刷知识也能上瘾, 活力百科对年轻人做了什么?
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前段时间宋佳二封白玉兰女主角的新闻冲上热搜，我上网搜索，本来只是想了解一下女神的过往经历，点开她的百科，却发现这个页面跟从前大不一样。
以前都是以文字为主，出生日期、生平履历、作品列表等简历式陈列。而宋佳的百科里这个页面有点像翻开了给她定制的一本时尚杂志，或者说是微型纪录片【从白玉兰双冠到联合国倡导者】有图有视频，刷起来比短视频还上头。
刷到结尾，才发现这个页面全都是由AI生成的。我立马意识到，这个变化背后肯定不简单。
于是找圈内的朋友打听了一下，原来这是百度正在灰度测试的新产品形态——活力百科！
简单说，就是利用大模型技术和AIGC的加持，结合全网的资源生成富媒体形态的内容，让刷知识跟刷视频一样爽。
大家一定有这种时候，打开手机原本是想学点东西，可手指总不听使唤滑向短视频，明知是“奶头乐” 却刷得停不下来。刷短视频产生的多巴胺，能带来转瞬即逝的快感，而学习知识所产生的内啡肽，能带来更持久的幸福感，但要付出一定的努力，所以大脑更容易倒向短视频那一边。现在有了大模型的加持，通过活力百科，花上一分钟，就能轻松了解一个人、一件事或一个专业领域，以后大脑终于不用纠结是选多巴胺还是内啡肽了。
那么，大模型怎么知道我们想看什么？又如何让传统百科变得形式丰富呢？我去扒了一下活力百科背后的“AI编辑部”。
传统杂志社，制作一本图文精美、内容详实的杂志，需要记者、文字编辑、图片编辑通力合作，花上几周时间定选题、取材、排版，再经过三审三校，最后刊发。
凭什么AI只用一分钟，就能生成一个精品杂志般的活力百科？以前段时间爆火的LABUBU为例，你就能看清活力百科背后的AI编辑部是如何通过多模型协同，实现全流程智能化运作的：
1.策划环节，大模型精准捕捉用户意图。
当用户搜索如“LABUBU”时，AI编辑部中的大模型会结合全网热搜词与讨论热点，深度剖析用户搜索背后的真实需求：是想知道LABUBU是什么？想了解这个潮玩IP是怎么诞生，怎么火出圈的？是想知道除了LABUBU，这个家族还有哪些精灵天团？
大模型的意图理解能力，可以敏锐反推用户最关注的主题，为活力百科确定精准选题。比如LABUBU的活力百科中，就包含了大众关切的热点话题，像是【二手市场的疯狂与现实】，呈现了LABUBU在二手市场的两极分化；【邪魅设计的文化密码】提及了设计师龙家升以及精灵族群，并分析了中国IP崛起的背后动因……大家想知道的labubu相关核心话题，全都拿捏了。
2.取材环节，筛选权威优质素材。
明确选题后，大模型在素材筛选环节发挥关键作用。想必有不少读者都和我一样，很在意内容靠不靠谱，担心大模型的幻觉问题，所以我也核对了LABUBU活力百科里的不少细节，发现它对参考来源审核很严。
活力百科页面上的每条信息，都是从上万条内容里精挑细选的，还会进行信源可信度分级，判断来源靠谱不靠谱，只选优质创作者、百科资料和权威媒体的内容。
比如LABUBU在收藏市场的爆火，活力百科以百万拍卖记录作为核心证据，而这个信息是从权威媒体的新闻源抓取的，确保了基础事实的准确。介绍LABUBU【邪魅设计的文化密码】时，活力百科还提到了设计师龙家升以及精灵族群生态，梳理了一个庞大复杂的IP谱系，相关信息都来自百科的权威内容。
这种信源分级筛选先挑靠谱来源，保证内容可信的基础上再整合信息，让知识点更有条理，难怪让人感觉活力百科既专业又好懂。
3.排版环节，基于多模态的富媒体呈现。
信息量太大，担心读不下去怎么办？活力百科与传统百科在交互方式上有一个很大的不同，那就是图文混排，还有视频讲解穿插其中。
通过大模型视觉—语言的跨模态理解能力，依据文本内容智能匹配图片、视频等富媒体资源，实现图文混排与视频讲解穿插。
比如在【跨国界疯狂抢购】中，放出了欧洲、东南亚等地消费者排队抢购LABUBU的盛况，让大家直观感受这个IP的火爆程度。这种视觉化的呈现，就像刷短视频一样，在一屏一屏下滑中，不由得就看完了。
4.开发环节，端到端生成页面。
最后，活力百科联合多个大模型发挥端到端的页面生成能力，将筛选出的优质素材进行聚合与内容组织。大模型的深度逻辑推理能力下，能够按照严谨的结构把同一主题的可靠信息都归拢到一起，理清楚逻辑、提炼重点并输出页面代码，从而生成美观易读的活力百科页面，并将它们都串联在一起，最终变成大家看到的一页页精美的“杂志”。
从策划、取材、设计排版，再到端到端生成，活力百科背后依托的是一个多模型协作、全流程贯通的生产链路，如同一个职能全面而强大的编辑部，彻底改变了百科产品的体验。
以前，专业知识学起来枯燥，理解门槛高，不像短视频那样简单易上瘾，但“活力百科”，融合了形式之“活”和内容之“力”，在保证内容权威性占据第一优先级的同时，还极大地降低认知成本。
呈现形式上，可以把晦涩难懂或者冷门的文字内容，配上视频、图片，进行生动展现，让知识活起来。
内容质量上，AI自动提炼核心信息，在保证知识权威性的基础上，几分钟就能摸清来龙去脉。
