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小龙虾终于打通虚拟现实了

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最近我也开始养虾了,不是本地虾,而是在火山引擎养的云端虾,Arkclaw。

事实上我觉得对于大多数人来说,云端虾比本地虾更好用。一方面更简单易用,另一方面也更安全——你的数据在云端,不依赖某台特定的设备,换个手机、换个电脑,虾还是那只虾。

我现在基本上所有合同都是龙虾帮我解决。

填合同和拟合同是一件挺麻烦的事情,很多细节条款。但其实这活你干多了就会发现,不过是几种不同模板套路的排列组合。只不过你需要从之前的很多套路里去找、去复制、去核对格式。一套下来少说要二十分钟。而且还需要在电脑上操作。

但我现在把我之前的合同喂给龙虾以后,现在我都把合同直接扔给它,它把我之前存的资料翻出来,对应着填好了。

就这么一件事,没什么技术含量,但我第一次觉得——它在帮我"办事",而不是在跟我"对话"。

这两件事的区别很大。

以前的AI,你问它问题,它给你答案。很像一本百科全书,只是能说话的那种。

但你让它替你做一件具体的事情,它就开始犯迷糊了:不知道去哪里找信息,不知道怎么执行,最后给你一堆话,还是要你自己来。

小龙虾不一样的地方,是它真的能往前走几步——而不是停在"给你建议"那里。

3月27日,火山引擎办了一场直播,请了何同学、李诞、小Lin说三个人,每人带着自己在ArkClaw养的"虾"出门亮相。


我看直播之前,以为会是那种常规的产品发布会——工程师讲架构,嘉宾说几句"真的很好用",然后散场。

结果完全不是这个路子。

何同学在直播里做了一件事:让他的"小河虾"Arkclaw自己操控3D打印机,打印出虾自己的样子。虾果然生成了自己的3D模型,然后当场启动3D打印机打了出来。

现场看到实物那一刻,他说了一句话——"现在生活在一个很科幻的世界。"


我觉得这句话说得很准确,但准确在不同的地方。

我们说"科幻",通常想的是那种高度抽象的技术感——界面冷峻,数据闪烁,机器用机器的方式说话。

但何同学用小龙虾做的事情,是从语言发出指令到拿到打印出来的实物,中间跨越的步骤,他几乎没有参与。

这才是真正的科幻,不是视觉上的,是流程上的。人类不用再参与到复杂的过程中进去,真正只要做一个指挥官就行。即使通过很模糊的指令,也可以完成看起来很复杂的任务。

但这件事还有一个细节很重要:这只虾不是单独工作的。它连接的是一个硬件设备,是从语言指令到物理世界的跨越。这背后的逻辑,就是Arkclaw的多端打通能力——微博、微信、钉钉、飞书、再到IoT智能硬件,同一只虾可以打通所有这些端口。

这个"打通"的意义,不只是"能用"那么简单。本地虾的问题是,你在手机上养的虾不认识电脑上的你,飞书里的虾不知道你在微博上干了什么。你永远在给不同平台的助手重新介绍自己,永远在从零开始。说白了,你不得不在每个软件里、每台电脑里,分别养一只只能做特定任务的虾。

火山引擎Arkclaw的云端虾解决的是另一件事:让同一只虾跨越所有平台,持续地积累对你的了解。你在飞书里的工作习惯、你在微博上的内容风格、你连接的那些设备,都是同一只虾的记忆。不用再每个软件里分别养虾,一只就够了。养的越久,它越懂你。

李诞那边养的虾是另一个用法。他在直播里展示了自己的"诞虾"——帮他剪直播切片,帮他生成播客,帮他在微博上生成视频还能发布内容。全程没有代码,没有技术界面,就是正常地说你要什么,它去做。

这个演示有一个细节我觉得很关键:从飞书里的虾,到微博上的发布,是跨平台的一次完整闭环。虾不是某个软件里的功能,它是穿越软件边界的那个"人"。


我尝试了一下官方给出的同款case链接,的确可以达到等同的效果,而且非常方便,登陆官网之后,用电脑打开就可以一键安装。

更有意思的是李诞说了一句话,我觉得是整场直播最真实的观察:"大家觉得没需求,可能是不知道自己有这个需求。"

