做PPT、跑数据、写报告,一路从思考到交付!这只「办公小浣熊」正在告诉你,AI真正的灵魂,原来是把人从工作里解放出来。
AI一天,人间十年!
就在去年,Ilya还只是担心大模型撞不撞墙。到了今年年底,他彻底摊牌了:Scaling的时代,过去了!
这当然不是给Scaling Law判死刑——扩展现有的技术依然有效。
但在这之外,AI似乎始终缺了点「灵魂」。

所以,究竟缺的是什么?
就在此时,Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro横空出世。
它们那种直接把脑洞变成精美信息图表的能力,简直就是「降维打击」,让人眼前一亮。




但这只是冰山一角。
今年行业最大的风向标,就是AI终于从「卷分数」变成了「卷干活」。
比如下面这波操作,丝滑程度你细品:

如此有趣且实用的效果,正是商汤刚刚在产品发布周重磅升级的「办公小浣熊3.0」。
这次它的进化堪称脱胎换骨:不仅能像侦探一样在百万数据里找真相,还能像导演一样帮你写视频脚本。
妥妥的超级「办公搭子」。
这只「浣熊」到底还有什么隐藏技能?这就带大家一起扒一扒。
过去一年,生成PPT的AI工具如雨后春笋般涌现。
但几乎所有用户在尝鲜后,都有同一个扎心的感受:
它确实做出来了,但我的确没法用。
比如,AI生成的PPT很漂亮,但有一行字的颜色不对,或者logo的位置歪了。
在过去,你为了改这一点点小瑕疵,可能要跟AI聊上十句:「请把第三页左上角的图往右移一点……不对,太多了,回来一点。」
这简直比自己做还累!
根本原因在于:PPT绝不是简单的「文字+图片」堆砌,它是一项包含「结构梳理+信息提炼+叙事逻辑+图表可视化+审美设计」的系统工程。

而这一次,办公小浣熊3.0真正实现了从「草稿」到「交付」的质变。
话不多说,正式开始。
首先奉上办公小浣熊的官方入口:
https://office.xiaohuanxiong.com/
打开网页,界面非常清爽。
除了我们熟悉的数据分析、知识库问答和文案生成外,本次更新的重头戏,无疑是PPT生成功能。
点击「生成PPT」选项,即可开始体验。

市面上一些AI「一键生成盲盒」,效果全靠运气。而小浣熊在交互逻辑上展现了极具巧思的「人机协作」设计。
让我们看看文章开始提到的PPT体验,到底成色如何。
首先,我们可以根据需求,灵活定义角色身份、应用场景、目标受众以及页数和模板风格。
接着,除了输入简单的自然语言指令,还可以投喂Word、PDF等资料,让生成结果更快、更精准。

接收到需求后,办公小浣熊不会急于堆砌页面,而是先「理解」——
它会根据输入的素材,提出针对性的引导问题,让我们确认关键细节。
在与用户对齐后,它会搜集信息、拆解目标,并生成一份详细的执行清单。
随后,关键的「大纲确认」环节来了。
为了确保最终效果,我们可实时修改大纲,掌控演示文稿的叙事走向。

点击底部的「开始生成」后,等上一会儿,就能得到一份丝滑的答卷了。

更重要的是,绝大部分内容都可直接使用。
为了确保最终成果100%符合预期,我们还可在线编辑所有PPT元素:标题、文本框、图标、图像……

这次升级后的小浣熊完成了从「辅助排版」到「自主创作」的范式升级。
那么,这究竟是怎么做到的?
答案在于一套结合了高质量数据、多模态理解与强化学习的「多模态智能体创作引擎」。
办公小浣熊构建了一条从原始报告到成品页面的多模态生成流水线,如同一个成熟的创作团队,覆盖了理解、规划、生成、优化四大核心阶段。
在Agentic RL技术的加持下,小浣熊点亮了两大技能树:像资深设计师一样的PPT复刻能力和审美能力。
更绝妙的是,小浣熊用AI帮我们搭好95%的框架,但把控制权交还给了我们——
我们可用最熟悉的鼠标去完成最后5%的点睛之笔。
这就是小浣熊3.0的解法:GUI+LUI的混合双打。
此外,这次还打通了全链路工作流——
也就是,我们可以先进行一波详尽的数据分析,然后基于结论生成研究报告,最后再转化为可交付的PPT,一气呵成。
如果将PPT汇报比作光鲜亮丽的「台前演出」,那么数据分析便是决胜千里的「幕后军师」。
遗憾的是,以往的AI助手难以驾驭复杂的业务逻辑。一旦面对海量行数或混乱格式的表格,它们轻则「不知所措」,重则直接「宕机」罢工。
而传统的企业级BI工具,要么价格高昂、部署繁重,要么门槛极高,让非技术人员望而却步。
然而,企业的关键决策,每一刻都离不开数据的支撑。
小浣熊3.0的出现,彻底打破了这一僵局。
举个例子,刚刚结束一次大促活动的互联网大厂正在复盘,虽然会议已过一轮,但各方结论并不统一。
在过去,策略负责人只能向数据部门提需求、排期等待,流程冗长,极易错失调整策略的黄金窗口。
现在,负责人只需将业务问题与原始数据「投喂」给小浣熊,从数据读取到报告生成,全程仅需一分钟:

