新多网最近最火的项目实际上就是咱们常说的巨鲸和那些直接跟 AI 相关的。大量人一听“巨鲸”就翻白眼，我认定这词儿得换个说法，别叫它“牛叉”，叫它“听得懂人话”更直观。
那会儿那些通义千问啥的，跟咱们平时用的对话机器人有点像，就是能对话，但有时候还是得用点花里胡哨的提示词，要么还得装模作样地让用户输入一堆参数。目前巨鲸不一样，它直接就把大模型的逻辑揉碎了，塞进咱们这个聊天框里，让你照着它说的意思，往回推就行。
比如你让它“帮我把那个方案改得简洁点”，它不装那个深奥的大模型架子，直接调取咱们知识库里最相关的片段，学着像咱们那会儿写客服话术那样去改，改完再反馈结局，这个过程大约也就几分钟。 除了巨鲸，小数那个项目也是挺有意思的。它主打的就是一个“快”和“准”，特别适合咱们这种急着出稿子的场景。
那会儿写一封信要等半天，目前让小数写，它大约在十秒钟内就能生成好几个版本，然后你就挑个顺眼的改改，要么让它接着往下写，直接就能成文档。并且它有个挺牛的地方，就是能“看人下菜碟”。你给它发一堆乱七八糟的提示，比如“写个挺严肃的公文”，它可能得花点工夫琢磨，但反之，你让它“写个省事的哥们儿圈”，它立马就能给你调好语气，就像它认识你一样。
这种感知本事，是纯靠训练出来的，不是靠给你灌输知识就能直接上手的。 还有那个叫 Clavius 的项目，听起来像乐器，实际上是个功能挺强的助手。它最早就是个能读中文的机器人，目前升级了之后，不仅读得准，还能根据你给的文本，自动把那些“王总”“李经理”这种称呼给识别出来，不管是在合同里还是在日常对话里，都能精准定位。
这玩意儿对于咱们做数据分析要么做复杂文档处理的，尤实际上用。
那会儿你处理一份几千字的合同，找错一个名字都要翻半天，目前它直接告诉你：“这里第 42 页，称呼‘王总’出现两次，建议统一改。”这种细节上的抠门，在那会儿是工程师的专利，目前新多网的小数都干得比咱们隔壁老王还溜。 自然，新多网也有自己的“坑”。
比如巨鲸有时候会把常识给搞错，你让它解释啥叫“量子纠缠”，它可能直接输出一堆密码学术语，彻底没概念。
这可真不是它的难题，是模型本身的训练数据忒丰富了，有时候会一本正经地胡说八道。小数的缺点就是有时候回应得忒快，让你感觉像是个自动回复程序，你要是想让它多思索、多解释，它就得间或停下来，不然好办犯困。 总的来说，新多网把大模型这一套，拆分成一个个小工具扔给你，你就像是在用拆弹专家的方式，一个个把它们拆开来用。
那会儿你指望一个 AI 能与此同时干好几件事，目前得一个个来，并且你得学会如何跟它对话。别总想着让 AI 背那些理论，告诉它“你是哪位”，它反而学不会如何用。真正的高手，是直接启动干活，像写脚本、做数据清洗、分析合同一样，给 AI 布置具体的任务。
毕竟，技术再了得，也得看它能不能帮咱们省下点工夫，要么省钱。新多网这些新花样，就是把大模型从“空中楼阁”拉到了“地面操作”，这路走对了，赶明儿不用 AI 干活的日子，估摸还得再等上十年呢。