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用AI做一個(gè)項(xiàng)目,要像花木蘭一樣“東市買(mǎi)駿馬,西市買(mǎi)鞍韉”,左一個(gè)DS,右一個(gè)GPT,代碼交給Claude,畫(huà)圖找MJ……一同操作下來(lái),生產(chǎn)力還不知道提升了幾個(gè)點(diǎn),真金白銀已經(jīng)充了一大堆。
11月13日,2025百度世界大會(huì)發(fā)布了文心 5.0,作為全新一代原生全模態(tài)大模型,它從訓(xùn)練之初就將語(yǔ)言、圖像、視頻、音頻納入同一套自回歸統(tǒng)一架構(gòu),進(jìn)行統(tǒng)一的理解與生成訓(xùn)練,不僅支持文、圖、音、視頻全模態(tài)輸入,還能實(shí)現(xiàn)多模態(tài)輸出,直接把全能AI搭子送到你面前。似乎能解決這一問(wèn)題。
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其實(shí)早在文心5.0發(fā)布前,ERNIE-5.0-Preview-1022已亮相大模型競(jìng)技場(chǎng) LMArena,在文本排行榜斬獲1432分,與GPT-4.5-Preview等模型并列全球第二、國(guó)內(nèi)第一。當(dāng)時(shí)不少網(wǎng)友都在追問(wèn)正式上線時(shí)間。
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現(xiàn)在文心 5.0 Preview已同步登陸文心一言網(wǎng)頁(yè)版、文心 App 和百度千帆平臺(tái),登錄即可直接調(diào)用。更絕的是,憑借原生全模態(tài)的大一統(tǒng)能力,終結(jié)了拼盤(pán)式AI干活,寫(xiě)代碼、剪視頻、搞設(shè)計(jì)、寫(xiě)文案樣樣精通……
這個(gè)“全能打工人” 到底能不能hold住復(fù)雜職場(chǎng)?咱們實(shí)測(cè)見(jiàn)分曉。
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角色一:察言觀色的基礎(chǔ)執(zhí)行崗。
作為AI,幫咱們干點(diǎn)兒費(fèi)時(shí)費(fèi)力的體力活,那是最基本的要求。比如忙了一天之后,想看短劇爽一下,又感覺(jué)鋪墊太長(zhǎng),想直接快進(jìn)到精華段落,我直接讓文心5.0 Preview化身“AI代看”,先看完這部劇,咱直接快進(jìn)到最爽的點(diǎn)開(kāi)始做夢(mèng)。
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文心5.0 Preview梳理了劇情脈絡(luò):專科生主角激活系統(tǒng),兌換了10套學(xué)區(qū)房,被異性認(rèn)可反轉(zhuǎn)。
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同時(shí)精準(zhǔn)提煉出爽點(diǎn):逆襲、打臉,并鎖定了最爽的點(diǎn),在第4集“兌換學(xué)區(qū)房拿到房產(chǎn)證”和第5集“女博士主動(dòng)示好”。
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最后看結(jié)果:
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短劇/爽文的受眾心理,真叫文心5.0 Preview給拿捏住了。
不過(guò),互聯(lián)網(wǎng)“梗文化”的門(mén)道,可比爽劇的套路復(fù)雜多了。正話反說(shuō)、諧音解構(gòu),都是網(wǎng)絡(luò)鬼才們的常規(guī)操作。就像一些被冠以“萬(wàn)惡之源”的搞笑視頻,外人聽(tīng)著還以為是啥暗黑邪典。面對(duì)這種語(yǔ)言陷阱,AI還能get到其中的笑點(diǎn)嗎?
比如下面這個(gè)被稱為萬(wàn)惡之源的表情包,讓文心5.0 Preview分析一下為啥好笑?

