編者按：

2023年，從百度文心一言開始是中國大模型的井噴之年，國內(nèi)眾多企業(yè)與研究機構(gòu)競相發(fā)布大模型，市場呈現(xiàn)一片繁榮景象，但同質(zhì)化競爭日益嚴(yán)重，隨著2024年價格戰(zhàn)的蔓延，百度喊出了“卷應(yīng)用”的聲音，希望業(yè)內(nèi)從單純追求模型規(guī)模轉(zhuǎn)向關(guān)注模型的實際應(yīng)用價值和用戶的深度需求。

（刊圖由文心一言生成）

在科技日新月異的今天，內(nèi)容創(chuàng)作工具也在不斷迭代升級，為創(chuàng)作者帶來更加便捷、高效的創(chuàng)作體驗。作為一名長期關(guān)注并實踐內(nèi)容創(chuàng)作的科技作者，我有幸體驗了兩款頗具代表性的產(chǎn)品：Kimi和百度橙篇，分別在最火熱的新能源和新材料領(lǐng)域，進行專業(yè)查詢和專業(yè)課題研究的測試。

在對比使用過這兩款產(chǎn)品之后，我深刻體會到了為創(chuàng)作者所帶來的自由、便捷與沉浸式創(chuàng)作服務(wù)，尤其是在滿足科研、學(xué)術(shù)等專業(yè)領(lǐng)域一站式創(chuàng)作的深度需求，就是“卷應(yīng)用”的最直接的一種表現(xiàn)。

寫研報

一款給力的生產(chǎn)力工具

我們認(rèn)為，考察一款工具是否具備寫研報的能力，著重需要考察，研究課題的結(jié)構(gòu)完整、邏輯縝密、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、生成流暢、操作簡單。

于是我們選擇最科技前沿的課題：

新能源汽車行業(yè)發(fā)展趨勢深度分析報告：現(xiàn)狀、技術(shù)革新、市場趨勢與政策環(huán)境展望。

首先使用KIMI進行寫作。

Kimi只能提供最基本提綱，形成完整的報告，但是不代表Kimi沒有歸納寫研報資料的能力。只是通過Kimi寫研報，需要很多步驟：

這里需要解釋下，由于Kimi并不能直接生成完整的報告，所以需要按照提綱不斷Prompt,生成段落，然后由使用者將這些段落串聯(lián)起來。根據(jù)提綱，結(jié)構(gòu)的完整可以保障，但內(nèi)容的邏輯性和觀點的創(chuàng)新性，全需要創(chuàng)作者花費大量的時間和經(jīng)驗。

于是我們使用橙篇進行寫作

第一步，打開百度橙篇https://cp.baidu.com/

第二步，點擊課題報告，輸入研究課題。

第三步，點擊生成長文，等待10分鐘。(看樣子的確需要消耗不少算力，不過沒問題，不是30分鐘或者更長)

第四步，打開報告，即可。

我基本可以肯定用過的人，只有兩種感受：驚詫和驚喜。

這絕對是一份可以成為范例的研報，總計23024字，在左側(cè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧_列著整個研報的邏輯架構(gòu)，總計分為，摘要、技術(shù)革新與突破、市場趨勢預(yù)測、政策環(huán)境支持、基礎(chǔ)設(shè)施進展、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與整合、消費行為與市場需求、未來展望與策略八個板塊，結(jié)構(gòu)還有參考信息和信息來源。

由于過于強大，無法一一做詳細的介紹，挑最簡單的摘要來看一下。摘要分成三個部分：分別介紹了新能源汽車的銷售現(xiàn)狀、主要市場分布和特點以及消費消費者接受度分析，之所以在摘要中體驗，首先我們研究的對象是新能源汽車現(xiàn)狀，所以橙篇認(rèn)為，新能源汽車的銷售、市場特點以及消費需求對于讀研報的人來說是最重要的，因此，在摘要中簡明扼要且一語中的地提出來。

這一點，真是不服不行。

我們來看數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，所有數(shù)據(jù)來自最新的資料，最新的居然是7月14日，如下圖。

這里還需要強調(diào)的是，在生成研報前，橙篇會首先生成研報的邏輯框架，創(chuàng)作者可以自由修改，橙篇會根據(jù)新的框架進行生成。（簡直不要太強大了）

當(dāng)然強大的編輯功能是必不可少的，全文校正、格式整理。。。。。。凡是你需要常規(guī)操作都具備，豐儉由君還免費。

結(jié)論：

Kimi與橙篇在撰寫研究報告中的差距顯著。Kimi雖能生成基本報告框架，但內(nèi)容相對簡短且局限于互聯(lián)網(wǎng)公開信息，難以支撐深度分析和專業(yè)見解。而橙篇依托強大的AI技術(shù)和專業(yè)資料庫，不僅能生成邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容翔實的長文報告，還支持多模態(tài)創(chuàng)作和深度編輯，滿足專業(yè)科技作者對研究報告的高標(biāo)準(zhǔn)要求。橙篇的綜合性能力遠超KIMI，成為撰寫高質(zhì)量研究報告的理想選擇。

一個高效完美的助手

專業(yè)科技作者查專業(yè)資料的重要性不言而喻。它不僅能夠幫助作者確保內(nèi)容的準(zhǔn)確性和權(quán)威性，還能夠提供最新的科研成果、行業(yè)動態(tài)以及專業(yè)見解，從而使作品更加豐富、深入且具有前瞻性。通過詳盡的資料查閱，科技作者能夠更好地把握領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展脈絡(luò)，避免誤導(dǎo)讀者，同時提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和寫作能力。