百度百科的这种全新形态，更符合年轻用户的消费习惯。就拿科普来说，【充电宝安全危机】的活力百科，就让电源安全的科普，比起列参数、讲原理，更加生动，易于理解。
活力百科通过大模型的意图理解，呈现了消费者关心的绝大多数热点话题，比如【触目惊心的自燃现场】【电芯危机解析】【3C认证科普】【黑幕调查】【机场安检新规】【起火应急处置】……被大模型从上万量级文章中，总结整合并综合呈现。
【机场安检新规】图文演示最新标准，【消费指南】视频里工程师教的三招也很实用，进行了生动、立体的讲解，比看说明书方便多了。信息源来自权威媒体和专业创作者，比如机场的官网或者消防部门的新媒体账号，权威可靠。
年轻人刷着刷着，就记住了移动电源的选购技巧，甚至能讲清为什么有的充电宝不能上飞机。
晦涩难懂的专业知识，就这样像活水一样流动起来，流向普罗大众，有了被消费的可能，这大概是“活力” 的另一重含义。
扒完活力百科的细节，你肯定也发现了：百科真的可以不一样！
传统百科拥有海量内容，但呈现方式一直是冷静客观的逐条罗列，这么多年的百科范式既是一种认知优势，又较难被打破。而海外一度引发讨论的WikiTok ，把维基百科词条做成能刷的短视频，但由于完全摒弃了算法推荐，推荐完全随机，更像是一种词条间的推荐，对于知识本身的再组织是没有作用的。
显然，活力百科做到了融合与兼顾，既承袭了百度百科的专业性，又结合了用户喜爱的上下滑和富媒体交互，把百科改造成年轻人爱看的样子，让知识刷得过瘾。
据内部消息，活力百科是百度百科几个年轻人捣腾的创新产品，它一定不会取代传统百科，但给百科内容的表达带来了新的可能性。放在百度的技术体系和产品生态中看，活力百科的独特之处就更为清晰了：技术上，从跨模态理解，到自动内容生成，再到可控能力，每一步都好像是百度在秀肌肉。产品上，百度的技术野心，是用AI重塑所有产品，知识产品+大模型，在活力百科上已经落地了。让年轻人像刷短视频一样刷知识，这种既能提供多巴胺快感，又能产生长久内啡肽的内容消费，潜藏的流量和商业价值都是巨大的。
下次搜明星、查知识点时，不妨试试点一下“活力百科”，或许你会爱上知识的新模样。
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结语
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清远市（清城、清新）
宜昌市（宜都市、长阳土家族自治县、🐘当阳市、🦎五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、夷陵区、远安县、点军区、枝江市、猇亭区、秭归县、伍家岗区、🦁市辖区）
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白山市：浑江区、🐗江源区。
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银川市（永宁县、🌧兴庆区、🐄西夏区、♈️金凤区、贺兰县、🍩灵武市、市辖区）
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重庆市（绵阳、🧂涪陵、渝中、🤝大渡口、✝️️江北、📴沙坪坝、🤮️九龙坡、南岸、北培、万盛、双桥、渝北、巴南）
鞍山市（铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、立山区、💐铁东区、🎄市辖区、⁉️千山区）
蚌埠市（五河县、🥗️固镇县、💀市辖区、淮上区、龙子湖区、蚌山区、怀远县、禹会区）
襄阳市（襄城、😋樊城、襄州）
太原市（小店、🖤迎泽、杏花岭、尖草坪、👌万柏林、🐫️晋源）
南昌市（青山湖区、👌️红谷滩新区、🙃东湖区、西湖区、🍴青山湖区、🐚南昌县、进贤县、🌶安义县、湾里区、🏏地藏寺镇、✝️瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、🥋青云谱区、🍡望城坡镇）
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甘肃省兰州市（城关区、🕜七里河区、西固区、🌎安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、🌯雁滩区）
抚顺市：🐝顺城区、新抚区、⛳️东洲区、望花区。
衡阳市（珠晖、雁峰、🍪石鼓、🙊蒸湘、南岳）
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太仓市(城厢镇、金浪镇、🐌沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
南通市（崇州、港闸、通州）
宜昌市（西陵、伍家岗、🛐点军、猇亭、😴️夷陵）
铁岭市：🐯银州区、🅱️清河区。
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抚顺市：顺城区、新抚区、😎东洲区、😷望花区。
