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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襄阳市（襄城、♌️樊城、🍿襄州）
长春市（南关、宽城、😈️朝阳、二道、🍴绿园、双阳）
桂林市（象山区、叠彩区、😀七星区、✊️临桂区、阳朔县、👿灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、🤟资源县、平乐县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、永福县）
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）
宁波市（海曙、🐐️江东、✴️江北、🥐北仑、📛镇海）
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）
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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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益阳市（南县、资阳区、🦆桃江县、😎市辖区、🥟沅江市、赫山区、安化县）
南昌市（东湖区、西湖区、👊青山湖区、红谷滩新区、南昌县、🕉安义县、进贤县、经开区、青山湖区、湾里区、🌑赣江新区、青云谱区、🐇浔阳区）
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本溪市：平山区、明山区、♒️溪湖区、南芬区。
乐山市（市中、🥚沙湾、五通桥、日照口河）
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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）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、🙃西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
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）
通辽市（科尔沁区、✴️扎鲁特旗、😶开鲁县、霍林郭勒市、市辖区、🤕科尔沁左翼中旗、🌦库伦旗、科尔沁左翼后旗、🐅奈曼旗）
桂林市（秀峰区、🔯️象山区、七星区、雁山区、⚱️临桂区、🌨阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、😴荔浦市、灵川县、全州县、👻永福县、🕑龙胜各族自治县、🛡恭城瑶族自治县）：🥂
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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牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、👲️西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
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）
南充市（顺庆区、🔞高坪区、💕嘉陵区、☁️南部县、🥃营山县、蓬安县、😄仪陇县、❕西充县、🥖阆中市、抚顺县、阆中市、🦏南充高新区）
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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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济南市（历下、市中、😳槐荫、☸️️天桥、🐡历城、长清）
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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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美国股市：标普500指数反弹 就业数据疲软刺激降息押注 随着疲弱的就业数据提振债市，华尔街交易员继续大举押注美联储将在9月降息。此类押注提振美国股市，推动美股终结两连跌，大型科技股反弹。 距离重磅美国就业报告发布仅剩48小时之际，数据显示，美国职位空缺数降至十个月低点，促使交易员几乎完全消化了美联储本月降息的预期，并预计2025年至少会降息两次
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