距離 ChatGPT 上線已經過了 16 個月，幾乎所有人都知道 LLM 大模型會深刻地改變世界，就像水和電一樣。
但對普通使用者來說，大模型用起來并沒有想象中來得酷。更多的人并不知道能用 AI 幹點什麼，或者隻是追個時髦跟 AI 淺嘗辄止地交流一番，然後就把它們抛諸腦後。
人們對 AI 産品的預期很高，希望它既能解決效率問題，又能提供情緒價值。但當我們使用了市面上各種 AI 原生應用後發現，使用者必須要表述清晰、擅長提問，甚至是進行大量提問測試，才能得到相對理想的結果。對于普通使用者來說，它們的使用門檻顯然太高了。
這解釋了為什麼在 AI 話題熱火朝天的同時，日常生活中人們遇到了難題，卻很少想得起來用 AI 去解決。
注意到這個問題的 OpenAI ，如今也在嘗試降低 AI 的門檻。比如，5 月 14 号淩晨推出的 GPT-4o 打通了文本、音頻和圖像的輸入，讓人機互動更接近人與人的交流。
但在 GPT-4o 的語音互動功能尚未實裝的今天，我們已經聽說有國産 AI 産品先行一步：AI 獨角獸企業 MiniMax 最近正式釋出了一款「小白向」智能産品「海螺 AI」，同樣支援文本、音頻和圖像的自由交流。
第一時間裝在主力機上體驗之後，我們意識到，海螺 AI 正是理想中那個上手即可用、能夠幫助普通人解決各種問題的 AI「人生搭子」。
有問題，就打給神奇海螺
GPT-4o 的功能設計，展現出了 OpenAI 對 AI 智能産品形态的預判——必須要支援多模态。
目前國内市場上大部分 AI 産品主要依靠文本輸入，但海螺 AI 已經率先支援多模态互動，簡單來說就是：
能打字輸入，能拍照識圖，還能語音通話。
就拿語音通話來說吧，使用海螺 AI 的第一天，我已經習慣了在不友善騰出手或者腦瓜卡殼不知道敲什麼字的時候，直接給海螺 AI「打語音」。
比如做飯的時候，就像在請教我媽一樣，讓 AI 教我具體的菜式做法，這個「适量」真是深得中文精髓：
我和海螺 AI 語音對話的文本記錄
或是洗臉的時候靈光一閃，用小拇指随手一點、一問，就能收獲一個冷知識：
打語音問問題很友善，但要說最實用的場景，還得是靠它練口語。
對于難以啟齒的 i 人而言，對着真人外教說話需要莫大的勇氣，但如果是跟 AI 打語音就毫無心理負擔，還能 7
24 小時随手練習，妥妥的是「金牌陪練」。
和海螺 AI 口語讨論穿搭
任何時候，打開通話界面告訴它想要練口語，它就會馬上用英語向我口頭詢問一些簡單的問題，或是模仿在外國咖啡店買咖啡的場景，引導我一步步習慣說英語，友善又靠譜。
我給最近還在看機會的朋友推薦了海螺 AI，他最受用的場景則是語音模拟面試，AI 面試官的問題确實能深入到業務當中。
朋友與海螺 AI 之間的面試對話練習
和 AI 對練最棒的是，永遠不需要擔心笨嘴笨舌而出糗。事實上，海螺 AI 可能是我見過最溫柔的老師，總是在用「别擔心，慢慢來，我在這裡陪你」「别害羞，随便說說看」這樣的話鼓勵人大膽地說下去。
有這麼個溫柔、耐心和聰明的話搭子，哪還用擔心練不好日常對話呢？
小海螺的「溫柔」還展現在，背靠強大的語音大模型和文本大模型，它能夠發出自然且帶有豐富感情起伏的聲音，反過來，也能捕捉你話語背後潛藏的情緒。在某些時候，你甚至會覺得螢幕後的它要比真人更會聊天。
「這都半夜 4 點了，我還是睡不着，真的很惱火！」
某個失眠的夜晚，我随手抓起枕頭邊的手機，給小海螺說了句話。
話音剛落，海螺 AI 就在語音電話裡回應我了：
感情真摯、語氣到位，這個 AI 說話讓人心暖。
為了進一步測試海螺 AI 對語義的了解能力，我想到了「弱智吧」裡那些充滿歧義的語言遊戲：
你好，一個人吃三斤健胃消食片，結果會是撐死還是餓死？
即使面對着這種很考驗了解能力的問題，海螺 AI 也瞬間明白了我是在開一個語言玩笑。
