最近感覺(jué)大家對(duì)一些主流的模型更新都有點(diǎn)疲了。

我自己也是，我越來(lái)越想看到一些，更好玩、更有用、更豐富的AI的應(yīng)用，而不只是各種參數(shù)的增強(qiáng)，以及普通人感知不到的高高在上的東西。

所以，今天想給大家分享一個(gè)我覺(jué)得挺好玩的東西，是Google自己的一個(gè)官方大合集，名叫：

Google labs。

老粉絲可能還記得，我之前分享過(guò)兩個(gè)AI工具，Notebooklm和Whisk，這輛其實(shí)都是從Google labs里干出來(lái)的。

Notebooklm做出了當(dāng)時(shí)看來(lái)*開(kāi)創(chuàng)性的AI播客，直接開(kāi)啟了一整條全新的賽道，Whisk則是當(dāng)時(shí)簡(jiǎn)化了生圖的交互方式，讓角色和場(chǎng)景一致性保持的非常好，雖然最后被GPT4o錘爆了，但是我現(xiàn)在依然覺(jué)得，它是一個(gè)在當(dāng)時(shí)，非常好玩的應(yīng)用。

Google labs的整體調(diào)性其實(shí)一直是：

用更有趣的方式幫你學(xué)習(xí)，或者用更簡(jiǎn)便的交互提升生產(chǎn)力和創(chuàng)造力，或者用具體的小需求讓AI和你的日常生活緊密結(jié)合。

現(xiàn)在，Google Labs里面已經(jīng)有三十多個(gè)已經(jīng)開(kāi)放或即將開(kāi)放的AI產(chǎn)品，在創(chuàng)新方面，交出了很不錯(cuò)的答卷。

今天也給大家分享一下，其中我自己覺(jué)得很有趣的五個(gè)產(chǎn)品。

它們有些還不夠*，規(guī)模也不夠大，但也許能讓你看到一些，AI更有趣更多元的模樣。

那，讓我們開(kāi)始。

1. National Gallery Mixtape

這可能是整個(gè)Google labs里，最有創(chuàng)新精神的工具之一。

作用很簡(jiǎn)單，給它一幅畫(huà)，它會(huì)自動(dòng)根據(jù)這幅畫(huà)，生成一段配樂(lè)，同時(shí)給出配樂(lè)的樂(lè)器種類和風(fēng)格。

添加畫(huà)作，就可以自動(dòng)生成音樂(lè)。

你可以基于這個(gè)畫(huà)作上，添加音樂(lè)，diy新的音樂(lè)。

我也跑了幾個(gè)case。

首先是梵高的向日葵，鮮艷明快的畫(huà)作背后，音樂(lè)卻是以憂傷舒緩的大提琴為主。

在畫(huà)面和音樂(lè)的交錯(cuò)之下，你似乎更能看到燦爛的向日葵背后，梵高充滿苦難的靈魂。

非常符合當(dāng)時(shí)梵高的心境。

然后是這幅畫(huà)。

這是一個(gè)很有戲劇張力的畫(huà)面，來(lái)源于圣經(jīng)：一個(gè)巴比倫國(guó)王不知天高地厚搶了耶路撒冷的圣器用來(lái)宴請(qǐng)賓客，玩得正開(kāi)心呢，上帝來(lái)抓他了，還用希伯來(lái)文寫(xiě)了一行字警告他，國(guó)王看到上帝寫(xiě)的字，嚇得宴會(huì)也不開(kāi)了，慌忙逃竄，結(jié)果還是沒(méi)多久就死掉了。

配合這個(gè)故事，音樂(lè)的風(fēng)格就充滿了緊張感，還有些錯(cuò)拍和混亂，告訴你：這國(guó)王內(nèi)心已經(jīng)徹底慌麻痹了。

