AI写公文,到底靠不靠谱?

金磊 明敏 发自 WAIC
量子位 | 公众号 QbitAI

什么?现在公务员处理政务,也都能用上模型了???

没错,就在这次的世界人工智能大会(WAIC)上,金山办公便首次发布了一款别具一格的自研模型——

金山政务办公模型1.0。

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话不多说,我们直接来看下效果。

例如想要了解最近关于“新质生产力”的讲话,那么公务员现在只需一个“问”的动作即可:

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但问答这件事情对于任意模型来说都算是基本功了,那么像写公文这样难度进阶的任务呢?

首先在下笔前的阶段,公务员们现在就有了许许多多的模版和范文可选择、参考。

内容上从事务、行政到法律,类型上从重要讲话、法律法规和政策文件,可谓是应有尽有,且都支持搜索。

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在文采方面,还可以有相关主题或内容的金句、成语、诗词等,颇有种妙语信手拈来的感觉,一下子让公文变得高大上。

再如我们输入一个主题,AI便可以根据给定的prompt来先生成一个大纲:

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而后在拟定的大纲基础上,公务员们可以继续用AI生成细节内容做补充。

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当然,续写、润色、纠错、查重、排版等功能也是应有尽有。

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这便是在金山政务办公模型1.0的基础上,金山办公所发布的政务领域的新应用——WPS AI政务版,已经集成到了自家王牌产品WPS Office中。

而且若是细看在WPS AI政务版写出来的公文,风格是有种“老干部”的感觉了。

而与这个模型更多相关的细节,“打开方式”是这样的:

  • 13B自研模型

  • 亿级政务预语料训练

  • 百万级人工精标数据

并且金山办公WPS AI在政务办公领域的能力,并非概念,而是已经实际落地应用了。

像刚才我们展示的WPS AI政务版,是已经在上海浦东新区部分单位“上岗”的那种。

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不过有一说一,毕竟政务还是一个非常严谨、严肃的事情,那么AI模型到底靠不靠谱呢?

“从小读公文长大的”

整体来看,WPS AI政务版在应用场景方面主要分为三大类,从刚才我们看到的演示中也能感知一二,分别是:

  • 政务AI问答:可询问知识、政策、事项和结果

  • 政务AI写作:写、改、润、校

  • 政务AI工具:查、阅、审、策

但金山办公推出WPS AI政务版的目的,不是给你生成一个可以直接用的公文;而且目前不论是哪个领域的垂类AI模型,也并没有“进化”可以独当一面的程度。

至于它能够起到的作用,正如金山办公助理总裁陈波所总结的:

简单公文,一气呵成。

复杂公文,切磋琢磨。

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换言之,就是WPS AI政务版对于公务员们来说,定位依旧是AI助手,可以让简单工作的效率Pro Max;对于较为复杂的工作,则是进入到“人机协同”的模式共同打磨研究。

由此便可解决公务员们在政务办公场景下固有的写作下笔难、文件理解难、知识查询难,以及业务利用难等问题。

至于可信度方面,我们可以先来看下数据层。

据了解,WPS AI政务版在系统中内置了一个数据,积累了国家多年来政府报告、重要讲话等等。

用户还可以把个人所在的单位甚至是科室的数据给囊括进来,主打一个独一无二;当然,也可以购买第三方的数据和资料。

也正如我们刚才提到的,金山政务办公模型的语料是达到了亿级的,金山办公对此非常形象地比喻为:

从小读公文长大的。

该模型从数据预料准备的过程中就开始“量身定制”,并且这个模型还非常了解国家相关政策,其回答均基于可靠依据,确保内容准确无误。

并且这种“量身定制”是贯穿了后续的应用层和对接层。

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由此可见,金山办公的WPS AI政务版是具备专业、定制化等特点的AI了。

那么随之而来的一个问题是,它和市面上已有的政务模型相比,又有什么优势呢?

在量子位与陈波交流的过程,他表示:

金山办公做了文档这么多年,我们对文档加工处理等工作的细节把控必然是专业的;加之金山办公在AI技术也有多年的深耕,因此在业务和AI两方面我们都具备一定的优势。

另一方面,金山办公表示,WPS AI政务版采用的13B模型,这意味着在4090显卡上即可运行,对于政务单位而言是能马上落地的。

更大的模型对算力要求一定会更高,考虑到目前大环境和趋势,WPS AI政务版采用的方案更具性价比,也更有落地价值。

实际上,对于国内政务领域的AI应用落地,最关注的指标无外乎安全隐私、私有化部署、准确可信、更多国内事务。

金山政务办公模型1.0的四大特点,也刚好针对如上几方面夯实优势。

它不仅将模型规模控制在可私有部署的范围内,还支持国产GPU,符合政务领域使用国产软硬件的要求;同时用亿级政务语料训练,其中包含百万级人工精标数据,保障模型性能;并加强了对齐,确保模型输出符合事实、可追溯验证。

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但纵观金山办公的整场活动,WPS AI政务版虽然是其To G的首次尝试,但也还只整体升级内容中的一隅。