它先是看懂了強(qiáng)森的表情與情緒變化,還結(jié)合了場(chǎng)景氛圍,摔角比賽的狂熱現(xiàn)場(chǎng),然后精準(zhǔn)理解“萬(wàn)惡之源”網(wǎng)絡(luò)術(shù)語(yǔ)的含義,懂網(wǎng)友的玩梗心理。
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最后進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合輸出,按“表情反差→場(chǎng)景烘托→玩梗屬性”的邏輯分層呈現(xiàn),用通俗語(yǔ)言把梗圖傳播的邏輯講明白了。
這個(gè)表情包的笑點(diǎn)源于表情的戲劇性、場(chǎng)景的反差感,以及網(wǎng)絡(luò)玩梗的“萬(wàn)惡之源”屬性,可以從這幾個(gè)維度拆解:
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文心5.0 Preview視頻內(nèi)容深度理解、互聯(lián)網(wǎng)文化洞察的能力,不光能用來(lái)看短劇,還能給市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策劃寫(xiě)個(gè)腳本、分析目標(biāo)受眾的興趣偏好,輔助影視/短劇項(xiàng)目開(kāi)發(fā),吸引用戶點(diǎn)擊觀看,通通拿捏住。
說(shuō)干就干,我直接派給文心 5.0 Preview一個(gè)市場(chǎng)情緒洞察的活,讓它“分析這場(chǎng)直播的彈幕情緒”。
它不僅精準(zhǔn)讀懂了視頻內(nèi)容,還快速抓取所有彈幕信息,給出了一份邏輯清晰的情緒分析報(bào)告。
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它還能聯(lián)動(dòng)視頻畫(huà)面與彈幕內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)情緒對(duì)齊,結(jié)合點(diǎn)贊數(shù)從1125漲到2197、彈幕量持續(xù)走高的數(shù)據(jù),判斷出用戶情緒熱烈且參與感強(qiáng)。
這場(chǎng)直播的彈幕情緒整體呈現(xiàn)出高度積極、熱情且充滿支持的氛圍,主要可以歸納為以下幾類正面情緒:
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這種多模態(tài)協(xié)同的察言觀色+高效落地,不管是分析直播帶貨的用戶反饋、會(huì)議錄像的參會(huì)者情緒,還是解讀活動(dòng)視頻的觀眾互動(dòng)效果,能省去大量人工篩選、分類、整合的時(shí)間。
這AI,還真給咱幫上忙了,必須給文心5.0 Preview升職,把它從基礎(chǔ)崗調(diào)進(jìn)創(chuàng)意崗位。
角色二:多因素決策的創(chuàng)意崗位。
創(chuàng)造性任務(wù)中,需要理解復(fù)雜長(zhǎng)問(wèn)題,并結(jié)合多因素進(jìn)行決策,再進(jìn)行創(chuàng)意輸出,這種綜合能力,AI也能具備嗎?現(xiàn)在想拉動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng),離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)手段,咱們先讓文心5.0 Preview看兩段電商直播視頻,分析下哪一種更帶貨。
從思考過(guò)程中發(fā)現(xiàn),它將直播帶貨的要素,拆解為場(chǎng)景、互動(dòng)性、產(chǎn)品展示、受眾觸達(dá)、信任度等多個(gè)指標(biāo)。
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先讀懂了視頻1“帳篷內(nèi)集中陳列農(nóng)產(chǎn)品+專業(yè)相機(jī)直播”的模式,抓取“場(chǎng)景固定、產(chǎn)品集中、畫(huà)面穩(wěn)定”的關(guān)鍵特征。

再解析視頻2“果園實(shí)地+手持水果 / 平板互動(dòng)”的模式,提煉“產(chǎn)地直拍、實(shí)時(shí)采摘、強(qiáng)互動(dòng)”的核心亮點(diǎn)。

逐一分析兩種模式的差異。
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最終判斷“果園實(shí)地互動(dòng)模式”更契合助農(nóng)需求,還給出了優(yōu)化建議,全程展現(xiàn)了極強(qiáng)的多模態(tài)理解與決策分析能力。
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無(wú)論是營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)對(duì)比不同活動(dòng)形式、廣告投放場(chǎng)景的效果,還是跨部門(mén)溝通,比如市場(chǎng)、銷(xiāo)售、供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)爭(zhēng)議推廣方案時(shí),都可以用文心5.0 Preview來(lái)調(diào)整策略、統(tǒng)一方向。
有人可能覺(jué)得,AI可以在創(chuàng)意工作中隨便發(fā)揮,但我的工作內(nèi)容是嚴(yán)肅專業(yè)的,不能出錯(cuò),文心5.0 Preview也能勝任這種專業(yè)崗位嗎?
