WPS AI来了——我们不生产大模型,而是大模型最好的应用者 | 见智研究

见智全面体验了WPS AI ,新功能有些超出预期,而这个背后是金山选择了3家国产大模型组合微调的结果。

AI大模型的热潮已经在应用侧大规模落地。

近日,金山办公的WPS AI已经逐步开放全新AI功能测试体验,尤其在办公三件套方面,全新的工作体验已经来临。AI应用的落地,工作效率优化已经成为现实。

随着WPS AI从能用到好用的过程,金山办公也将有微软AI化提价的能力。

WPS真 AI办公,效率高还能出创新方案

WPS AI 也陆续亮相公司全线新品:包括Office四大明星产品(表格、文字、演示和PDF组件,并且将支持桌面和移动设)、在线智能文档和应用服务等;这意味着用户可以在更多的领域中充分利用WPS AI的功能。在内容生成方面具备全面覆盖文档、演示文稿等多种形式的能力。在理解文意方面也支持长文档,例如论文和报告。

亮点功能1:WPS AI 在演示组件中可一键生成及美化演示文稿,生成演讲备注等。

见智实测:给出一句关键词后,可以直接生成PPT大纲内容:

在确认生成完整幻灯片选项后,能够直接出图16张高质量PPT,并且还对每一个大纲上的章节进行了扩写。

同时还可以对PPT的风格进行更换。

亮点功能2:word体验增加内容生成(续写、润色)、文意分析(核心观点、总结全文大纲)等功能


体验效果:内容质量还算不错,从WPS AI反应速度来看,见智研究在使用过程中,并没有出现模型切换拖累整体反应速度的情况。因此可以判断,金山办公在模型处理上还是有一些独到的地方。

亮点功能3:根据应用场景在智能文档、表单中新增非常多常用模板,极大的提高了文案生成的效率。创新内容包括写教案、爆款文章标题、广告创意故事、小红书宣传文案等等。

见智研究认为:  

实测WPS AI系列产品功能强大,对比传统的办公三件套使用效率上,确实有相当程度的提升。

WPS AI 在内容生成上全面覆盖文档、演示文稿等形式,理解文意上支持论文、报告等长文档,问答互动上通过多轮对话改变办公软件的传统交互方式。不仅极大的优化了办公效率,更重要的是还增加了很多创作型的内容生成,用户体验较好。

对此见智采访了金山的内部人士,WPS AI是如何达到这个效果的?值得关注的是:金山办公并不自己训练大模型,那它又是如何完成AI转身的呢?

避开扎堆做大模型,金山选择多个三方大模型,All in应用

金山办公对于大模型态度,与市场上众多大公司都不同。WPS AI选择使用多家国产大模型组合,而非市场常用的自行训练。

对此,华尔街见闻·见智研究在2023人工智能大会采访金山工作人员,对方表示:“WPS AI后台接入了Minimax、智谱AI和文心一言三种大模型,并根据不同任务而调用相对优势的模型来处理”。

相比自己开发大模型,公司更注重的是在大模型微调上下功夫,让每个模型都能充分发挥自身的优势。但是见智研究询问三个模型各自更适合哪种应用场景时,公司表示不便透露。

见智研究认为:

这一策略显示了金山办公对大模型的审慎选择和灵活运用。金山办公努力提供高质量的服务和产品,将资源放在让产品好用更重要。使用不同模型组合,并进行微调是应用端企业需要下功夫的地方,也是在大模型扎堆背景下AI应用企业的一个思路。

对标微软Office AI创收力,市场接受度高

AI功能体验提升后避免不了商业化的问题。

WPS AI通过改变交互方式,降低办公软件的使用门槛,同时提升办公效率,进而扩大用户使用范围。这一变革将加强产品功能,同时提高用户付费率。

对标微软对office AI产品定价上涨40%的策略来看,金山办公WPS AI计划引入新的定价策略可能性也在提升,此举将会为公司带来收入新增长点。

通过微软office AI在海外的市场认可度来看,多家知名企业包括美国银行、沃尔玛、福特和埃森哲等,已经额外为1000个订阅账户支付高达10万美元的年费,足以显示出企业对AI办公的需求确定高、付费意愿度高。

牵手英伟达完成降本增效,AI助理更值得期待

见智在此前的AI日报中分析过, 金山办公为解决图像识别和理解任务耗时过长和成本的问题,引入英伟达推理服务器和GPU,成功将耗时从15秒降低到了 2.4 秒左右;部署成本节省了 23% 。

不仅提高了办公软件对图像文档识别和推理的效率,还能够实现办公软件业务降本增效的预期。这一合作为WPS AI的落地应用提供了更高效的解决方案。

总的来看,WPS AI未来将以AIGC(人工智能生成内容)、阅读理解和问答、以及人机交互三个战略方向为核心,掀起办公交互方式的新一轮变革。

对标office AI产品定价趋势和企业接受度来看,办公AI产品具备大规模商业化应用潜力,能够在办公效率优化的同时,为用户带来更多创新型价值。

从产品角度来看,避免重复开发大模型,专注于模型的组合、微调,为AI应用产品带来更好的使用体验,也成为AI应用开发者值得借鉴的思路。

 

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