一個年僅9歲的男孩，利用AI智能體，竟然出版了一本書！

他叫許萌萌，是來自北京市第二實驗小學的一名三年級學生。

萌萌與AI智能體共創的書叫做《AI少年——火星生存大挑戰》，是一本科普小說，講述了發生在火星上的“密室逃脫”的故事。

而他所選用的AI，正是來自智譜AI的智譜清言。

至于這本書具體是如何跟AI共創的，萌萌也做了詳細地介紹：

我先問了智譜清言如何才能在火星上生存，確定了氧氣、水、食物和能源是最重要的問題，確定了這本書的章節框架。

然后我會分段落告訴智譜清言我腦子里的故事情節，有時候會請他整段幫我撰寫，比如科技館的外觀，火星的地貌等，有時候我需要智譜清言幫我查詢科學知識和做一些計算，比如棲息艙的火星經緯度，找到祝融號的時間等。

最后，我還請智譜清言幫我修飾文字和改正錯誤，后來編輯老師表揚我的稿件幾乎沒有語法錯誤，這其實是智譜清言的功勞。

這便是智譜AI在今天剛剛舉行的Open Day活動中所展示的較為有趣的環節。

對此，智譜AI CEO張鵬在現場總結道：

現在是到了把大模型技術的想象力轉化為全新生產力的時刻，唯有如此AI才具有真正的革命性的意義。

而縱觀整場活動，我們發現作為國內大模型頂流之一的智譜AI，圍繞AI智能體、張鵬的觀點，又有了新的發布動作：

清言flow（清流）：一個“@”動作，就可以聯動數個AI智能體協作，其中還有一個“羅永浩”的官方智能體教你賣貨（彩蛋見文末）。

MaaS開放平臺2.0：能力上去了，價格又打下來了。

接下來，我們就來一同看下，最新的智譜清言能幫我們做些什么。

一個“@”聯動AI智能體，每天速讀100篇論文

首先就是這次活動的主角之一，清流，正如剛才我們所述，它的可以讓用戶在GLM-4主對話框或任意一個AI智能體內，只需使用“@”功能，就可以召喚不同的專用AI智能體繼續執行任務。