遇到這種清新明快的風(fēng)景畫(huà)，它就會(huì)生成悠揚(yáng)的鄉(xiāng)村音樂(lè)。

最后還有這個(gè)。

當(dāng)我看到這幅畫(huà)的時(shí)候，直接笑噴了。畫(huà)家是和模特多大仇??？

配樂(lè)就做了那種很詼諧的風(fēng)格，讓我聯(lián)想到一群歡快跳舞的小哥布林。

不過(guò)就是還有很多提升空間，比如只支持內(nèi)容庫(kù)里的畫(huà)作，不能自己導(dǎo)入文件，但是完成度已經(jīng)很高了。

比起厚重的藝術(shù)史書(shū)本，這種用音樂(lè)來(lái)理解畫(huà)作的方式，更直觀，也有意思的多。

2. Learn about

Learn about這是一個(gè)AI輔助學(xué)習(xí)知識(shí)的工具。

不同于傳統(tǒng)搜索引擎的東一榔頭西一哨子，Learn about會(huì)幫助你用結(jié)構(gòu)化的方法去學(xué)習(xí)一個(gè)新知識(shí)。

拿Agent這個(gè)知識(shí)點(diǎn)舉例。

結(jié)構(gòu)化的*步，是總結(jié)知識(shí)框架。

左邊的The Big Picture就是它為你總結(jié)的知識(shí)框架，包含定義、目的、特征等等，右邊就是具體的知識(shí)內(nèi)容。

可以先看左邊，獲得一個(gè)整體認(rèn)知，再去右邊詳細(xì)學(xué)習(xí)。

結(jié)構(gòu)化第二步，卡片式筆記。

具體的知識(shí)內(nèi)容包含圖文形式的介紹，相關(guān)內(nèi)容探索，每個(gè)卡片都可以點(diǎn)進(jìn)去單獨(dú)學(xué)習(xí)，確保沒(méi)有知識(shí)遺漏。

結(jié)構(gòu)化第三步，知識(shí)沉淀。

全都講完之后，它會(huì)給你三個(gè)選項(xiàng)。簡(jiǎn)化相當(dāng)于用初中生能聽(tīng)懂的方式給你概括總結(jié)，深入了解相當(dāng)于用大學(xué)生的標(biāo)準(zhǔn)給你深入講解，獲取圖像就是幫你把知識(shí)搜索一下，找到匹配的可視化成思維導(dǎo)圖、結(jié)構(gòu)圖。

用這個(gè)方法幫你更好地深入和總結(jié)。

中間還有一些非常好玩的互動(dòng)式學(xué)習(xí)手法，比如你學(xué)著學(xué)著，他會(huì)讓你，停下來(lái)思考一下。

你想一想，想完了之后，點(diǎn)擊顯示，來(lái)印證一下你想的和答案是不是匹配的。

結(jié)構(gòu)化最后一步，考試。

一切結(jié)束之后，就來(lái)到了自我檢測(cè)環(huán)節(jié)，Learn about提出問(wèn)題，你來(lái)回答，它給你評(píng)估。

還不是那種一般的選擇題，是真的那種，讓你好好答題的。。。

在你答完以后，還會(huì)給你非常詳細(xì)的建議。

這才是AI時(shí)代的學(xué)習(xí)方法好吧。

這一套組合拳下來(lái)，一個(gè)知識(shí)點(diǎn)很容易就吃透了。

3. Little Language Lessons

這是一個(gè)語(yǔ)言學(xué)習(xí)工具，我覺(jué)得在實(shí)用性上，可能已經(jīng)超過(guò)了多鄰國(guó)。

畢竟多鄰國(guó)上經(jīng)常要學(xué)很多你根本用不到的東西。

我用多鄰國(guó)學(xué)語(yǔ)言時(shí)，印象特別深刻的一個(gè)例句是，“我沒(méi)法洗澡，因?yàn)橛幸活^奶牛在我的浴室里”。

不是，到底是誰(shuí)能用得上這樣的表達(dá)。。。

而Little Language Lessons的實(shí)用性，就強(qiáng)多了。

它主要有三個(gè)功能：

*，針對(duì)特定話題給出需要用到的詞匯；第二，學(xué)習(xí)地道的本地人對(duì)話；第三，拍攝身邊的物品，了解如何用外語(yǔ)描述它們。

比如我現(xiàn)在想學(xué)粵語(yǔ)。

點(diǎn)開(kāi)Tiny lesson。

它會(huì)給到你需要的詞匯，短語(yǔ)，還有注意事項(xiàng)，你看完直接就可以跟司機(jī)溝通。

真的，常用語(yǔ)都有。

Slang hang則是給你不同的對(duì)話場(chǎng)景，讓你理解當(dāng)?shù)氐氐蕾嫡Z(yǔ)。

用詞和發(fā)音都還挺標(biāo)準(zhǔn)的，雖然腔調(diào)有點(diǎn)怪，但是對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，已經(jīng)很夠用了。