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珠海市（香洲区、斗门区、🌹金湾区、✝️横琴新区、万山区、👉珠海高新区、🤮唐家湾镇、🆚三灶镇、白石镇、🏈前山镇、🌵南屏镇、🦝珠海港镇、金鼎镇）
铁岭市：🎍银州区、清河区。
南昌市（东湖区、🌨西湖区、⭕️青山湖区、红谷滩新区、南昌县、新建区、🙉安义县、进贤县、🐐️湾里区、💯昌北区）
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白山市（靖宇县、🎄浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、😪临江市、🍅市辖区）
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、☮️关岭布依族苗族自治县、🍯紫云苗族布依族自治县、安顺市、🐇开阳县）
九江市（莲溪、💖浔阳）
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东莞市（莞城、🌍南城、😒万江、东城,石碣、🌜石龙、🖕茶山、👎石排、👎企石、横沥、桥头、谢岗、🍣东坑、♈️常平、🐽寮步、😑大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、🕥长安、🤥惠东、♌️厚街、☣️沙田、道窖、洪梅、🌲麻涌、❤️中堂、🤙高步、💔樟木头、🍈大岭山、👆望牛墩）
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嘉兴市（海宁市、😒市辖区、🍘秀洲区、💝平湖市、🦓桐乡市、南湖区、🔅嘉善县、海盐县）
常熟市（方塔管理区、🍵虹桥管理区、琴湖管理区、🤞兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、🐐宿城区、🌓湖滨新区、洋河新区。)
台州市（椒江、😃黄岩、😄️路桥）
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雅安市（汉源县、市辖区、😑名山区、🦒石棉县、☯️荥经县、宝兴县、天全县、🐸芦山县、😾雨城区）
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南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、🎍西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、💙湾里区、🤤地藏寺镇、瑶湖镇、🥖铜鼓县、👎昌北区、青云谱区、望城坡镇）
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三明市（梅列、🉐三元）
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昆山市（昆山开发、高新、🕊综合保税）
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济南市（历下、市中、💗槐荫、✝️️天桥、💜历城、长清）
安康市（宁陕县、✌️白河县、汉阴县、😨️岚皋县、石泉县、市辖区、紫阳县、😗汉滨区、🍏️旬阳县、镇坪县、平利县）
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郑州市（中原、二七、管城、日照水、🚱上街、惠济）
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连云港市（连云、🍄海州、🍕赣榆）
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玉溪市（澄江县、江川县、通海县、🍑华宁县、🥠易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、😌玉溪县、👵敖东镇、😢珠街镇）
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绵阳市（江油市、💢北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🤘三台县、❇️平武县、游仙区）
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漳州市（芗城、🍴龙文）
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美联储下周降息“万事俱备”！10年期美债收益率跌穿4%大关 财联社9月12日讯（编辑潇湘）素有“全球资产定价之锚”之称的10年期美债收益率周四（9月11日）盘中一度跌穿了备受瞩目的4%大关，刷新五个月低点，当天有关美国消费者物价指数（CPI）和初请失业金人数的报告强化了这样一种观点——即当前美国经济环境适合美联储在下周进行九个月来的首次降息
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