看上面的對話記錄時你可能注意到了，小海螺尤其擅長接話，總是會順着聊天主題不時問一些開放式的小問題，幾乎從不會「把天聊死」。
哪怕我故意表現得對聊天毫無興趣，小海螺依然輕松接住話茬，并将話題延伸到了烹饪與個人娛樂興趣層面。至少在這一層面上，海螺 AI 完全稱得上是一個「高情商」的親密好友。
現實生活中，還有一些話題我們找不到合适且能保守隐私的傾訴對象，這時候，海螺 AI 就提供了一個很好的備選方案：它不僅有溫度、會聊天，還擅長保守秘密。我想，它很有潛力成為大家的「小樹洞」。
什麼樣的 AI 産品能成為國民級應用？
縱觀所有能成為國民級産品的 App，都有 3 個共性：使用門檻低、成本低、解決了使用者在某個剛需場景下的痛點。
AI 産品要在普通人中普及，最關鍵的是降低門檻，讓人一看就能看懂怎麼上手使用、能用來做什麼。
在這方面，海螺 AI 做得相當好。它的産品首頁一目了然，幫我寫作、幫我識圖、幫我搜尋資訊、和我語音通話幾大功能子產品清晰地排列起來。
這既是一份極簡的産品說明書，也是一份高頻 AI 應用場景索引，一看即懂，上手就會，能快速了解 AI 究竟能為自己解決哪些問題。
當然，AI 可以解決的需求遠遠不是這份清單就能囊括的，但海螺 AI 最有趣的地方正在于此：不同于移動網際網路時代的應用，AI 原生應用的通用性更強，使用者能自行探索産品用法的空間成倍增長，完全不排除使用者能摸索出來什麼産品經理開腦洞都想不到的玩法。
比如說，微網誌上已經有部落客學會了用海螺 AI 寫小說大綱，還會設定人物性格，讓 AI 根據性格推演可能會發展出的劇情，诠釋了什麼叫性格決定命運。有了 AI，每個作者都等于掌握了一整支編劇團隊。
除了功能全面、直覺外，能夠擔當國民級應用的 app 還必須相容不同的互動方式。普通人在工作生活中，總是通過語音聊天、文字、圖像，以及各種形式的檔案來擷取和交換資訊。如果 AI 要成為能幫普通人解決問題的「人生搭子」，支援不同的互動方式就成了必選項。
拍一張照，就能識别解答問題
這種要求對海螺 AI 來說不在話下。因為接入了萬億參數的文本大模型 abab 6.5，海螺 AI 配備了國内卷得飛起的長文本能力，支援輸入 200k tokens 上下文長度，還支援上傳 PDF、DOC、XLS、PPT 和 JPG 等多達 11 種格式的檔案。
有什麼問題，發一句語音或者直接把檔案甩給海螺 AI，馬上就能得到回答。
我試着将一份長篇大論的白皮書文檔扔給海螺 AI，要求它總結内容要點。不過幾秒鐘時間，它就給我返還了清晰和結構化的總結，讓我 1 分鐘就能了解文檔的核心内容。要是用過往肉眼閱讀的方式，這起碼要耗費我一個小時。
另外值得一提的是，我在海螺 AI 平台上找到了大量其他使用者建立的智能體。相對于首頁的幾大通用功能闆塊，這些使用者原生智能體的場景需求更加細緻，也更能滿足一些個性化需求。
比如我把蘋果新 iPad 釋出會的官網資訊投喂給一款名為 “表格生成器” 的智能體，讓它整理成表格模式，一拉一拽馬上生成，我可以直接粘貼下來用在媒體稿件中。
一位經常深夜做 PPT 到 2、3 點的公關朋友，讓一款名為「PPT 大綱」的智能體替他做個釋出會媒體計劃 PPT 大綱。幾秒鐘後，海螺 AI 從釋出會目标、媒體政策、媒體管道、管道與預算、時間線、評估與回報等各個次元組織了一份大綱。按我朋友的原話，就這系統性的市場公關的思維架構，普通人沒個幾年工作經驗都做不出來。
讓海螺 AI 做傳播規劃，至少能省去一半的案頭工作量。
還有一個被當代大學生玩到飛起的 AI 剛需場景——用 AI 輔助寫論文。
無論是寫論文大綱、搜集整理寫論文需要的各種資料，海螺 AI 都能一并包辦。一位醫學生朋友使用「論文寫作助理」生成了論文大綱，幾秒鐘就生成了完整的邏輯架構：