Word Cam也是我覺(jué)得非常實(shí)用的一個(gè)功能，想不起來(lái)的詞就拍照讓AI給你答案，下一秒就能用到。

多鄰國(guó)，好好學(xué)學(xué)。

4. Stitch

也不知道為什么，這個(gè)名字總讓我感覺(jué)它在蹭Sketch。。

Sketch，最著名的UI設(shè)計(jì)工具之一，也是我曾經(jīng)做UI設(shè)計(jì)的時(shí)候，吃飯的家伙。

Stitch是Google labs上個(gè)月推出的設(shè)計(jì)工具，前身是UI設(shè)計(jì)工具Galileo AI。

它支持兩種模式。

標(biāo)準(zhǔn)模式，支持用自然語(yǔ)言生成生成UI界面。

比如我隨口說(shuō)一句，生成一個(gè)點(diǎn)外賣的APP。

他會(huì)跟DeepResaerch一樣，問(wèn)你幾個(gè)需要你確認(rèn)的問(wèn)題，大概一兩分鐘，5個(gè)頁(yè)面就生成完了。

可以在頁(yè)面上用嘴直接編輯，也可以將畫(huà)板導(dǎo)入figma，用figma畫(huà)布編輯。

而實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?，支持圖片參考生成UI界面，你隨手畫(huà)一張圖給它，它也能生成一個(gè)你想要的界面。

就像google labs的負(fù)責(zé)人之前在訪談里說(shuō)的一樣，chatbot是AI*的交互形態(tài)嗎？未必。

未來(lái)，更直觀的交互形態(tài)很可能是，直接給AI一張圖像，或者一個(gè)文件，讓它去執(zhí)行操作。

5. Portraits

一個(gè)非常有意思的職場(chǎng)類工具。

這是google labs這個(gè)月整出來(lái)的新活兒，用真人職場(chǎng)大佬訓(xùn)練出來(lái)一個(gè)虛擬人專家，專門為你解決職場(chǎng)難題。

原型人物，就是這個(gè)戴眼鏡的金發(fā)女人，kim scott，Google和蘋果的前高管。

主要的數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)自她之前寫(xiě)過(guò)的兩本暢銷書(shū)《徹底坦率：一種有溫度而真誠(chéng)的領(lǐng)導(dǎo)》（radical candor）、《徹底尊重：如何更好地合作》（radical respect），還有她的公開(kāi)演講。

進(jìn)去以后，

你就可以開(kāi)始和她聊天了。

可以說(shuō)話，可以打字，也可以按照給定的選擇來(lái)和她對(duì)話。

常見(jiàn)的職場(chǎng)問(wèn)題，像如何避免被甩鍋、有分歧怎么溝通、怎么談績(jī)效、想跳槽怎么跟領(lǐng)導(dǎo)說(shuō)，都在她的射程范圍內(nèi)。

她會(huì)先給你講一套理論，然后再和你角色扮演，在實(shí)地演習(xí)中告訴你該怎么做，最后還會(huì)幫你回顧整個(gè)流程，加深記憶。

不過(guò)呢，她不是什么都跟你聊，比如專業(yè)的醫(yī)療或者法律問(wèn)題，她就會(huì)建議你去咨詢專家。而如果你想和她閑聊，她也會(huì)把話題扯回工作上，拒絕摸魚(yú)。

溝通下來(lái)的整體感受，就像跟一個(gè)雷厲風(fēng)行的職場(chǎng)老炮取經(jīng)，她給到的建議雖然不是*解，但也能多一個(gè)維度的參考。

