说点今日份的思考，飞书在文档上追不上Notion的原因？

说点今日份的思考，飞书在文档上追不上Notion的原因？在我看来，就是飞书把文档只看作“文档。”而Notion把文档看做“图文”，看做“ppt”，看做“网站”。而且是一套独特的自我审美的图文。文档优化到极致，也就是增加生产的效率。而图文优化到极致，增加的是传播的效率。举个例子，假如我要发小红书笔记。相同的文字，相同的排版。我一定是选择notion，而非飞书。即使notion的打开速度比飞书慢两倍，我也会选择notion。为什么？因为我知道，notion展示出来的效果在小红书上点击率更高。所以，这就是原因。如果是一个图文的生产者。我愿意为了传播的效率，为了更好的读者体验，而放弃其他的效率。这就是正在蓬勃发展的新场景。文档不只是“文档”，而是“图文。”

最近用 Kimi 长文创作总是磕磕绊绊，要求 5000 字的情况下，Kimi 只能给到 1000 多字。

最近用Kimi长文创作总是磕磕绊绊，要求5000字的情况下，Kimi只能给到1000多字。无意中发现了橙篇AI，现在AI长文创作对我来说，简直信手拈来。橙篇AI，一个集合“知识问答、内容搜索、图文理解、长文创作”的多模态AI效率工具。地址：https://cp.baidu.com/据说橙篇是百度文库6月刚出不久，基于文心大模型，主打长文创作的AI效率工具。你可以简单理解为，橙篇是免费版的ChatGPT+Kimi.ai+Metaso+Notion.ai+Midjourney+Gamma。-ChatGPT：橙篇-AI问答-Kimi.ai：橙篇-文档总结-Metaso：橙篇-资料搜索-Notion.ai：橙篇-长文神器-Midjourney：橙篇-AI漫画（即将上线）-Gamma：橙篇-智能PPT（即将上线）最近这几天，我深度使用了它的大多数功能。发现橙篇最秀还是「长文神器」。你只需提供一个标题（大概10个字？），AI会自动帮写大纲和扩写长文。我专门试了下这个功能，给出长文的那一刻我傻了，几分钟就给我干出了20000字，我平时哼哼唧唧几个小时，最多也就写1000。如果你是长文创作选手，推荐你试试橙篇。橙篇有什么惊艳功能？#文档总结橙篇文档总结功能，支持10+常用格式、每个文件最大上传200MB、100个文件批量上传、长文无损理解等特性，Kimi的链接总结只是橙篇基操。#搜索资料橙篇支持“学术检索、全网搜索”这两种搜索模式，我这两天使用的体验效果，发现和Kimi有的一拼，部分不那么复杂的搜索需求，已经完全替代了Metaso。#长文写作橙篇的长文写作功能，主要有“主题生成长文、范文参考写作”。主题生成长文功能，只要你提供一个标题，它就能直接给你生成文章大纲和长文本内容。而范文参考写作，橙篇AI会根据你提供的范文Word和主题，自动生成相关风格长文。据说这功能最高可以输出10万字内容，AI赛道真是太卷辣~相比其他AI工具，橙篇有什么优势？#对新手足够友好相比ChatGPT、Kimi等其他AI工具，首页只孤零零显示一个输入框不同。

关于Kimi：

关于Kimi：Q：参数量是不是很大？A：目前参数2000亿左右。Q：kimi算力侧支持？A：用的字节火山引擎，目前还是英伟达为主，无论A100、H100、H800，公司很难找英伟达大规模采购。国内云厂商买卡有优势，而且有储备。公司不太可能私有化一个数据中心，供应链资源很难开拓，而且成本很高。预训练需要1万多张卡，公有云，分配多少显卡不会关注，是以A100作为标准去衡量。训练的数据量大概4-5T，全是中文。B端用户不能接入API其实更多是并发处理问题，和算力也有一定关系。云服务运维方面有一些跟不上了。Q：国产芯片怎么样？A：生态做的不好。训练卡，开发各种代码、函数调用、英伟达迭代12个版本，国内很难做出一个生态库去对标英伟达。华为：性能对标A800，软件不好，完全不兼容CUDA。要找一个工程团队给我们改代码，工程成本太高了。Q：同海外模型相比优劣势？A：在中文处理能力上，公司kimi领先，语料采集、标注上的把握，我们有天然的优势。如果把语言扩大到其他语言，可能没有什么优势。交互的拟人性，kimi整体上会比openAI落后10%左右。逻辑推理能力也会落后。云计算资源如果匹配上的，0.5-1年公司可以追上去。但目前在GPU方面是卡脖子的，差距会越拉越大。

用飞书的企业多，字节流出去的人才也不少，用飞书文档写东西分享倒是开始流行起来了，有了大量对外开放的学霸笔记，去年大火的ChatG

用飞书的企业多，字节流出去的人才也不少，用飞书文档写东西分享倒是开始流行起来了，有了大量对外开放的学霸笔记，去年大火的ChatGPT、今年表现炸裂的Sora都有超强分析。今天看到的这个AI的科普文档叫《通往AGI之路》，创建之后的10个月时间里有接近500万的阅读量，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e这只是一个学习文档啊…你说一个免费的文档知识库能做成这样，更新是即时的，最关键的是一个文档还可以由几个大牛一起书写，譬如向阳乔木，宝玉xp，互联网的那点事，barret李靖等等知名互联网行业观察者，在共同缔造一个AGI知识库。这么一对比，那些搞付费割韭菜的开课的，就显得emmm而且写得好的文档，有点像SCI论文（科学引文索引收录的论文，代表一种影响因子分数），是很容易获得行业前辈与同仁认可的，造成了写作者前仆后继的分享...谁能想到，一个办公软件能成科普社区。

Google放弃在桌面和移动设备上提供连续滚动提供搜索结果的功能

Google放弃在桌面和移动设备上提供连续滚动提供搜索结果的功能事实证明，在Google搜索中使用连续滚动并不是一个巨大的进步。SearchEngineLand直接从Google发布消息称，Google将放弃搜索结果的连续滚动，转而使用老式的分页系统。报道称，根据Google发言人的说法，改回旧的页面系统实际上会比连续滚动更快地生成搜索结果，因为用户无需加载任何未请求的结果。此外，连续滚动方式并不能让Google搜索用户感到更满意。报道指出，这种切换可能会影响一些搜索引擎优化结果，因为用户从现在起必须点击第2页才能获得更多链接，而不是直接向下滚动来查看更多结果。Google表示，桌面搜索用户今天应该可以恢复旧的分页布局。在移动设备上进行同样的更改显然需要更长的时间。Google表示，他们还将在未来几个月内改用分页系统。这一变化发生在Google为美国用户推出搜索中的人工智能概述几周之后。当时，该公司表示会根据搜索外部链接收集到的信息来创建问题答案。然而，该公司很快就遭到了许多用户的批评，称一些人工智能概述的答案与事实不符。据SearchEngineLand几天前报道，AI概述的答案只出现在Google搜索总量的百分之几。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1436109.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436109.htm

一些使用国产 AI 大模型的细节限制。

一些使用国产AI大模型的细节限制。1.kimi的文本生成很强，但没有数据分析能力，会把上传的Excel识别为文本。kimi无法识别图片，只能识别图片的文本，OCR。2.智谱清言可以识别图片内容，可以做数据分析，但是要用数据分析的智能体，经常抽风。你不和他特地强调Excel里有几个sheet，他只默认识别第一个sheet。3.coze里上传Excel分析的体验很差，coze的知识库是无法理解数据集的，还是当成文本来处理。