于是依然選擇了最科技前沿的課題：

新能源材料發(fā)展與應(yīng)用的最新研究報告和文獻摘要，對Kimi和橙篇進行新的測試。

使用KIMI查詢

結(jié)果大多來自網(wǎng)絡(luò)報道，

使用橙篇查詢

發(fā)現(xiàn)橙篇有兩個選項，學(xué)術(shù)搜索和AI全國搜索點擊學(xué)術(shù)搜索。

先點擊學(xué)術(shù)搜索。

再試試點擊全網(wǎng)搜索

由于Kimi沒有專業(yè)的學(xué)術(shù)搜索，我覺得有必要對全網(wǎng)搜索和專業(yè)學(xué)術(shù)搜索做一別比較和說明。

全網(wǎng)搜索和專業(yè)學(xué)術(shù)搜索主要在搜索范圍、目標(biāo)受眾、信息類型以及搜索算法上有所不同。

搜索范圍：全網(wǎng)搜索旨在覆蓋互聯(lián)網(wǎng)上的廣泛信息源，包括網(wǎng)頁、社交媒體、新聞、博客、論壇、視頻等多種類型的內(nèi)容。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索，專注于學(xué)術(shù)和科研領(lǐng)域的文獻資料，包括期刊文章、會議論文、學(xué)位論文、專利、技術(shù)報告等。

目標(biāo)受眾：全網(wǎng)搜索面向一般公眾，滿足大眾的日常信息需求，如新聞瀏覽、購物查詢、娛樂信息、生活指南等。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索主要服務(wù)于學(xué)生、研究人員、學(xué)者和專業(yè)人士，他們需要深入且可靠的研究資料。

信息類型：全網(wǎng)返回的結(jié)果可能包括各種格式和可信度的信息，從個人博客到權(quán)威網(wǎng)站，從商業(yè)廣告到用戶評論。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索返回的是經(jīng)過同行評審的學(xué)術(shù)內(nèi)容，確保信息的質(zhì)量和學(xué)術(shù)價值。此外，可能還包括引用分析、作者信息、出版物統(tǒng)計等元數(shù)據(jù)。

搜索算法：全網(wǎng)搜索通常會考慮諸如網(wǎng)頁的流行度、鏈接結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵詞匹配等因素，有時也會使用AI技術(shù)來理解搜索意圖和上下文，提高搜索結(jié)果的相關(guān)性。專業(yè)學(xué)術(shù)搜索除了基本的關(guān)鍵詞匹配，還可能使用特定的文獻計量學(xué)原理和算法，如洛特卡定律、布拉德福文獻分散定律、齊普夫定律等，來優(yōu)化搜索結(jié)果，使其更符合學(xué)術(shù)研究的標(biāo)準(zhǔn)。

綜合比較，AI全網(wǎng)搜索更加廣泛和通用，適合日常生活和工作中的信息查找；而專業(yè)學(xué)術(shù)搜索則更加專注和精確，適用于學(xué)術(shù)研究和專業(yè)領(lǐng)域的深入探索。學(xué)術(shù)搜索工具往往具備更專業(yè)的過濾和分析功能，幫助用戶在海量的學(xué)術(shù)文獻中高效地找到最相關(guān)和最權(quán)威的資料。

結(jié)論：

Kimi與橙篇在專業(yè)查詢中存在顯著差距。Kimi雖然能夠處理多種文件格式并進行信息檢索，但其資料多來源于互聯(lián)網(wǎng)公開內(nèi)容，對于專業(yè)、深度的學(xué)術(shù)資料支持有限。相比之下，橙篇依托百度文庫、百度學(xué)術(shù)及全網(wǎng)數(shù)十億的專業(yè)信息和資料，提供AI全網(wǎng)智能檢索和學(xué)術(shù)檢索功能，資料豐富且實時更新，更能滿足專業(yè)科技作者在科研、學(xué)術(shù)等領(lǐng)域的高精度查詢需求。橙篇的專業(yè)查詢能力顯著優(yōu)于Kimi，成為專業(yè)創(chuàng)作者不可或缺的助手。

結(jié) 語

大模型卷應(yīng)用的真諦：智能化、個性化與一站式服務(wù)

在使用橙篇的過程中，我逐漸領(lǐng)悟到了大模型“卷應(yīng)用”的真諦。橙篇背后所依托的百度強大的人工智能技術(shù)，讓內(nèi)容創(chuàng)作不再是簡單的文字堆砌，而是成為了一種智能化的、高度個性化的創(chuàng)作體驗。

它如同一位智慧的導(dǎo)師，能夠根據(jù)我們的創(chuàng)作習(xí)慣和領(lǐng)域偏好提供定制化的創(chuàng)作建議；又如同一位靈感的源泉，在我們遇到創(chuàng)作瓶頸時給予無盡的創(chuàng)意與啟發(fā)。

更重要的是，橙篇在提供強大功能的同時，還保持了極高的易用性，讓我們能夠在短時間內(nèi)迅速上手并投入到創(chuàng)作之中。這種自由、便捷與沉浸式的創(chuàng)作體驗，正是一名專業(yè)創(chuàng)作者夢寐以求的。

回首從Kimi到橙篇的使用歷程，我們會深感科技進步對于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的巨大影響。而百度橙篇的出現(xiàn)，無疑為創(chuàng)作者提供了一個更加自由、便捷、高效的創(chuàng)作平臺。它讓我深刻體會到了大模型卷應(yīng)用所帶來的智能化、個性化與一站式服務(wù)的魅力，也讓我對“卷應(yīng)用”的這一理念有了更加深刻的理解與感悟。

推動大模型技術(shù)在實際場景中的深度落地，實現(xiàn)從量變到質(zhì)變的跨越，因為科技永遠是新質(zhì)生產(chǎn)力的主戰(zhàn)場。