能時，大家如獲至寶。
以李宏毅最近開設的《生成式人工智能導論》這門課為例，在點開之前，我們還擔心，這門課會不會要求很高。結果，看了豆包總結的第一講概要，這種顧慮就打消了。
為了進一步确認，我們還向豆包發起了一輪追問：
既然門檻不高，那就學學看。不過，學習總要做筆記，打勞工看視訊的時間本身就是擠出來的，壓根沒時間慢慢整理。
在看到第二講時，我們發現，這個活兒，豆包就能幹。它不僅能整理出每堂課的要點，甚至連腦圖都能畫出來。要知道，李宏毅老師操着一口濃重的台灣腔，豆包竟也能總結得如此精準，這多少有點出人意料。
也許會有人說，前面講的内容過于簡單，課程總共 26 個小時，為了節省時間，我隻想看我沒學過的。豆包電腦版讓這事兒變得 so easy，因為無論是「原網頁」模式，還是「AI 看視訊」模式，它都有按照時間軸排列的局部總結，直接點感興趣的部分就可以挑着看。
不過有時候，這些總結可能解答不了我們的疑問，或者老師講的某個概念我們沒聽過。這要擱以前，我們需要切換網頁，比如打開 ChatGPT 查一查，弄懂之後再切回來。看一個視訊，往往要在各種網頁間反複橫跳。
在豆包電腦版裡，這些問題都可以在一個界面裡解決，因為它有一個「在聊天中繼續」的功能，可以邊看視訊邊提問，就像聽那種配置了助教的網課一樣，不管問什麼都有人回應你。
我們還用這個工具嘗試了一下李沐的課程，效果一樣絲滑：
總的來說，以前在 B 站看 AI 視訊，在搜出符合條件的課程之後非常迷茫，不知道看哪個，而且看完滿腦子問号。現在用豆包看，花幾秒鐘就能了解個大概，而且看的過程中，問題也能解決個七七八八，學習效率蹭蹭往上提。喜歡看視訊學習的小夥伴可以試試這個功能。
讀 AI 文章不卡殼，哪裡不懂劃哪裡
看視訊入了門，再讀幾篇文章鞏固一下學習成果是最好的。不過，很多讀者反映，讀文章時總遇到一些麻煩，比如每讀幾句就有一個詞不知道什麼意思，就像當年在考場上做英語閱讀了解一樣。要是有個類似「詞典筆」的東西就 perfect。
在豆包電腦版上，這個「詞典筆」還真有，就是你的滑鼠。讀到哪段，隻需要用滑鼠輕輕一劃，豆包的工具欄就出來了。而且，根據我們的實測，這個功能不限制浏覽器。也就是說，無論你在哪個浏覽器上看文章，都能通過「劃詞」把豆包調出來，它如同内置在你的系統中一樣。
初學 AI，被各種專業名詞搞得雲山霧罩，有招！繼續劃詞，點「解釋」或「搜尋」。
英語不過關，看不懂文章中引用的原文，還是劃詞，點「翻譯」。
文章中間某個版塊太長，沒時間慢慢看。那就整個闆塊都劃一下，然後點「總結」，原文中的亮點、精華就條分縷析地擺了出來。
在探索過程中，我們還發現，這個工具欄其實是自定義的，你可以把自己常用的幾個功能放在優先位置。
如果要說用上該功能的總體感覺，那就是，原來讀文章，讀幾段就犯迷糊，有些地方不懂也懶得查，因為網頁切換是個分散精力的事情。現在，有了這個「詞典筆」一樣的劃詞功能，讀一篇文章學到的東西比以往讀好幾篇都多，這是之前使用其他單獨的 AI 大模型不曾有過的體驗。
身兼翻譯和顧問，「AI 伴讀」陪你讀論文
入門視訊、文章看得差不多了，如果還想在 AI 之路上進階，就得在論文裡「曆劫」。
衆所周知，AI 論文是出了名的難啃，不僅篇幅長得吓人，還是全英文，其中穿插着各種不明覺厲的圖表。AI 學習者光瞅着這些密密麻麻的英文單詞，熱情就消了一半。
巧了，豆包電腦版搞了個 AI 伴讀模式，經過一段時間的試用，我們發現它對搞定論文有「奇效」。
以 Meta 最新釋出的 Llama 3 論文為例，我們把它丢給豆包，并啟用「AI 伴讀」模式，全文對照翻譯「嘩」一下就出來了。是以說，這年頭想學 AI，英語不過關也不是什麼大事。
不過，這篇論文總共有 92 頁，即使讀中文翻譯，一時半會兒也讀不完。好在，豆包就在側邊欄候着，等着你給它配置設定任務，比如總結論文要點。
對于總結中沒有涵蓋的細枝末節，你也不需要瞪大眼睛找，直接問豆包就行。
有些人不喜歡看論文描述，隻關心模型跑分，那就把整個頁面調成圖表模式，感興趣的圖表一鍵直達。
