重新定义工作流:R1推理模型在百度文库中的应用
1. 为什么关注推理模型?
1.1 普通模型与推理模型的区别是什么?
你可能已经发现了,现在联网搜索几乎成了R1这类推理模型的标配。但实际上,R1的潜力远不止于此。对比其他模型,例如:
- GPT:虽然有 Canvas、语音模式、视频通话等功能,但核心仍是基于大量数据训练的生成能力。
- Claude:以 Artifacts 为特色,侧重于内容创作和协作。
- Gemini:Deep Search 展现了强大的搜索能力。
推理模型,例如R1,真正的优势在于其推理能力,能够更好地理解和组织信息,从而支持更高级的应用。
1.2 我对R1的期待是什么?
我个人对R1在PPT和长文写作方面的能力充满信心。之前的传统工作流程是先用 R1 生成 Markdown 格式的大纲,然后再用 AI PPT 工具转换成 PPT。现在,我认为可以重新定义工作流了,希望它能够:
- 突破GPTs的局限:不应局限于 GPTs 形式,需要更加自由地组合各种工具。
- 打破单一应用:不能仅仅是联网搜索,更要能结合思考能力的优势。
- 实现多工具协同:或许普通大模型难以实现的多工具协同,R1有望做到。
2. 百度文库R1的应用:如何提升效率?
2.1 R1如何一次性生成PPT?
在百度文库里,R1可以直接生成PPT,这大大简化了流程。你只需要输入一句话,例如:“帮我写一篇 PPT,主题为 DeepSeek R1”,就可以得到一份初步的 PPT。
关键改进:文库很明显考虑到了元素级调整的重要性。在生成的 PPT 中,你可以任意点击文本框,并使用 R1 进行重写,从而提升 PPT 的质量。
二次修改:AI 联网搜索的结构是可以二次修改的,甚至是你将修改后的文本复制的 PPT 里后,还需再挑、再通过R1改语气、扩写、缩写。
优势:之前的 AI PPT 工具主要用于排版,内容需要自己反复校验。而 R1 生成的 PPT,由于支持联网搜索,可以保证文本质量,并且可以进行元素级别的精细调整。
2.2 如何使用R1进行文档合成?
文档合成是另一个我非常喜欢的功能。当有新产品发布时(例如 GPT4.5),会涌现大量信息:官方技术报告、媒体报道等等。
传统方法:我之前的做法是将所有文档上传给模型,输出汇总版本。但这种方法存在上下文窗口限制,导致信息丢失。
R1的优势:在文库里使用 R1 合并文档,可以保留原文档的内容和结构,不做过多修改,实现真正意义上的文档合并。
2.3 如何在自由画布中使用R1?
自由画布是一个强大的工具,它允许你在一个空间内完成信息搜索和文章编写。
新功能:现在,在画布中可以同步生成文档、图片、PPT,并进行联网搜索。
工作流变革:
- 先用 R1 搜索相关信息。
- 将信息以三种形式导入到后续的写作中:逻辑结构、语言风格、主要观点。
- 参考文本 A 的风格,通过文本 B 的逻辑,生成一篇你喜欢的文本 C 风格的文章。
联动效应:生成的 PPT、合并后的文本都可以直接在自由画布上使用。
入口:🔗:wenku.baidu.Com (上面提到的三个功能在首页都可以直接用起来)
3. 我的感悟与期待
推理模型的思考方式正在改变我的工作习惯。如果说 GPT4.5 的能力倒退意味着大模型的 Scaling Law 已经走到头了,那么接下来就是推理模型的时代。
我认为:
我希望推理模型能够拥有普通模型各种各样的工具和表现形式,而不只是局限于 GPTs 形式或单一的联网搜索应用。它应该能够自由组合各种工具,结合思考能力的优势,或许这样才能实现普通大模型未能实现的多工具协同。而百度文库的 R1 应用,已经在这方面迈出了重要一步。
我认为:这R1之于文库,恰如那燧石之于钻木,看似寻常,实则暗藏变革之机。彼 scaling law 之说,不过是空中楼阁,而推理模型,方是脚踏实地之举。吾辈当拭目以待,看这文库,如何借 R1 之力,搅动一池春水,革新天下文章之格局!