在已有的To C和To B业务中,金山办公亦有新的大动作。

个人/企业生产力再Pro Max

先来看To C方面,WPS AI为个人用户新增了4个AI办公助手:

  • AI写作助手

  • AI阅读助手

  • AI数据助手

  • AI设计助手

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金山办公为这4个助手注入了许多超前又实用的能力,进一步提升了AI辅助办公的丝滑感。

比如AI写作助手中的AI伴写功能。

很多用AI辅助写作的人或许都经历过这样的情形:自己创作突然卡壳,想找AI来拓展思路。但是怎么指导AI,还需要自己想出好的提示词,一般提示词越精准详细,效果才会越好。

结果就导致在创作时,自己的大脑总是在写作和想提示词之间来回切换,效率并没有提升多少。

AI写作助手的AI伴写功能,就是为了解决这一问题。

它能提供由人类主导的、沉浸式AI写作体验。基于用户输入的文本,AI伴写能预测用户想要表达的内容,帮用户想出“卡在嘴边的句子”。

预测文本以灰色字体出现,如果符合用户的表达预期,按下tab键即可选用;如果不符合预期,也无需进行任何操作,继续按照自己的思路写,AI就会基于最新的输入继续调整建议。这样一来,用户在使用AI辅助写作时,就能完全专注于自己的思路。

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除了续写之外,还有很多人喜欢用AI进行最后的文章润色和检查。

不过比较粗糙的AI润色功能,往往是直接把AI修改过的内容整体放在一旁,想要知道AI到底修改过哪里,还需要人类逐字逐句检查。

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AI写作助手的中AI全文润色功能,就基于这一问题,把AI润色和传统的文档修订功能结合在了一起。

这样一来,人类不仅能一眼看出AI做了哪些调整,每个调整下方还会给出改进理由,而且是否采用AI润色后的文章。

金山办公助理总裁晁云曈表示,这也能让用户更有掌控感。

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除了要写文本,日常读文本的场景更多。

AI阅读助手包含AI总结、AI解释、AI文档问答等功能,都是当下大热的AI能力。

大家日常阅读时想必也遇到过这样的情形:看资料总是遇到陌生词汇,自己来回手动切换界面查询,最后花了很长时间,资料却没看多少。

AI阅读助手现在能解决这样的问题,它的AI解释能力能直接帮你完成搜索查询,不用再自己手动跳出。如此一来,阅读的思路能更加连贯流畅,效果自然就高了。

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以及在大家都会头痛的数据处理上,AI数据助手搞定了表格操作、公式、函数等一系列能力。

比如汇总数据的时候,总是会遇到空白行。现在,基于AI数据助手,用户只需输入“删除空白行”,WPS就能通过内嵌的自然语言转JS能力,完成操作。

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另外,现在不懂Python的用户也能搞定各种数据分析了。

AI数据问答功能可以调用云端AI能力。比如自然语言转Python,能实现在表格沙箱里安全执行Python的代码服务,最终结果会通过网络返回给用户。

值得一提的是,这部分能力本来是Copilot Pro(To B)的底层能力,现在开放到C端面向更多人提供。

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最后,AI设计助手则解决了排版、风格美化、滤镜等一系列问题。因为PPT版式太丑而挨批,也将成为过去时了~

再来看面向B端的WPS AI企业版,它由AI Hub(智能基座)、AI Docs(智能文档库)和 Copilot Pro(企业智慧助理)三个核心组成。

对于To B服务,金山办公希望能构建“企业大脑”。

这其中的关键便是智能文档库,因为每个企业都积累了海量内部知识,如果能将它们做进一步智能化处理,企业的运行效率和业务水平都能得到提升。

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WPS AI的AI Docs(智能文档库),支持云文档一键升级为智能文档库。无需训练、数据清洗、数据迁移,AI就可以具备强大的文档解析能力,学会企业的知识。

它能解决很多企业内最平常但也最繁琐的问题。

比如新人入职时,最容易遇到很多基础问题,就需要去找不同同事询问。这其中可能遇到,没有问对的人、没有得到正确的回答、不同人答案有出入等情况,非常麻烦。

如果企业构建了智能文档库,这个过程将被简化为和AI对话。AI能在全域内搜索、快速定位关键信息和所在文档。在给出回答的同时,也展示引用文档,让回答有依据可追溯,保证准确性。

这还进一步解决了平常找不到文档的情况。比如想不起来文档名字、作者,就需要按着时间线挨个找……基于AI搜索,就能锁定到相关资料所在的文件夹/文档,然后再开始针对性阅读。

