终于，写完了！我的第一篇2万字用Kimi做扣子智能体的教程。

终于，写完了！ 我的第一篇2万字用Kimi做扣子智能体的教程。 从计划教程到现在，一个月了。 从准备素材到现在，花了三周。 从正式撰写到现在，用了8天。 这段时间反反复复调整与优化。 公众号也没有更新，就为了肝这篇2万字教程。 之前只用了Kimi和Kimi阅读助手，但这还不够简单高效，于是我推倒了。 专门站在0基础小白的角度，重新写了一遍。 加了更高效的工具，引入了多任务操作的玩法。 这篇教程演示了2个智能体创建流程，讲了若干案例。由浅入深，逐步深入探索。非常适合0基础或不熟悉扣子，又想拥有自己智能体的朋友。 文章重点分明，细节拉满。延续了我加入思考和延伸思路的方法。 相信看完之后，你不仅可以轻松学会扣子智能体创建，还能举一反三。 这篇教程还有更详细版本，将在我的Kimi学习手册中发布，敬请期待。

▎Kimi智能助手一个拥有无损超长记忆的 AI，可以一口气精读 20 万字，随时帮助你：

▎Kimi智能助手 一个拥有无损超长记忆的 AI，可以一口气精读 20 万字，随时帮助你： 1. 高效阅读论文：长文快速摘要，打破语言壁垒 2. 准确检索信息：基于语义联网搜索，整合零散信息 3. 快速整理资料：多份文件，按需提取内容，整理成干净表格 4. 辅助写作文章：梳理大纲、续写文章，成为你的内容创作手脚架 #ai #工具 地址： ⌨ 目录 群聊 投稿

「AI直接读网页」这个功能的厉害之处，绝对被很多人低估了。

「AI直接读网页」这个功能的厉害之处，绝对被很多人低估了。 话不多说，今天先举一个「直接用 kimi 翻译和精读万字英文网页」的例子。 1、2.5 万字一口气翻译完 翻译的提示词，是在宝玉老师的提示词基础上改的，所以 LLM 不会被翻译成“法律硕士”，翻译结果既贴近原文也没有过浓的译腔。 但重点不在这里，重点在于，只要我把英文博客的网页链接放进去，2.5 万字的《Year One of Generative AI: Six Key Trends》可以“一口气”翻译完。 当然，说“一口气”有点夸张。为了保证2.5万字英文译文的稳定输出，我需要发一次直译的提示词，再发一次直译结果自我反思的提示词，最后发一次意译的提示词。直译和意译的过程中，再发一次继续，以免翻译不完。 但这是直接翻译完 2.5 万字的英文博客啊，我全程发 3 段提示词，输 2 个“继续”，翻译好的结果就全部出来了。 2、这是我之前不敢想象的 生成式 AI 爆发的这一年，很多优质信息在英文网页上。 中文自媒体的翻译，我只敢当做初筛工具，非一手的信息还是有点信不过。 但直接看英文网页，哪有看中文速度快？所以我每次都开着沉浸式翻译的插件，中英对照着看。但 LLM 每次都翻译成“法学硕士”，体验确实有点糟糕。 过程中遇到不懂的，我一般会先关掉插件，然后整段复制粘贴给 ChatGPT，请它帮我解释和分析。 没有上下文的解释，终究是欠了点意思；偶尔会自己手动写上下文，但也觉得有点浪费时间；遇到「内容的确很好但不懂的又很多」的情况，我就要不断地复制粘贴，就挺累人的。 现在好了，直接把网页丢给 kimi，先让它一口气翻译完。然后，我可以基于原始网页的全文信息，哪里不懂问哪里。 3、其他的话 我也试过用ChatGPT-4 和webpilot的官方 GPTs 去读。 开头能读，但 2.5 万字的量还是有点大，没点击几次“继续”按钮，整个就罢工了。 目前能保证这么长的输出的，暂时只看到 kimi。 最后，再次感谢宝玉老师的翻译提示词，感谢 kimi免费「翻译和精读万字英文网页」的功能。#AI工作流

万万没想到，小红书和抖音的用户如此连接。

#内幕消息 万万没想到，小红书和抖音的用户如此连接。 以下这组图，小红书店铺商家和数以百计【与辉同行】同名账号，以及抖音同款品牌店销量60w+的数据，蝉联酱牛肉爆款榜第一名。这是基本情况。 接下来的事情你可能真的想不到： 1、小红书综合类零食店商家（图一图二）上架一套与辉同行直播间推荐过的商品，进行售卖。 2、营销号发一段与辉同行录播视频，挂车同款售卖（图三四五），评论反馈效果都很好（图五）。 3、彻底闭环了，在小红书的这些商家完全脱离与辉同行，销量极其稳定，但我猜测还是个人行为，非官方动作。 再回到抖音官方品牌这边（图七八九），足以看出这个单品在抖音是从去年董宇辉刚开播那会就已经是爆款了，所以小红书的知名度也挺高，在酱牛肉这个品类里口碑不错。 发现没有，这里面的商业逻辑其实很简单：抖音爆款商品-名人直播间爆款（各个品类直接选榜单上的品）-寻找货源和koc带货账号供应商，建立一手店铺，发展销售。有了货源就有了闭环。 关于价格。小红书对新人都有优惠劵补贴，所以对消费者来说，价格也有优势。 关于平台。正规打法都是koc打法给品牌带货，和品牌正式合作的，但这种小店铺分散全国，感觉也不像是有关联动作。权利人自己不在乎，平台会管么，还能带动平台的GMV，何乐而不为。 关于规模。取决于专业度，不懂这里面的门道，是拿不住流量，更抓不住转化。 核心一句话：掌握了整个营销闭环的各个资源，赢得货源，稳赚不赔的买卖。

