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内容着手：札记侠（Notesman）。
责编 | 柒 排版 | 金木研
第 9444 篇深度好文：4632 字 | 12 分钟阅读
交易想维
札记君说：
这两年，大模子的竞争风向变了！
以前，行业里比拼的全是工程师眼中的"硬标的"，千亿如故万亿参数、预锤真金不怕火数据量若干、榜单排名几何，成了估计 AI 实力的独一尺度。
但本年，阿里用 AI 请喝奶茶、腾讯靠 AI 狂发红包，这两个看似简便的操作，背后藏着中国 AI 行业的环节涟漪：AI 的主战场，正从实践室的工夫参数表，转向老匹夫生老病死的平时日子里。
因为绝大多数用户从来不在乎模子的工夫参数有多亮眼，也不怜惜大模子的锤真金不怕火逻辑有多复杂，全球只介意一个最朴素的问题：这 AI，能在平时生存中帮我干啥？
事实上，最近春节这场 AI 大战，激励了越来越多的想考：四肢国民长假的具体生存场景里，用户高频使用 AI 的实在需求到底是什么？
比如，左近春节，选除夕饭餐厅、选旅游旅社和饭铺、领优惠券、比价等，这些看似琐碎的生存需求，背后藏着无数费时起劲的小痛点：
翻遍平台筛不到除夕营业的包间，看来看去找不出合适的性价比餐厅，以致兴冲冲到店却发现商家破产……
不错看到，土产货生存场景中，用户对 AI 最中枢的诉求，归纳起来是两点——省时候、省钱。
这些春节吃喝玩乐的高频纳闷，正巧成了 AI 智能体大展拳脚的最好科场。
你方唱罢，我登场，在新的一年，又有多样 AI 落地的里程碑事件。这些事件可能是让你慌张，乃至过度慌张，但有一个智能体却是能让你欢快的。
这几天，好意思团"问小团" AI 管家秘书升级，咱们只需要升级好意思团 App 至最新版块，便不错在搜索框遴荐使用"问小团"，它不错匡助咱们征集好意思团上准确实时的商户与劳动信息，并进行二次校验，伙同实在用户评价，提供精确匹配需求且可来去的遴荐。
同期，用户进入"问小团"春节专区，还可一键领取多种春节铺张券，获取智能推选的最优惠下单决议，掩饰外卖、闪购、餐饮堂食等场景。
那么，为什么好意思团在这个时候入局 AI 春节大战？它又有什么竞争力呢？
一、这个春节，
你需要一个土产货生存 AI 管家
春节的土产货生存铺张，从来齐是痛点与需求并存：想给长辈送年货，但愿半小时能闪奉上门；想订除夕饭，既要相宜东谈主数要求，又想兼顾口味和性价比；想安排一场约聚，但愿能一站式措置吃饭、K 歌、小酌的行程……
这些土产货生存垂直鸿沟里，复杂且具体的场景化需求，是凡俗搜索器具和通用 AI 难以解决的，而"问小团" AI 管家的出现，恰好填补了这一空缺。
B 站有位博主四肢典型的"纠结星东谈主"，共享了我方的实测体验：以前外出前光是选餐厅就能纠结半小时，脑子里尽是问题——这家店好不厚味？会不会踩坑？性价比高不高？吃完周围有莫得能逛的地点？
即便掀开平台搜索，看推选、翻评价、比价钱的经过走下来，只会更纠结。
但此次他使用"问小团" AI 管家后，这一切纳闷齐治丝益棼，以致输入"吃喝玩乐的正确掀开神色"这种拖沓到近乎"鬼话"的需求，它也能给出精确解决决议。
实测发现，在好意思团搜索框使用"问小团"，输入"外出给长辈贺年，有啥半小时能送到的年货"、"哪有全家东谈主和宠物齐能去的除夕饭餐厅"等多条目复杂问题，立马就能找到隔壁靠谱的闪购商家、餐厅和各种外卖商品推选，还能看清详备的推选原理，点个伙同就能一键点外卖、下单团购套餐，从搜攻略、种草到作念决定，扫数这个词过程齐顺多了。
春节前好意思团升级"问小团" AI 管家（图源：好意思团 App）
这是不是一下子不错调养你的春节好意思食慌张？
体验下来，发现"问小团" AI 管家有三个上风：
第一个中枢上风，千万准确实时的商户信息、海量用户评价。
