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我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

一鍵訂閱,全網吃“瓜”不求人

咱就是說,大家微信星標的那一溜兒公眾號,真會點開看嗎?

反正我是沒有,除了偶爾出于強迫癥點開星標賬號清清紅點,平時幾乎不會全部點進去看它到底更新了啥…

因為真的——讀(太)!不(懶)!完(了)!

直到我最近,偷偷把這個苦差事,外包給了一個叫語鯨的AI。

等一下…這logo,咋一股DeepSeek味兒?

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

簡單來說,這玩意兒像個國產版NotebookLM,扔給它一堆公眾號文章,它能秒變課代表給你劃重點:

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

但它又有點像個AI版的今日頭條,不僅能訂閱公眾號播客之類的賬號,還整了個熱榜幫你追熱點:

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

說實話啊,感覺這是把文本處理資訊整合兩件事同時梭哈了……

不吹不黑,這玩意兒到底是不是真能打?咱一塊兒來盤盤它~

一鍵訂閱,全網吃“瓜”不求人

先說說測下來的實際感受吧:

大家可以把語鯨理解為一個進階版的RSS閱讀器。(省流版)

文本信息處理上確實有真本事,還能生成訂閱頻道,甚至在某些閱讀功能上比ChatGPT還要人性化不少。

當然,小毛病也有。比如有些訂閱賬號明明微信里已經更新了,但平臺這邊還沒同步上來……

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

不繞彎子,先來聊聊兩個我測下來覺得最實用的功能——訂閱頻道

「訂閱」這塊兒不復雜,跟咱平時關注公眾號差不多,打開語鯨APP,直接搜賬號名我們就能一鍵關注。

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

不過它和微信又不太一樣,除了公眾號,播客網站這些也都能訂閱,信息源更廣,這波算是把“多渠道通吃”玩明白了~

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

(這兒插一嘴,我看到一些網友說有些賬號確實會搜不到,提前打個預防針……)

我雇了個AI,替我讀微信列表里“吃灰”的公眾號文章

訂閱完成后,我關注的那些賬號就以信息流的形式呈現到頁面里了,AI還貼心地給每篇文章配了個封面圖片:

u1s1,這個頁面布局有點東西,它相當于把每篇文章的概要速覽放到封面上給你看,這樣我不用點進去也大概知道文章講了點啥。

測到這兒,我第一反應是:那豈不是…能滅掉一大批標題黨了,畢竟總有那么一兩篇文章會“騙”我們點進去!!!

而且說實話…

有時候咱看公眾號可能也不會看完整篇。

有個AI能幫我們整理重點也是好事兒,這個功能倒是蠻人性化的。(懶人流淚ing)

接著我們點開文章看看,語鯨和微信閱讀體驗有啥不一樣~

這回我隨便點進了一篇公眾號文章,點開后我也大概明白這小鯨魚的葫蘆里賣的啥藥了。

它并不是讓我們換了個地方閱讀文章,而是把每篇文章都整合成——包括內容速覽要點拆解智能大綱幾個部分的框架:

相當于把原文中一些無關緊要的廢話都省去了,只跟你講重點,就像咱們小時候的教材全解書一樣,只提煉課本上重要的知識點

但是也得提醒一下,人家最后在頁面底下放了行小字:內容由AI生成,注意甄別

(畫外音:親親,俺們不是百分百準確,關鍵內容建議您親自確認哈~)

此外,智能大綱頁面值得多說兩句,我一開始也以為就是個普通框架,結果發現它居然能直接定位到原文對應位置:

這下真成“指哪打哪”了,只想看結論就直接跳結論,懶得讀案例就跳過,閱讀節奏完全自己能hold得住。

訂閱功能說完了,我們再來聊聊語鯨的頻道功能。

大家應該都有過這種經歷——

想在公眾號里追某個熱點,每次都得反復搜關鍵詞,內容質量參差不齊不說,下次想繼續跟進還得重新搜一遍,so麻煩!!!

語鯨的頻道功能,就相當于幫我們圍繞一個關鍵詞,自動創建一個專屬信息流,可以指定想看的信源賬號,之后平臺就會推送和關鍵詞相關的文章給你,這樣一來就不用再在公眾號里反復搜了~

比如最近馬斯克又雙叒叕在網上整活。

于是乎!我直接給搞成了一個頻道,關鍵詞就設置的“馬斯克”,然后選定了幾個我想看的賬號,這樣一個專題就弄好啦:

以后我再想看馬斯克最近又有啥新動態的時候,直接點開專題看相關報道就行。

但也得說個實際槽點:有些文章公眾號都更新半天了,但小鯨魚里還沒同步過來… (有延遲啊這是)

言歸正傳,最后再說說語鯨的個人專屬日報的功能。

從字面意思不難理解,它就是個日報,但實際還有點門道兒,因為內容是從你訂閱的賬號里自動總結出來的,不光是簡單的抓取:

我們對哪個資訊感興趣,直接跳轉原文閱讀就可以了,路徑也算是比較人性化。

而且AI還把按主題把文章分成了幾個專題板塊,創意和實用性都挺好,但一眼看過去怎么那么熟悉呢…

好啊好啊,搞了半天是在這兒等著我呢,界面直接致敬今日頭條是吧?