阿里通义千问宣布升级，向所有人免费开放 1000 万字的长文档处理功能。

阿里通义千问宣布升级，向所有人免费开放 1000 万字的长文档处理功能。 据了解，即日起，所有金融、法律、科研、医疗、教育等领域的专业人士，都可通过通义千问网站和 App 快速读研报、分析财报、读科研论文、研判案情、读医疗报告、解读法律条文、分析考试成绩、总结深度文章。 比如在金融领域，上传一份公司财报，通义千问即可自动提取和总结公司各业务的营收情况和利润增长等核心信息，生成公司整体业绩表现的总结。上传公司不同时期的财报后，通义千问可生成公司在这一阶段内的业务变化、业绩趋势并进行财报分析。 在法律领域，律师和法官通常需要阅读数十万甚至上百万字的法律文档，人肉阅读耗时耗力，通义千问能够快速阅读和分析法律文件，迅速掌握法律条文要点，输入特定案件信息后，通义千问还可给出相应的判罚建议。 据阿里称，目前通义千问的文档处理容量和能力，已超越 ChatGPT 等全世界市场上所有的 AI 应用。 via 匿名 标签: #通义千问 #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

爆火的Kimi，抢了谁的生意？

爆火的Kimi，抢了谁的生意？ 如今一个多月过去了，虽然热度减退，但身边依然有人在讨论Kimi。北京一所高校的在校大学生告诉“定焦”，近期学校组织了学习会，安排老师学习Kimi，老师给学生布置作业，要求学习、训练Kimi。在网络上，时不时能看到有人推荐Kimi，这其中有一些可能是定向投放的广告推文，但也不乏一些自来水。Kimi带给人们的一个认知冲击是，AI发展太快了，创业公司也可以在短时间内做出让人眼前一亮的产品，相比之下，那些号称做了十几年、砸下千亿资金的科技大厂，不过如此。Kimi抢走了科技大厂的风头，未来还可能抢走他们的用户。问题是，火爆能持续吗？01谁在用Kimi？Kimi是一个面向C端用户的智能助手，善于读长文、搜网页，主打功能包括整理资料、解读文件、辅助编程、文案写作等，被网友称为ChatGPT中文平替。因为有ChatGPT在前边教育市场，还有文心一言、通义千问、讯飞星火等大厂推出的产品相互内卷，Kimi提供的这些功能，其实很多人之前或多或少了解过。但对比之下，像Kimi一样让很多人自发使用，不只是厂商自吹自擂，还能让2亿A股股民狂欢的国产大模型产品，此前没有过。Kimi呈现给用户的东西很简单：一个像百度搜索一样的搜索框，“文件，拖进来；网址，发出来”，然后用户可以直接针对发给它的文件或网址提问，让它帮忙总结归纳、分析数据、全网搜索。图源 / kimi.ai官网截图最大的亮点是它支持超长文本输入，一开始是20万字，后来增加到200万字，而当时纵观全球范围内的大模型，没有一个能超过10万字的。这在用户体验上最大的变化是，你给大模型投喂资料，不用再把文件拆分成好几个了，直接丢进去就行，它都能很快读懂，还能“大海捞针”定位其中的信息，告诉你某个信息出现在哪一页。看到这，Kimi的用途很明确了长文本阅读和分析概括，可以理解为AI搜索+文档总结。它是一个生产力工具，帮助我们处理信息，偏实用导向，不是用来吟诗作画、聊天娱乐的。这个定位，决定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介绍文档中提到了六类人群：学术科研人员、互联网从业者、程序员、自媒体与内容创作者、金融和咨询分析师、法律从业人员。他们有个共性：要处理大量文档信息。一位非诉律师对“定焦”说，之前经常用ChatGPT整理法律政策，利用它写报告、总结，但ChatGPT有个问题是每次输入的信息不能太长，比如一份1万字的材料，需要分成好几份，分批发给它才能进行分析。Kimi的长文本特点，解决了这个问题。现在他是两款产品同时在用。一位自媒体从业者告诉“定焦”，他会用大模型分析上市公司财报信息，查询一些财务数据，在对比了文心一言和Kimi之后，他觉得Kimi更好用。“Kimi的功能很直接，简单好上手，总结归纳能力很强。”不过，他们都表示，目前使用频率不高，更多是尝鲜、试用，因为AI生成的内容质量不稳定，有时候会出现胡说八道的情况，“可以参考，但不能全信。”Kimi的开发者，是一个叫作月之暗面的创业公司，去年3月成立。Kimi去年10月第一次亮相，从一开始就主打长文本，对外宣传的噱头是“完整吃下了一本《三体》”。