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作為一款上過2024年央視春晚的國民級內容社交平臺，小紅書在AI上的動作一直不大。與之有關的最新消息是，今年4月，小紅書內測了自研大模型“小地瓜”。 小紅書AI走到哪兒了？我對這個問題很好奇。要知道，小紅書擁有著國內僅次于微信的高質量內容生態。公眾號內容對元寶的加持顯而易見，小紅書又是否會給姍姍來遲的達芬奇帶來一些不同的體驗呢？ / 01 / 生活經驗更具體，匹配度有待加強 “文藝復興時期最完美的代表”達·芬奇思想深邃、學識淵博，對什么都有興趣，他精通繪畫、建筑、發明、人體解剖等領域，小紅書的這位達芬奇同樣思維活躍、涉獵廣泛，它依靠小紅書的強大語料和知識庫來回答。 種種跡象表明，官方對待達芬奇非常謹慎。達芬奇（Davinci）早在去年7月就已經有了，當時只有少部分人被內測到了。在今（21）日之前，達芬奇都隱藏得很深，需要在名為“達芬奇”的用戶中尋找，現在你可以在檢索的置頂推薦里找到了。 ▲達芬奇入口前后區別 從功能上來看，達芬奇與“對家”知乎-知海圖等AI并沒有什么區別，依然是對話界面+各種智能體，并推送相關筆記提供延展閱讀，在安卓or蘋果上的使用效果基本沒差。 簡單測試了下，有一定實用價值，特別是攻略類的回答，獨一份的事無巨細。就“北京一日游”這樣的旅游攻略類問題，達芬奇的回答是不是還挺地道的？對比其他AI助手，具體又貼地氣。 ▲提問“暑假去北京旅游，幫我安排一天行程，一定要地道”，達芬奇/元寶/豆包作答 小紅書的筆記從購物/旅游/美食/學習/考試/求職攻略等，到使用體驗、硬核干貨、軟件教程、讀書筆記、職場心得，甚至到求醫問藥，應有盡有，所以達芬奇對于攻略類的問題算是手到擒來。 不過，引導問題做得不太仔細，“推薦約會餐廳”是推薦全國范圍的，“Citywalk路線”默認回答上海的位置。達芬奇也還不能識別提問者的IP地址，以此作為回答前提。 但如果是面對“茶百道的哪一款奶茶最好”這樣的產品細化問題，在一眾AI助手中，小紅書-達芬奇就沒有明顯優勢了，而抖音-豆包的回答看上去最為專業。 ▲提問“茶百道的哪一款奶茶最好”，達芬奇/豆包/Kimi作答 另外，達芬奇對“最好的***”等問題比較謹慎，引用筆記偏向于“端水”，無一例外是多個產品/店家的合集筆記，沒有單條贊助內容，似乎是為了避免明顯地引流。有時回答不會按照指令來，比如推薦靜音鍵盤時，達芬奇跟我嘮起了小紅書上討論度更高的靜音軸體類別。可能是因為達芬奇照搬了下方推薦筆記的文案，而沒有很好地理解提問的語義。 ▲提問“2024最好看的一部電影”、“最好用的一把靜音鍵盤”、“家用3D打印機可以買嗎”等問題 我又突發奇想，想考驗一下小達如何處理“人情世故”。我問“花西子眉筆貴嗎”，達芬奇的回答出現了明顯錯誤和偏向。花西子眉筆的淘寶價格是40~100元/支，但達芬奇回答是6.9元/支，這出入太大了，達芬奇還引用了冷門并答非所問的筆記。重新生成之后，才給出沒有錯誤的答案。 小紅書是花西子近年重點合作營銷的平臺，看來達芬奇對小紅書合作品牌是開了后門的，回答有偏向。達芬奇自述是“內容偏向正面”，也有可能是這方面原因。 ▲達芬奇對于“花西子眉筆貴嗎”的回答，引用筆記中的7.5元/支眉筆是花西子山寨品牌，某一篇提到所購眉筆“可能不是正品”；還有一篇沒有提到該眉筆的價格? 當然，我不能老是問達芬奇一些它本來就很擅長的領域，當我問“歷史上有沒有完美犯罪”時，達芬奇的回答就比較潦草、空泛，沒有舉例。對于“姜萍事件”的問題，達芬奇沒有簡述新聞并明晰觀點。而微信-元寶對于上面兩個問題的回答會系統很多，也有對“完美犯罪”進行多個舉例。 ▲提問“如何評價姜萍事件”，達芬奇和元寶分別作答 最最翻車的是，對于“給我一首**的德國詩歌”這樣小紅書上存在大量優質筆記的問題，我分別提問了優美/悲傷/快樂的風格，達芬奇給我的3個回答都是同一首詩？！達芬奇太偷懶了！ ▲提問給“我一首優美/悲傷/快樂的德國詩歌” 總體來說，小紅書AI的最大優勢就在于它的經驗是具體的，這在眾多AI助手中是獨一份的，但回答匹配度不太穩定。 / 02 / 內容沉淀好≠AI助手好，模型能力待提高 AI大模型的競爭打到了互聯網的各個角落，與別家做AI不同，小紅書做AI一直是“淡淡的”。其實小紅書還是暗暗下功夫，其AI功能除了大模型“小地瓜”，以及這幾天新上線的達芬奇，還有AI寵物、群聊AI智能體、AI生圖，搜搜薯（AI搜索）。 擁有好的內容沉淀永遠是王道，它可以為社區內容平臺的AI帶來強大的語料庫和知識庫。小紅書的模式類似于騰訊元寶和知乎知海圖，充分在整合站內UGC（用戶生成內容）的基礎上，生成提煉答案。 遺憾的是，小紅書的好內容卻沒有能賦能給達芬奇。達芬奇有時回答能力比較差，似乎是只做了RAG（檢索增強生成）且做得不太好，沒有做Agent（智能體）。 很多人沒意識到的是，小紅書也已經是一個非常深入的搜索引擎，無論關鍵詞多爛都能匹配到正確的內容，但這依舊沒能在達芬奇身上得到體現。無論你關鍵詞描述的多精準，達芬奇時常找到不匹配的筆記。達芬奇自述是通過學習權重高的帖子生成回答，實際體驗時，低贊藏筆記也能進入推薦位。 此外，從目前來看，類似違禁詞替代詞、奇怪的縮寫……這樣的垃圾數據問題也是達芬奇需要擔心的。由于回答不準確，達芬奇的生成結果還不能直接被復制形成筆記，甚至進行二創。另外，由于小紅書的內容本身夾雜著許多軟廣，達芬奇的數據還可能面臨著被稀釋的問題，可能有更多商家為了筆記推薦位而在小紅書上打廣告。 / 03 / 結語：小紅書做AI，潛力很大 與其他大模型相比，達芬奇在小紅書原生用戶中更具優勢。而如何能結合AI賦能內容社區，而不會破壞社區本身現有的內容生態，是擺在小紅書面前的一道難題。 小紅書上的圖片和視頻內容，都可以作為很好的數據融入AI大模型。 目前，小紅書是以美圖和視頻為主的內容平臺，而達芬奇僅能識別筆記文案，對于攜帶大量信息的圖片和視頻內容還不能理解，沒有能開發完全圖片與視頻內容產品的潛力，可能是因為地瓜大模型還沒有加入OCR（光學字符識別）、ACR （自動內容識別）技術。 有了公眾號內容的加持，騰訊元寶成了很多用戶的心頭好。小紅書坐擁小紅書大量優質短筆記內容，我們也期待隨著地瓜大模型進一步升級，能帶來體驗更成熟的達芬奇。 |
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