按照這種方式，資深 AI 研究者一天讀個十幾篇論文也是灑灑水而已。
在豆包裡寫部落格，不用對着一個空白文檔發呆
讀完論文，很多 AI 學習者有将其寫成部落格的習慣，這既是一種對學習成果的鞏固，也是一種傳播知識的有效方式。
不過，我們觀察到，很多高品質部落格的部落客更新頻率較低。這可能是因為寫部落格非常占用時間，構思架構、填充細節都相當繁瑣；又或許是有表達欲望，但面對一片空白的文檔，發一會兒呆之後就放棄了。
安上豆包後，這個情況也許會有所改善。因為我們發現，豆包不僅能出大綱，還承包了寫作、潤色、配圖等多項工作，可以讓部落格作者專注于思想的傳達，而不是一些細枝末節。
還是以 Llama 3 的論文為例，我們把它喂給豆包，讓它構思個大綱。為了重點突出，我們還把 prompt 限制了一下，豆包也遵循了我們的訓示。
文章骨架支棱起來，接下來就是填充「血肉」。為了讓豆包擷取最新最準确的消息，我們在 prompt 中要求啟用「深度搜尋」功能，然後根據上述大綱分段寫作。
擔心文章有 AI 味？豆包的劃詞功能再度「出山」，哪裡不滿意劃哪裡。比如資訊增量太少，就使用劃詞擴寫功能。
要是嫌語言幹幹巴巴，我們還可以使用劃詞的自定義功能，讓它寫得通俗易懂一些。
搞定了文字部分，下一步就是配圖啦。
豆包電腦版的「圖像生成」功能主打一個貼心，官方給出了「人像攝影」、「藝術」、「國風插畫」等 7 個風格标簽，同時提供一大堆圖像執行個體，甚至還附上了提示詞。
我們讓它畫一幅「機器人在看書」的畫作，風格為 3D。來瞅瞅效果：
此外，它還能上傳參考圖。例如，我們上傳一張帶有未來科技風格的人形機器人，輸入提示詞後，一次就能得到 4 張類似插圖。
再上效果：
至此，一篇關于開源 AI 模型 Llama3 的部落格文章就完事了。
要是有朋友覺得這樣麻煩，也可以啟用豆包電腦版的「幫我寫作」功能，34 種體裁和風格随便選，什麼公衆号文章、論文、報告、微網誌、小紅書…… 它都能玩轉。
舉個例子，我們寫一篇關于 Llama3.1 的微網誌，隻要告訴它主題和參考資訊，它就能把語言自動轉換成微網誌風，就連表情包、标簽都生成好了，隻等你一鍵複制到微網誌。
整套流程走下來，豆包電腦版确實能給想寫點 AI 知識性内容的同學省出不少時間。
網友：豆包就像一個帶 AI 功能的作業系統
豆包電腦版一出，不少網友前去嘗鮮。
有網友表示，豆包野心不小，也整起了浏覽器，甚至可以說是一個帶 AI 功能的作業系統。
還有網友種草了「AI 看 B 站」功能，要把它焊死在小破站上。
當然，羅馬不是一日建成的。
2023 年 6 月，位元組開始測試代号 Grace 的 AI 對話項目，彼時，雲雀大模型還未出世。
8 月份，位元組釋出自研的雲雀大模型，并搭上了國内大模型産品備案的首班車，同時還将 Grace 更名為「豆包」，正式進行公測。
經過大半年的蟄伏，在今年 5 月中旬的火山引擎原動力大會上，豆包傳來了新消息 ——位元組跳動給雲雀大模型也改了個名，統一叫「豆包」大模型，還一口氣釋出了 9 個大模型産品，涵蓋通用模型、角色扮演、語音識别、文生圖等多個領域。
不過，功能再花哨，不好用也沒人買賬。畢竟，目前市場上的大模型實在太多，沒點真本事是真留不住使用者。
在這方面，豆包是有底氣的。
官方資料顯示，豆包大模型日均處理 1200 億 Tokens 文本，生成 3000 萬張圖檔。
截至今年 5 月，豆包 APP 在蘋果應用商店和各大安卓應用市場的下載下傳量突破 1 億，在 AIGC 類應用中排名第一，月度活躍使用者突破 2600 萬，智能體建立總數達 800 萬。
這些人下載下傳豆包之後做什麼呢？我們翻了下小紅書，發現除了學習，還有很多人用豆包備課、理财，甚至開展副業賺錢。
這麼多的用法隻用手機承載肯定不友善，于是豆包電腦版來了。
從機器之心的體驗來看，這個形态的豆包用來工作、學習都更高效，尤其是看論文、看學習視訊、做筆記等需要電腦的場景。
随着更多功能被陸續開發，相信這個電腦版會更受歡迎。機器之心也會持續更新最新體驗結果，敬請期待。