亮相之后的半年内，Kimi迭代了三次。识别扫描件、上架小程序、联网搜索，以及将支持的上下文长度升级到200万字。3月18日的200万字升级是一个转折点。在那之前，Kimi还是在互联网圈、大模型从业者，以及小范围的AI爱好者中传播，升级之后，Kimi成功引起了2亿股民的注意，出现一批Kimi概念股，Kimi APP和小程序宕机上了热搜，进一步传播出圈。如今来看，Kimi能火，是多个因素共同促成的。首先是产品确实还不错，这是前提；其次恰到好处的营销，2月中旬月之暗面那笔10亿美金、号称国内AI大模型公司单轮最大金额的融资，极大增加了关注度；此外，Kimi概念股的发酵，来自2亿股民的神助攻，最后一举将Kimi送上了微博热搜和Appstore总榜前十。Kimi的确是出圈了，这跟此前国产大模型只在业内人中传播不一样。不过，从总量上看，实际使用Kimi的人数还是有限，Similarweb监测到Kimi网页版的日活用户数峰值在三四十万的水平，全网日活峰值在百万水平。对于一家创业公司而言，这个成绩相当不错。问题是，为什么做成这件事的是一家创业公司？02Kimi做对了什么？月之暗面不是国内最早那批做大模型的公司，在它之前，百度的文心一言作为ChatGPT之后第一个亮相的国产大模型，被认为最接近ChatGPT。此外，阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火、智谱GLM，都已迭代了好几轮。但除了厂商们的主动发声，国内一直没有出现C端用户真正认可、愿意自发为之宣传的产品。一大乱象是卷参数、刷榜单。几乎每家在发布产品时，都要把GPT拉出来对比一波，找到几个指标把GPT超越比如，中文能力。GPT成了靶子，被国产大模型轮番吊打。但业内人都知道，论综合能力，国内没有一个大模型能超越GPT4。“刷榜”是大模型行业公开的秘密。国产大模型乐于刷榜，经常在各种榜单上排名第一。但多位做榜单测评的业内人士告诉“定焦”，大部分排名没有太大参考意义，跟“刷题”一样，不代表真实能力。普通用户感到很迷惑，“你说你很强，榜单上有你，媒体推荐你，博主夸赞你，我就信了你，但用完之后，一言难尽……”一位试用过多款国产大模型的用户说。国内做大模型的公司很有意思，有些是为了拉股价，有些是蹭热点，还有的就是想圈钱，动机很不单纯。稍微好点的，是为了赶超对标OpenAI，是为了要赢。即便是把长期主义挂在嘴边的大厂，很多也是为了打赢对手，而不是想着怎么满足用户需求。最典型的是阿里和360。Kimi宣布支持200万字超长无损上下文之后，因流量激增服务器崩溃上了热搜。然后第二天，阿里通义千问宣布免费开放1000万字长文档处理功能，号称“全球文档处理容量第一”，紧接着360 AI浏览器宣布内测500万字长文本处理功能。好吧，大厂又“赢”了，他们又“第一”了。有人点评：“既然你（阿里、360）知道长文本好，而且你也能实现，早干嘛去了？这是来给用户提供便利的，还是来蹭流量的？”除了大厂，还有大佬。去年Kimi刚发布不久，李开复成立的零一万物，发布了大模型Yi-34B，能处理约40万字，是Kimi的约2倍，声称问鼎了多项全球英文和中文能力测试排行榜第一。但马上就有业内人指出，“Yi系列”的模型架构与Meta的开源大模型LLaMA相比，只改了两个张量（tensor）的名字，让其陷入套壳争议。图源 / 零一万物官网在这样的大模型创业生态中，其实只要产品稍微好一点，营销巧一点，时机把握好，很容易脱颖而出。今年3月，AI创业者华融琦利用Kimi，写了一个《Kimi最全指南》的云文档，传播很广。他对“定焦”说，Kimi做长文本很早，从一开始就拿这个点做单点突破，给人留下了根深蒂固的印象，而长文本是一个通用性的功能，Kimi相当于是以功能和场景出圈。另外，创始人杨植麟超级学霸、AI大牛、90后的人设自带滤镜，在感性层面获得了外界更多支持，用户出于认可自发的宣传也给Kimi增添了不少流量和好感。产品定位决定了市场策略。在国内大模型产品中，Kimi是少有的从一开始就明确只做to C，不做to B的产品。Kimi发布的第一天，杨植麟就说过，希望先提升模型能力，同时也会聚焦C端超级应用，通过产品连接技术与用户，Kimi是第一个产品尝试。对C端用户的看中，决定了Kimi的产品体验不会差。无论是200万字的超长文本，还... PC版： 手机版：