咱们齐知谈，自 2022 年 ChatGPT 出生以来，"数据幻觉"持久是 AI 大模子的共性清贫。因为无法实时赢得最新数据，有些 AI 器具会输出一些虚拟的信息，不仅严重影响用户体验，以致激励纠纷。
是以，关于智能体，AI 信息底座的实在性特殊蹙迫。
而通过测试来看，"问小团"扫数推选，齐是基于好意思团平台上准确、实时的商户信息与劳动内容，经过二次校验后给出的，伙同了海量的实在用户评价，推选的每一家门店、每一个商品，齐是"实在营业、相宜需求、可来去"的。
举个例子，好多东谈主齐爱吃炸鸡，可是麦当劳、肯德基等连锁品牌的炸鸡有些吃腻了，想要吃点更厚味的炸鸡若何办？想找一家离我方家近，但又不要太罪恶（热量太高），外卖不错送到，春节还开门的炸鸡店，眼睛齐看花了，若何办？
咱们不错掀开好意思团，在搜索框使用"问小团" AI 管家，问他"北京最厚味的炸鸡是哪家店？"，很快它就会字据信息和用户评价给出谜底和排序，填塞毋庸你动脑子，想吃什么就不错径直问它。
第二个上风，不啻作念信息推选，更作念实在可落地的解决决议。
过年约聚最怕什么？信息不全、选店踩雷，到了还吃闭门羹。好破裂易约上三五好友到店，却发现餐厅已关门；莫得了解到餐厅是否有包间和价钱，被动在大厅扯着嗓子聊天 ......
为了这种无言的资历，正本咱们必须要费时起劲的搜索餐厅，然后挨个打电话商酌餐厅是否营业，以及前台包间信息和价钱，终末还要比对哪家更合适。
而刻下，咱们不错掀开好意思团，在搜索框使用"问小团" AI 管家，进入对话页面。以"和亲戚春节聚餐，环境要闲隙漂后不要太吵闹，最好是淮扬菜或粤菜，劳动要好的，有团购套餐优惠的"这一多条目的复杂问题为例。
随后，"问小团" AI 管家便快速进行了解读，从高端宴请品性、经典淮扬风仪、高性价比套餐三个维度，筛选出了三家餐厅，不仅关注到了包间高明性与春节营业安排，还给出了它首选的餐厅，点击便可进入团购页面。
第三个上风，打造了从需求到践约的全经过劳动，实在让用户省时候、省钱。
在土产货生存上，除了"找店难"，还有"比价累、领券烦、下单繁"：各种铺张券散布在不同进口，跨平台领券耗时起劲；不同优惠券的使用规矩不同，不知谈如何搭配才气达到最优优惠；安名次程时，需要反复切换多个平台查找不同商家，奢华大量时候。
而"问小团" AI 管家一次性解决了扫数问题，打造了从需求解读 - 精确推选 - 一键领券 - 优惠蓄意 - 铺张践约的全经过劳动闭环。咱们不错进入其春节专区，可免口令一键领取外卖、闪购、餐饮堂食等多品类铺张券，无需手动筛选。
举个例子，在好意思团搜索框使用"问小团" AI 管家，问询"性价比高的暖锅餐厅，给出优惠套餐，同期隔壁还要有遛弯的公园"。
"问小团" AI 管家会字据你的定位位置和铺张俗例，给出推选的暖锅餐厅和优惠套餐或代金券。终末，它也不无私的需求，给出了隔壁不错遛弯的公园。
总的来说，比拟于通用 AI 软件，好意思团"问小团" AI 管家更能从生存场景的骨子需求启航，帮用户省钱省力。
它不是简便的信息检索器具，更像是土产货生存 AI 管家，从需求解读到铺张践约，每一个要津齐围绕用户的"省时候、省钱"中枢诉求伸开，让春节吃喝玩乐的决策变得简便又高效。
二、什么样的智能体，
才是东谈主东谈主叫好的欺骗？
为什么好意思团能作念出"问小团" AI 管家这么的器具，而其他平台却比较难复制？
除了好意思团的大模子工夫，环节在于好意思团打造了属于垂直鸿沟智能体的中枢壁垒。一个能实在解决用户问题的智能体，中枢壁垒体刻下三个方面：
第一，深耕行业的 Know-how（专科学问）；
一个好的垂直智能体，一定需要有真切的行业 Know-how（专科学问），必须在行业深耕多年，知谈行业的痛点在哪、哪些环节节点和后果不错通过 AI 擢升。
而"问小团" AI 管家的背后，是好意思团十余年扎根土产货生存鸿沟，抓续插足、悉心打造的土产货生存信息基建，知谈餐厅年三十是否营业、门口有莫得泊车位、店内有莫得宝宝椅，以致连桌子旁有莫得插座齐知谈，这亦然 AI 简略精确输出抑制的基础，更是自负用户需乞降行业痛点的根底。