這些AI智能體可以自由組合，形成個性化工作流，以此來提高工作效率。

那么對于天下苦久矣的“讀AI論文”這件事，智譜清言的AI智能體是否能幫上忙呢？

畢竟谷歌AI負責人Jeff Dean早在數年前就做過統計，單是在ML領域，每天就會產生超過100篇新論文。

平均三分鐘速覽一篇，一天也得看上個5個小時。

這個“產速”當年就已經超過了摩爾定律，再加上現在爆火的大模型……讀不完，根本讀不完！

而現在，有了智譜清言的AI智能體，就能開啟“用魔法打敗魔法”的模式。

例如我們可以@一下一個名叫“arXiv論文速讀/精析（計算機）”的AI智能體：

推薦5篇視頻大模型最新進展的論文。

“唰唰唰”，在arXiv上與視頻大模型相關的最新五篇論文就整理好了，而且是題目、作者、摘要、日期、鏈接等一并奉上的那種。

（AI智能體：大郎~該喝藥……讀論文了）

如果想繼續深挖某個論文，我們就可以繼續用@的方式調用另一個AI智能體來幫忙，例如**“論文解讀助手”：

再如下面這個名叫“論文推薦助手”的AI智能體，更是可以檢索清華大學AMiner數據庫中，近三年超過600萬篇的優質論文。

這次我們提一個概括總結性的問題：

關于機器學習的最新研究有哪些突破？

這個AI智能體從今年的各大研究中精準提煉出了“多模態”和“Agent”這兩個概念，正是今年的大熱門。

如此一來，有了AI智能體們的加持，一天速讀100篇論文就不再是什么難事了。

除了讀論文這件事，智譜AI在現場還展示了其它AI智能體聯動的案例，主打的就是實現“跨部門協作”。

例如“喂”給智譜清言一個5分鐘的講義PPT，讓它先生成一個講義大綱：

然后再@一下“復雜流程圖”這個AI智能體，就能把講義大綱一鍵轉成流程圖了：

再如搞個活動策劃，現在有了清流，相當于給你配備了多個助理。

我們先向“PPT助手”這個AI智能體提出需求：

我要策劃一個線下音樂節，幫我寫一個策劃方案，格式要方便閱讀。

當然，即便是AI，方案一次性通過的概率也是不大，這時候我們可以繼續在上面這個AI智能體對話框中，@一下另一位AI智能體“活動方案策劃達人”來交叉驗證一下：

你覺得這個方案有什么問題嗎？

可以看到，“活動方案策劃達人”在第一版的基礎之上又做了進一步的優化工作。

最后，我們就可以要求“PPT助手”基于優化的版本，來生成PPT了：

根據上述內容生成一個方案PPT。

不過有一說一，我們現在所熟知的多數AI聊天機器人，依舊是以prompt為驅動，也就是用戶問一句，AI就會答一句。

而AI智能體的運作方式則是更具自主性，我們只需給出一個任務目標，它就能一步一步去完成工作。

但現實中的問題往往錯綜復雜，即便AI智能體能夠勝任某個單一的工作，但若對于解決“復合型問題”來說依然存在挑戰。

這也正是智譜AI的清流功能要啃下的硬骨頭。

如Andrej Karpathy就不止一次的在公開演講中表達過這個觀點，并且他還認為：

AGI在形式上將具備AI Agents的某些特性；這不僅僅是一個AI智能體的事情，而是需要很多的AI智能體共同聯動。

OpenDay上，智譜清言還介紹了一個新的功能。知識庫，還是可以構建“掛載”超大知識庫的AI智能體功能——足足可以hold住100000000（1億）個字的那種。

我們現在就不妨在親測一下效果。例如我們上傳100篇存在本地的文件（一次可上傳50個）：

從上傳到解析完畢，也就是不到1分鐘的事。

并且基于此，我們就可以提一些更有針對性、更符合自己需求的問題，例如：

今天的LLM論文中有哪些關于開源方面的內容？

不僅如此，“上傳URL”和“上傳文件”，還可以一起聯動。

在調試到自己滿意為止之后，點擊頁面右上角“發布智能體”，就可以上架到智譜清言的智能體廣場了。

而除了應用上的更新之外，智譜AI在這次的Open Day中在模型層上同樣也有新動作。

第四代開源模型GLM-4-9B

GLM-4-9B，正是智譜AI此次帶來的最新開源大模型，亮點如下：

更強的基礎能力

更長的上下文

有更精準的函數調用和All Tools能力

首次擁有多模態能力

有多強？我們不妨先來看下榜單性能。

整體來看，GLM-4-9B的中英文綜合性能相比ChatGLM3-6B足足提升了40%！

對比訓練量更多的Llama-3-8B模型，可以說是做到了全面超越，中文學科方面更是有著高達50%的提升。

不僅如此，從多語言能力、函數調用、多模態能力的評測上來看，GLM-4-9B也有不小的提升。

尤其是在多模態方面，是已經可以比肩GPT-4V了！

而且在長文本上下文窗口上，GLM-4-9B更是從128K擴展到了1M之多。

什么概念？相當于一口氣可以消化2本紅樓夢和125篇論文的文字量！

同樣的，通過測試表明，GLM-4V-9B在1M大海撈針任務中取得了全綠的佳績。

接下來，我們看實測效果。

例如“喂”給它一個公式印花的T恤，即便有褶皺這樣的“阻力”，GLM-4V-9B也可以精準識別出是麥克斯韋方程組。

再如把《三體》前三部（約90萬字）內容丟進去，GLM-4-9B可以輕松基于此給出第四部的合理提綱。

而除了模型本身之外，智譜AI開放平臺也有了新的升級——MaaS開放平臺步入2.0時代。

在模型方面，智譜AI主打的就是“發布即上線”，包括剛才新發布的GLM-4-9B等，全部都已經集成到了平臺當中。

并且GLM-4全系列都是無需代碼，三步完成微調的那種（支持LoRA微調和全參微調），操作上也是相當的簡單。

但最為吸睛的，還應當是價格上的調整，來感受一下這個feel：

以GLM-4-Air為例，目前只需1%的價格，在性能上就可以比肩GLM-4了！

不得不說，智譜AI又一次把大模型“多快好省”的用起來這件事狠狠地push了一把。

而這也是整場活動看下來后最為直觀的感受。

并且據智譜AI CEO張鵬介紹：

自從新一代基座大模型GLM-4問世以來，已經有超過30萬個智能體活躍在清言APP的智能體中心上，其中包括了許多出色的生產力工具，比如思維導圖、文檔助手、日程安排等等。

One More Thing

其實在這場活動中，除了我們最開始提到的萌萌小朋友用AI進行了創作之外，現場還展示了眾多的畫作：

這些畫作同樣是小朋友們用智譜清言APP創作而來，并且他們歲數最小的只有1歲半，最大的也不超過12歲。

這代表了一種大模型應用普惠的趨勢，也意味著大模型帶來的人類能力增強，年齡下探、能力門檻幾乎為0、人機交互也不必再專門學習相應的計算機語言。

學習AI，比之前所有其他科目和技能的學習，都更重要。

最后的最后，就是揭秘羅永浩彩蛋的時候了，AI老羅成為其清言平臺的首位數字員工，工號001，并在智譜清言上向公眾開放。羅永浩說自己也在玩。

他在錄制的視頻中也給予了智譜清言高度的肯定：知識面淵博，說話中肯，找不到我的時候，找它也是可以的！

除此之外，劉慈欣也和智能體來了個夢回聯動。

嗯，這次智譜AI的Open Day是有點fancy在身上的。