金山办公解决方案负责人于叶舟表示,并不是让AI回答所有问题,而是希望它能为人类提供一个找到答案的路径。

而为了能让AI更好理解企业知识库中的文档,就需要先对内容进行理解。

但问题是,企业积累几十年的文档,往往格式种类多样且复杂比如两栏/三栏文档、涉及复杂公式、由照片转成的PDF等。

基于36年对文档办公的理解,AI Docs能够更精准理解文档,避免了额外处理的费用和时间,还能帮企业降本增效。

以及在企业最担心的安全隐私方面,AI Docs构建了完整的文档权限体系,保障信息不越权。

在回答用户问题时,它会判断提问者是否有权限。而且这个功能开箱即用,无需额外开发。

同时它还能有可调用的文档结构化API,让AI场景无限扩展。

只需向模型描述需求,它就能把字段信息提取出来,而且可以通过API把它接到其他应用,比如多维表格,就能通过这种方式非常快速且低成本创建出有AI加持的另一个应用。

总结来看,金山办公在To C和To B方面带来了更加耳目一新的产品、能力和交互方式。它能让用户在无感、省事的情况下,更充分感受AI模型的能力。

值得一提的是,如上发布的四大AI助手,都已经在WPS内实际落地,并非简单demo演示。

这种简单粗暴秀肌肉的方式,更进一步传递理念——

AI办公,好用才是硬道理

大模型技术浪潮里,各大厂商自证能力,最喜欢用的一种方式便是发布会现场实操演示。

不过很多时候,能力是一码事,能不能用上又是另一码事。

能力提升固然令人兴奋,证明了趋势的演进、技术的发展,但对于广大普通人而言,大家更关心的还是“我能不能使用”、“对我有什么影响”。

金山办公这次发布,选择就用大家最熟悉的WPS界面做展示,方式简单粗暴又有效。

看过的人都懂,这些能力都是自己能上手体验的、新质生产力也在切实影响自己的生活。

大模型应用落地趋势,厂商们齐头并进,都需要向外界证明自己的能力和潜力。

如今金山办公的最新发布,给大家提供了一个参考——

把能力开放出来,做成实际落地的产品,让大家都能使用。

毕竟好不好用、产品是否真的有价值,用户一上手就知道了。

真金不怕火炼。AI办公,好用才是硬道理。

— 完 —

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留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题

同时,AlphaProof Nexus还在OEIS整数序列百科里证明了44个开放猜想,在代数几何那边解决了一道希尔伯特函数对数凹性的15年悬案,凸优化那边改进了一个锚定梯度下降法的理论边界。这个结果或许也在预示着,未来随着大模型能力持续升级,复杂的多工具组合系统,可能不再是刚需,只用大模型+专业校验工具这套简单循环,就能搞定大多数数学难题。简单理解就是,这群数字之间,既不能一个数整除另一个数,也不能一个数整除另外两个数的和,同时数字还要分布得相对密集,不能只挑寥寥几个数投机取巧。

量子位 127

龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

严格遵循Codex计费规则(UTF8字节数/4向上取整),以模型上下文2%为默认技能预算基数,结合技能优先级排序规则(系统技能>内置技能>插件技能>仓库自定义技能),核算全量技能原始占用令牌、最小渲染令牌、预算内可用令牌。同时可模拟真实运行场景,计算预算不足时的技能描述截断字符数、被省略技能数量,精准输出预算使用率、剩余预算、上下文占用比例等核心指标,直观展示技能体系的资源负载情况。跨Codex内置库、插件缓存、代码库、个人技能根目录,扫描同名技能、描述/内容高度相似的重复技能,标记冗余项。

量子位 84

刚刚,国产AI自己造了AI,全球首例!

在MMLU-Pro、MMLU-Redux、AIME-2025、AIME-2026、BFCL-v4、AA榜单等项目上,也给出了对应成绩。我们完全可以给不同的模型、不同的硬件、不同的任务,分别写专用的代码。如果人不够,那就用AI来凑!更直白一点说,就是当AI写代码的成本越来越低,未来软件不一定非要做成一套通用大框架,也可以针对不同模型、不同硬件、不同任务,现场锻造一套专用代码。这也让MiniCPM5-1B的价值更明确了,它不只是一个小尺寸模型,而是一个在参数规模、部署成本和实际能力之间重新找平衡点的端侧模型。

量子位 638

画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026

让模型画 “数独解完后的样子”、“蜡烛燃烧6小时后的状态”,开源模型要么出现逻辑幻觉,要么无法把文字指令转化为精准视觉操作,形成难以跨越的执行鸿沟。研究者设计了一个独立的Thinker模块,它不直接生成像素,而是充当大脑,负责将模糊的用户意图分解为分层、结构化、且对下游生成器友好的中间表示。阶段,Thinker产生的多条推理路径直接由生成图像的视觉质量打分反馈,这迫使模型放弃空洞的辞藻,转而学习生成“视觉可执行”的指令。这种双向反馈机制,真正实现了脑与手的深度协同。

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进

Cursor数据其实更可能告诉模型,开发者在真实项目里,是怎么描述需求、定位问题、让AI读上下文、修改文件、修复报错、再继续追问的。更大的模型容量,往往能让它更好地理解复杂上下文、进行更长的链式思考,以及处理更具挑战性的真实开发任务~要知道,毕目前承载Grok所有生产流量都由0.5T的v8-small模型,也只有0.5T的大小。用户输入需求后,Grok Build不会直接动手,而是先制定详细执行计划,让用户确认后再执行。这边,也被马斯克亲口点名,补充训练里加入了大量Cursor数据,后续还会继续添加。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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