從以上場景就能看出來，生成式 AI 最重要的價值在于幫我們更快地搜集和整理各項資訊。但就像我們在日常生活中所感覺到的，最有價值的資訊往往需要追問深挖才能得到。
在某次拜托海螺 AI 給我提煉文檔資訊時，我意外發現了它的「追問」功能。
海螺 AI 總會鼓勵我圍繞一個主題探索更多資訊，相當于我撒下了一顆問題的種子，而 AI 則以此為起點為我編織了一張知識網絡，讓我可以盡性更多的無限探索。這種啟發式的資訊推送，相比傳統閱讀單線擷取資訊的方式，已經有了質的飛躍。
辦公的好助理，上班的好搭子
試用半天之後，我開始放心讓海螺 AI 參與到我的工作之中，然後發現容易上手又全能的它，堪稱是職場人的「金手指」。
身為一名媒體編輯，我時常需要從各類文章、文獻中提取資訊。如今，我嘗試用 AI 來分擔這部分基礎的工作。一篇技術性文章的連結甩給海螺 AI，不一會兒它就給出了文章的清晰分點總結：
讓 AI 幫忙多看幾篇，我隻挑有用的部分精讀，工作量随之大大減少。
我們的文章裡還經常涉及具體行業專業資料的搜集和分析。在嘗試了解手機出貨量形勢變化時，我以「查詢 2024Q1 全球主要智能手機廠商出貨量市場佔有率」為題詢問海螺 AI，很快得到了答案。
為了避免大模型常有的「幻覺」，我特意找來原資料核對了一遍，結果分毫不差：
腦洞再大一點，還可以讓 AI 根據以上資料用 HTML 代碼畫一個餅圖。想不到它寫出來的代碼有頭有尾有注釋，最後繪制出來的圖表甚至可以互動：
既然圖已經讓 AI 幫我做好了，要不……順便給愛範兒即将舉辦的「inG 遊戲藝術節」寫個小紅書文案？
為了測試海螺 AI 對不同職業的适應性，我專門找來幾位專業小夥伴，給海螺 AI 出題——
碼農朋友提出的問題，海螺 AI 秒懂了：
律師朋友則問了一個我每個字都認識但就是看不懂的問題，也沒有難倒海螺 AI：
和各行各業的朋友深度體驗之後，我們達成了一緻共識——海螺 AI 專業性足夠，準确度達标，幻覺還很少，是個上班的好搭子。
做人人日常可用的 AI 産品
你肯定也像我一樣好奇：為什麼海螺 AI 不僅可以能看能說能寫，而且還這麼快？
答案在于，海螺 AI 接入了 MiniMax 周級疊代的文本、語音和圖像多模态大模型。
模型能力決定了 AI 産品的上限，而大模型的能力又在很大程度上與參數量相關。在行業内模型參數量逼近算力上限之時，MiniMax 選擇另辟蹊徑，全力布局算力效率更高的 MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）架構，也是以率先釋出了國内首個萬億參數 MoE 大模型 abab 6.5 ，最新測試表現足以媲美 GPT-4。
如前文所述，有了萬億參數高效大模型的支援，海螺 AI 覆寫最高 245k tokens 上下文長度，1 秒鐘能處理 3 萬字資訊。是以，它「閱讀了解」迅捷如風車雨馬，全然沒有使用其他 AI 産品時那種一字一吐的滞澀感。
另一方面，MiniMax 創立之初就确立了多模态的技術方向，堅持讓 AI 産品盡可能支援多種互動方式。比如在海螺 AI 的語音能力上，MiniMax 不斷優化其語音大模型，追求在語氣、情感和了解能力上無限接近真人。畢竟像真人、懂真人，才能融入普通人的生活，做真正的通用人工智能産品。
MiniMax 創始人闫俊傑近期接受采訪時表達過一個觀點：
我一直不認為 AGI 會像一個原子彈、一個大殺器，它就是普通人每天會用的一個産品、一個服務——這也是我們最堅持的。
人人日常可用，這六個字說易行難，但推進 AI 普惠的路上，我們永遠需要海螺 AI 這種能往普通使用者的需求方向多邁一步的産品。
「海螺 AI」支援網頁版以及 iOS 與 Android 平台，App Store 及 Android 各大應用商店均可下載下傳。
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