角色三:嚴(yán)肅認(rèn)真的專業(yè)崗。
面對(duì)嚴(yán)肅領(lǐng)域、復(fù)雜指令和問(wèn)題,文心5.0 Preview的事實(shí)準(zhǔn)確性顯著提升,通過(guò)知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)等方式,結(jié)合知識(shí)庫(kù)和上下文提供可靠信息。
我讓它把一篇74頁(yè)全英文論文《Waveguide combiners for mixed reality headsets:a nanophotonics design perspective》,講給初中生聽(tīng)。
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模型沒(méi)有堆砌術(shù)語(yǔ),用一個(gè)魔法眼鏡的比喻,生成講解方案,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜知識(shí)降維與文圖協(xié)同解釋,展現(xiàn)出了較強(qiáng)的邏輯思維和判斷力。
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說(shuō)明文心5.0 Preview也可以在專業(yè)崗位發(fā)揮輔助作用,幫科研人員快速制作科普材料,幫企業(yè)培訓(xùn)師將技術(shù)文檔轉(zhuǎn)為通俗易懂的課程,醫(yī)生向患者解釋復(fù)雜病情時(shí)減少溝通誤差的話術(shù),也能信手拈來(lái)。
角色四:編程壁壘的技術(shù)崗位。
文本能力比理科生強(qiáng),編程能力比文科生強(qiáng),打工人的差異化優(yōu)勢(shì)也讓文心5.0找到了。
我靈機(jī)一動(dòng),讓文心5.0 Preview給我寫(xiě)個(gè)百度首頁(yè)前端代碼。別問(wèn),問(wèn)就是《重生之我在九十年代創(chuàng)業(yè)建百度》。
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不到一分鐘輸出了可運(yùn)行的完整代碼,頁(yè)面高度還原了百度首頁(yè),簡(jiǎn)直“robin看了要崩潰,程序員看了會(huì)流淚”。那些“只差一個(gè)程序員”的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)夢(mèng)想,可以由文心5.0 Preview補(bǔ)上了。
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除了代碼編寫(xiě)能力,文心5.0 Preview還支持智能體規(guī)劃能力,能根據(jù)用戶指令合理調(diào)用內(nèi)置工具或外部接口完成復(fù)雜操作。
于是我既要又要還要,讓文心給我做個(gè)更復(fù)雜的前端網(wǎng)頁(yè),能調(diào)用名言API獲取名言、調(diào)用圖片API匹配背景圖、通過(guò)天氣API結(jié)合用戶位置獲取實(shí)時(shí)天氣,最后整合成一個(gè)美觀的界面。
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表面看起來(lái)是寫(xiě)代碼,背后其實(shí)還要拆解多步驟任務(wù),合理調(diào)用外部工具,在前端、3D、音頻等多個(gè)技術(shù)棧間無(wú)縫切換,實(shí)現(xiàn)智能體自主規(guī)劃。
無(wú)論是初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)零成本搭建MVP產(chǎn)品,設(shè)計(jì)師快速原型可視化創(chuàng)意,教師創(chuàng)建交互式教學(xué)網(wǎng)頁(yè),都可以用文心5.0 Preview試試。
當(dāng)然,這個(gè)AI打工人也有一些翻車(chē)現(xiàn)場(chǎng),比如一些視頻的暗部區(qū)域,細(xì)節(jié)識(shí)別不到,或是網(wǎng)頁(yè)代碼生成錯(cuò)誤,有亂碼。
今天的AI都稱不上完美,總體來(lái)說(shuō),絕大多數(shù)簡(jiǎn)單執(zhí)行的基礎(chǔ)崗位,以及一些創(chuàng)意、策劃、專業(yè)、編程技能等有壁壘的高階崗位,一個(gè)文心5.0 Preview就能勝任。
這個(gè)全能打工人,到底是怎么培養(yǎng)出來(lái)的?