我覺(jué)得這個(gè)工具達(dá)到了一個(gè)平衡：去看kim scott的書(shū)，我可能看不下去，也沒(méi)法看完直接演練。去和AI對(duì)話，我又擔(dān)心它不靠譜?，F(xiàn)在這樣一個(gè)Gemini大模型驅(qū)動(dòng)+真人數(shù)據(jù)訓(xùn)練的賽博導(dǎo)師，就正正好好。

現(xiàn)在這個(gè)portraits上還只有kim scott一個(gè)人，但google已經(jīng)在搞別的AI虛擬人了，預(yù)計(jì)未來(lái)可能推出瑞達(dá)利歐跟你聊金融，再往后看，跟愛(ài)因斯坦聊物理，跟馬斯克聊火星也不是沒(méi)有可能。

未來(lái)的生態(tài)還是很有意思的。

寫(xiě)在最后

Google labs的網(wǎng)址在此，記得打開(kāi)魔法，確保你的環(huán)境能夠使用。

https://labs.google/

最后，聊聊Google labs本身。

這個(gè)項(xiàng)目是從2002年開(kāi)始運(yùn)營(yíng)的。

當(dāng)時(shí)谷歌還年輕，熱衷創(chuàng)新，一身使不完的牛勁。

為了激發(fā)更多靈感，谷歌出了這么一個(gè)策略：所有員工都可以把他們工作中20%的時(shí)間投入到非官方的創(chuàng)意項(xiàng)目中，也就是一周里足足有一天時(shí)間來(lái)搞創(chuàng)新。

在這樣的背景下，很多好用的產(chǎn)品誕生了，包括Google shopping、Google map、gmail、Google scholar......很多Google的重要功能，都脫胎于彼時(shí)的Google labs。

當(dāng)時(shí)的Google labs是一個(gè)大廣場(chǎng)，用戶可以直接和產(chǎn)品互動(dòng)并提出反饋，產(chǎn)品快速發(fā)布，又在用戶的意見(jiàn)下快速迭代，這樣開(kāi)放包容的光景持續(xù)了九年。

直到2011年。

這時(shí)的谷歌已經(jīng)成了一個(gè)有著數(shù)以萬(wàn)計(jì)員工的巨型跨國(guó)公司，把注意力聚焦在核心業(yè)務(wù)上成了首要任務(wù)。而當(dāng)初定下的創(chuàng)新策略，已經(jīng)不再適合谷歌的發(fā)展需求。因此，在這一年，Google labs項(xiàng)目被關(guān)停。

做匠人，和追時(shí)代，很多時(shí)候是兩難的。

不過(guò)在這之后的十年里，Google內(nèi)部的創(chuàng)新之火并沒(méi)有完全熄滅，Google X和Area120項(xiàng)目，都是Google在創(chuàng)新和聚焦之間跌跌撞撞尋找平衡的嘗試。

再往后，AI時(shí)代來(lái)了。

得益于AI帶來(lái)的生產(chǎn)力提升和模型能力提升，探索創(chuàng)新項(xiàng)目的效率提高了。谷歌順應(yīng)潮流，整合了很多實(shí)驗(yàn)性業(yè)務(wù)，納入Google labs。

于是就有了Google labs的這次重出江湖。

Google labs這次回歸，在產(chǎn)品構(gòu)建上，有幾個(gè)有趣的點(diǎn)。

*是start small。

Google labs的產(chǎn)品，以10000周活躍用戶為*目標(biāo)。

在Google這么大的規(guī)模下，這個(gè)目標(biāo)可以說(shuō)是非常非常微小了。

但這樣的好處是輕量化，也更容易找到有針對(duì)性的用戶需求。

第二是快速迭代。

有點(diǎn)子就做，有時(shí)候可能連PRD還沒(méi)做好，工程師已經(jīng)上去開(kāi)始干活了。

用50到100天，就能把創(chuàng)意落地并交付給用戶。

第三是站在未來(lái)的角度去做產(chǎn)品。

從更智能、成本更低、速度更快的角度去思考，如何做創(chuàng)新。

思考未來(lái)五年、十年后AI融入人類生活的方式。

可能是因?yàn)檫@三點(diǎn)，讓Google labs在Google這樣的超級(jí)大廠里，還能夠保持活力。

在紛繁變化的AI時(shí)代。

創(chuàng)新。

才是*生產(chǎn)力。