另一方面，十余年的深耕，让好意思团对土产货生存的铺张逻辑、商家运营风物、用户需求痛点了如指掌：知谈用户选餐厅时最怜惜的是口味、性价比、设施，订除夕饭时最介意的是营业景况、包间数目、套餐内容，找闪购商品时最敬重的是配送时效、商品库存。
基于这份行业 Know-how，好意思团搭建了掩饰全场景、全维度的土产货生存信息基建，为"问小团" AI 管家提供了坚实的基础。它领有实在的土产货生存"信息底座"，也能从起源就知谈用户需要什么、行业能提供什么，而这份千里淀，是新入局平台短时候内无法复制的。
第二，重插足作念土产货生存数据集，才气构筑最深的行业护城河；
一款优秀的智能体，必须领有属于我方的数据集。好意思团经过十余年的积攒，积攒了海量、准确、实时的土产货生存全链条数据，包括商户谋略数据、用户铺张行动数据、实在评价数据、践约劳动数据、商家动态信息数据等，能让"问小团" AI 管家更精确地理会土产货生存场景的铺张逻辑。
而这份数据集的精确与鲜嫩，又收货于好意思团三大数据证实才略：
一是全维度、缜密化的信息汇集，依托地推团队、骑手生态、商家生态，汇集商户经纬度、营业时候、设施成就、配送时效等硬信息，以及环境相册、推选菜相册等软信息，以致细化到泊车场、充电插座等细节；
二是 AI+ 东谈主工的多重核验与动态更新，搭载好意思团自研的 LongCat（龙猫）模子，伙同东谈主工审核团队，对数据集进行多重核验校准，同期通过骑手报备、商家主动更新、订单核销数据等渠谈，实时更新商家动态，尤其针对春节等铺张岑岭期作念专项信息证实；
三是用户侧和商家侧的正向轮回，用户留住的实在 UGC 内容不停丰富数据集，商家为获取精确客流主动证实线上信息，而餐饮 SaaS 等产物千里淀的谋略数据又反向赋能信息建造，让数据集抓续优化、不停丰富。
以上纵情一环，齐需要不停插足，是一项需要持久坚抓的"苦功夫"。
第三，群众型 + 求实型的全经过闭环，幸免 AI 幻觉的实用才略。
实在能被用户认同的智能体，势必是群众型 + 求实型的 AI 管家，能完成用户意图识别 - 标的拆解 - 程序扩张 - 抑制反映的全经过闭环，而这亦然"问小团" AI 管家的中枢才略，更蹙迫的是，其依托实在可靠的信息底座，从起源侧目了 AI 行业常见的"数据幻觉"问题。
介意图识别要津，"问小团" AI 管家能基于好意思团的行业 Know-how 和数据集，精确读懂用户的拖沓需求、复合需求：
在标的拆解要津，它会将用户的单一需求拆解为多个具体的扩张标的，比如将"春节吃喝玩乐"拆解为"选餐厅、领券、蓄意后续行程"；
在程序扩张要津，它会依托好意思团的信息基建和实在商户数据，进行信息查询、商家筛选、二次校验、优惠搭配，给出可径直来去的决议，而非泛化的提倡；
在抑制反映要津，用户可通过推选伙同径直下单铺张，而铺张后的体验和反映又会反向优化"问小团"的推选逻辑。
扫数这个词经过中，每一步齐有实在的信息和数据撑抓，让"问小团"不会出现"推选倒闭商家"、"给出无效优惠"等 AI 幻觉问题，实在作念到实用、好用、管用。
三、劳动东谈主的 AI，
才是智能体元年爆发的原能源
阿里的一杯奶茶、腾讯的一个红包，好意思团的吃喝玩乐 AI 管家，这些气象背后，指向的是团结个行业趋势：AI 的发展，终究要追忆生存的人烟气。
其中，谁才是自负用户"省钱、省时候"实在需求的那一个？
当大模子的工夫竞争进入下半场，拼的不再是参数的大小、模子的先进，而是谁能把工夫藏进生存的细节里，谁能帮用户解决一个个费时起劲的小痛点，谁能成为用户身边的场景化 AI 管家。
AI 的童年期间也曾昔日，正在迎来我方的成东谈主礼。
* 著四肢作家孤独不雅点，不代表札记侠态度。
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