不止能搜,網頁文檔也能自己傳

有朋友可能要問了:我能直接上傳文檔網頁讓它分析嗎?

我也替大家試了,可以是可以,只不過在app端搞不贏,還是得挪步到網頁端去操作。

兩個端口的定位也挺清楚:App主要是刷資訊看文章,網頁端才是干“重活兒”的,比如解析PDF、網頁鏈接等等。

打開語鯨官網,一個prompt對話框就這么懟臉上了,使用方法也很簡單,大家直接粘貼文章鏈接或者上傳文件就行了~

我先是特意從微信收藏夾里翻了篇“吃灰”快一年的文章扔進去,就是那種收藏時覺得“以后一定細讀”,結果再沒打開過的那種……

大概五秒左右的時間,AI就把全文概覽關鍵信息文章大綱都提煉出來了,內容解析得也到位。

但說實話,最讓我驚喜的不是AI的分析結果,而是這個閱讀窗口的布局設計,右邊原文,左邊AI整理的內容,一屏雙列,媽媽再也不用擔心我因為來回切窗口而抓狂了……

測到這兒我又在想,這個文章可能有點簡單??

如果是稍微復雜一點的文本內容AI能不能也能處理??

于是這回咱整點好玩的,我上傳一篇漫畫圖文,也就是微信的小綠書,看看這小鯨魚能不能處理好圖片里的文字:

不出意外的還是出意外了。

我大概心里也有譜了,AI讀取失敗的原因可能不是鏈接的問題,估計是AI沒有識別出純文本的內容,所以自動把鏈接pass了…..

不er,這讓圖文作者去哪兒說理啊???

冷靜過后,我又上傳了篇AI方向的學術論文,內容又專又雜,還夾帶幾張數據表格,就想看看它科研本事在不行:

有一說一,確實有點文獻綜述內味兒了,解析框架和前面測公眾號文章一樣,還是速覽、關鍵信息和大綱老三樣。

但不一樣的是,它這次把論文的“骨架”——引言研究方法實驗數據啥的,全給拎出來了。

說實話,經過這一輪,我還是建議大家用網頁端去讀一些偏長文深度的東西,感覺才能發揮它的長處,拿去讀短淺的文章,反而有點殺雞用牛刀的感覺…

此外,語鯨的知識樹功能也值得說說,乍一看就是個普通大綱,但點進去才發現暗藏玄機:

它不光能把內容框架拆解成一、二、三級標題,還能自動生成一個可視化的知識樹,哪里是重點、哪里是分支,一目了然。

這樣一來的話,我們在讀長文本內容時的理解成本就大大下降了,蠻人性化的。

總體測下來也大概摸清了小鯨魚的路子:

1.平時不想刷一堆公眾號的時候,可以把它當成個信息整理助手,讓它整理重點總比我們自己讀的快一些。

2.追熱點但又不想手動搜關鍵詞的,可以試試頻道功能,核心資訊一網打盡,這個力薦。

3.懶得看資訊的朋友可以用它看看日報,畢竟信源都是自己訂閱的,內容質量高一些。

4.要讀論文、長文、報告這些內容,上網頁端就行了。

總而言之用來當個省事兒的RSS閱讀器是非常不錯的,注意辨別下內容準確性就行。

最后咱再來說說語鯨背后的團隊,來頭也不小。

它來自深言科技,這家公司并不是典型的市場驅動型創業團隊,而是由清華大學計算機系自然語言處理實驗室北京智源人工智能研究院共同孵化的。

背景可以說是“學術派+工程化”的組合。

在做語鯨之前,這支團隊還推出過反向辭典這類偏語言工具向的產品,正式運營2個多月用戶數即達數百萬,算是小眾領域里跑出來的真實需求。

公司CEO豈凡超還是清華大學計算機系博士,發表過30多篇頂級論文,還拿過全國研究生人工智能創新大賽的總冠軍,算是妥妥的“清華系技術流”了。

不簡單啊不簡單。

所以大家也不難看出了,語鯨想做的不是一個單純的閱讀效率工具,而是試圖從技術上重塑我們處理信息的方式,從“先有內容再去篩”變成“直接按需結構化”。

但這事聽起來簡單,真做起來一點也不輕松。

因為信息處理這件事,本質上是服務人腦的閱讀、理解、判斷,而不是替代。工具再聰明,邊界感也繞不開,什么該壓縮,什么不能省略,最后還是要人自己決定的。

所以這類產品能走多遠,不止取決于模型、UI功能疊得多快,而在于它有沒有真正改變我們“獲取”和“理解”信息的習慣。

現在,它還在往那條路上試著走。

會走成什么樣?不好說,但確實值得看一看~

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