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經(jīng)常看打工人上網(wǎng)吐槽:剛進(jìn)入職場(chǎng)就當(dāng)上了管理層,手底下管著N個(gè)國(guó)產(chǎn)AI,還有幾個(gè)外籍AI員工。
在信息爆炸、媒介融合的時(shí)代,表達(dá)早已超出了純文本,于是要求AI也必須能聽(tīng)、看、讀、想、做,但多數(shù)模型是單模態(tài)或拼接式多模態(tài)。用戶想完成一個(gè)“讀完論文做一個(gè)科普課程海報(bào)”的復(fù)雜任務(wù),可能要先用A讀論文,把結(jié)論給B寫(xiě)文案,再讓C出圖,最后用D優(yōu)化成社交媒體語(yǔ)氣……全程切換好幾個(gè)平臺(tái),還得給AI做翻譯,反復(fù)調(diào)整指令,爭(zhēng)取對(duì)齊幾個(gè)AI之間的顆粒度。
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文心5.0的原生全模態(tài)架構(gòu),終結(jié)了AI打工人的拼盤(pán)模式,成為一個(gè)全能型通才。一個(gè)模型,一個(gè)界面,就能完成視頻內(nèi)容理解、情緒與風(fēng)格判斷、多平臺(tái)文案生成、可視化代碼輸出。
這種原生全模態(tài),對(duì)用戶的好處是顯而易見(jiàn)的:
1.輸入輸出更全面,支持多種模態(tài)的數(shù)據(jù)上傳,模型能理解多種信息,交付多種成果,省去了跨工具切換、手動(dòng)整合的時(shí)間。
2.綜合理解更準(zhǔn)確:避免單一信息誤導(dǎo),比如綜合背景、語(yǔ)音、面部微表情、上下文判斷真實(shí)情況,讓結(jié)果更準(zhǔn)確。
3.效率大幅提升:復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化,創(chuàng)建多智能體的應(yīng)用程序,將重復(fù)性、跨工具工作交給AI,用戶專注決策和創(chuàng)意。
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百度如何攻克行業(yè)難題?行業(yè)普遍采用文本模型+視覺(jué)模型+音頻模型的拼接方式,文心5.0從底層突破,通過(guò)原生架構(gòu)讓所有模態(tài)共享語(yǔ)義空間,這種端到端的多模態(tài)一致性,是拼接式模型難以企及的。
從技術(shù)上看,文心5.0自訓(xùn)練就融合多模態(tài)數(shù)據(jù),采用自回歸統(tǒng)一結(jié)構(gòu)、超大規(guī)模混合專家結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一理解與生成。在復(fù)雜任務(wù)中,能同步解析多模態(tài)信息,在同一推理路徑下完成多個(gè)指令要求,最終成果風(fēng)格一致、邏輯自洽。ERNIE-5.0-Preview-1022在LMArena評(píng)測(cè)中登頂中文文本能力榜首,為多模態(tài)能力筑牢堅(jiān)實(shí)底座。
從成本上看,通過(guò)分布式訓(xùn)練和多級(jí)分離推理部署框架,顯著降低推理成本,最終普惠用戶。
從落地價(jià)值看,原生全模態(tài)大幅降低使用門(mén)檻、提升任務(wù)完成效率,一套大腦,N種任務(wù)、N個(gè)角色都能勝任,真正實(shí)現(xiàn)“所想即所得”,讓?xiě)?yīng)用AI的投入回報(bào)比更高。
文心5.0的發(fā)布釋放明確信號(hào):百度沒(méi)有掉隊(duì),聚焦高頻場(chǎng)景打造實(shí)用AI。
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