这句话不是在说功能,是在说认知。大部分人用AI,还停留在"搜索加强版"的阶段——有问题问它,没问题不理它。

但这个阶段的AI,本质上还是工具,你不用它,它什么都不是。

而一只真正意义上的"虾",开始变成另一种存在——不只是你有问题才找的工具,而是能主动跑起来、替你把事情推进的那种东西。

它有各种各样的Skill:剪视频的Skill、发微博的Skill、创作视频的Skill、读财报的Skill、控制设备的Skill……

它们就像是这只龙虾的四肢,你把这些"手和脚"装上去,它就能主动跑起来,替你把事情推进。

你真正需要的,往往不是答案,是有人帮你把那件你一直拖着没做的事情做掉。

小Lin说的用法,对我来说共鸣最强。

她把虾当成实习生来带——把自己的工作经验喂给它,告诉它你是做什么的、你看重什么、你的工作流程是怎样的。这本质上就是自己给龙虾编排Skill的过程,教会龙虾用什么方式做事情。

然后在现场演示了让Arkclaw读财报、整合全球宏观数据、生成公众号文章。


我自己也是内容创作者,这套流程对我来说太熟悉了。每次写稿之前,资料整理就要花掉一大半时间。找数据、读文章、核实信息,每一步都在消耗注意力,就像她说的那样,这些前期的工作,往往就需要一两天,而真正用来"想"和"写"的时间,比你以为的要少得多。

如果小龙虾能把前面那部分搞定,我只需要做那最核心的判断和表达——这件事的价值,不是省了几分钟,是把我的时间还给了最值得花的地方。

能做到这一点,背后需要的东西其实很多:理解任务的语义理解能力,调度不同Skill的规划能力,以及真正执行起来的多模态生成能力——读财报、生成图文、剪视频,这些事放在一起,背后是豆包大模型家族,比如Seedance 2.0、语音模型、播客生成模型这一整套大模型自研能力在撑着,虾聪不聪明、懂不懂你很大程度就是背后模型决定的。

小Lin的虾能把财报读了、数据拉了、公众号文章生成并排版了,说白了是因为"虾够聪明"——不是那种套个API调一下的聪明,是真的能把一件复杂事情从头到尾做完的那种。

这也是我觉得"实习生"比喻准确的原因。实习生不是机器。机器你给指令,它执行。实习生是你带的人,你需要花时间让它了解你的工作方式,了解你的标准,了解你想要什么结果,直到把它培养成另一个你。

培养成本是真实存在的,但一旦培养到位,它能替你承担的事情是机器做不到的。

而且目前火山引擎已经把安装的过程尽可能简化了,在他们的官网点击立即订阅,支付套餐,和大部分网站的注册一样简单方便。

我们就可以创建和养成自己的龙虾,拥有自己的私人助手。

直播里,李诞说了一件事让我印象很深。

他问自己的虾:"经过这段时间相处,你觉得我真正的恐惧是什么?"

虾给出了一个让他觉得"一针见血"的回答。

他后来说:"养好虾,可以真正认知自己。"

我想了很久这句话。

一个AI跟你相处久了,会比很多人更了解你——因为它不再是初代的,一味讨好用户的大模型,它不带情绪,不会顺着你说,只是如实地把你的行为模式、你的偏好、你回避的东西呈现出来。

李诞说,他要求自己的虾必须有自己的判断。这是一种很少见的要求,大多数人希望AI哄着自己,而不是说实话。

但我觉得这恰恰是小龙虾这类产品真正有意思的地方——它能成为一面镜子,不只是一个助手。

我现在有时候会用它整理我的资料,帮我把散落在各处的信息归拢起来,告诉它"这是我下一篇文章想写的方向",让它帮我找有没有遗漏的角度。

它找出来的东西,有时候会让我停下来想一想:诶,这个问题我真的没想过。

不是它比我聪明,是因为它没有我的盲区。

大概就是"养虾"这件事真正的价值——不是把它养成你的工具,而是把它养成一个你信任的、能跟你说实话的东西。

能做到这件事的工具,已经不太像工具了。

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