在1分钟内,小浣熊迅速理清杂乱数据,自动锁定如「付费率」等关键指标,完成数据清洗与计算。
之后,自动生成折线图等图表,直观呈现「付费意愿转化率」的时间趋势,呈现可视化洞察。
最后,结合业务背景与数据,生成了一份详尽的《活动效果复盘:判断路径与验证方向》报告,完成深度归因分析。
在这份报告中,它不仅精准指出了「付费率下跌」的症结,更给出了流量质量、竞争环境、投放策略、自然因素等四大归因假设。

借助小浣熊3.0,这位负责人从提出疑问到获得洞察,再到辅助决策,全程不到3分钟。
如此一来,直接是把数据分析的耗时从「小时级」压缩到了「分钟级」。

作为首个在线支持百万行数据分析的AI,小浣熊这次在企业侧精度达到了95%。
这突破了智能体落地的真正门槛,意味着:
它是怎么做到的?
简单说,小浣熊实现了一个巨大的跨越:从「听指令干活」变成了「领任务解决问题」。
小浣熊3.0全面升级了企业级复杂数据处理能力,分析精度高达95%,业务分析周期缩短90%:
还有一个惊喜:小浣熊APP要来了!
试想恰逢年底规划的关键期,运营团队急需确立明年的增长策略,但负责数据的商分同学正奔波在出差途中。
面对老板迫在眉睫的需求,怎么办?

只见,正在路上的商分同学,直接将原始数据扔给小浣熊APP,并下达指令:「挖掘影响留存的关键行为」及「提供渠道ROI分析」。
随即,小浣熊进入思考与规划模式,自动构建了从「数据清洗」到「策略制定」的全链路分析闭环。

视频来自内测版APP
透过繁杂的数据,它敏锐地捕捉到了业务的关键破局点。
紧接着,小浣熊又将分析结果转化为直观的可视化图表——柱状图、热力图、气泡图一应俱全,复杂的业务态势瞬间一目了然。
最后,只需简单编辑,一份专业的《用户留存与渠道ROI优化分析报告》即可生成,完美交付。

视频来自内测版APP
是不是羡慕极了?
别急,正式版即将上线APP应用商店!
最近三年,AI领域两股巨大的力量正在交汇:
摩尔定律在AI领域重演——性能飙升,成本暴跌;
AI应用从星星之火,正式进入规模化落地的燎原阶段。
数据的变化,更是令人咋舌。
去年年初,GPT-4在数学奥赛中还只能拿0分;今年,AI已能斩获金牌。
在难度极高的「人类最后考试(HLE)」中,大模型的得分从个位数飙升至35%+。

不难看出,AI的推理力、规划力、长链条思考能力,正在快速逼近甚至超越人类的临界点。
根据麦肯锡的统计,2017年时,只有20%企业使用AI;到了2025年,有88%企业都在深度应用AI。

这背后的驱动力,绝非仅仅是「AI会写文章」这么简单,而是生产力本质的跃迁——
减少成本、极致提效、替代重复劳动、接管复杂任务。
某种程度上,小浣熊3.0的出现,标志着办公领域跨过了一道关键分水岭:AI不再只是生成内容,它开始真正为你「做事」。
今年9月,小浣熊给高校师生发了波福利——「教育专项权益」。
短短几个月,305所高校、5000多名师生加入,调用量破百万。
大家是真的在用它备课、写论文、敲代码。
小浣熊,已经悄悄变成了他们的日常。
更硬核的是,小浣熊已经实现了全链路国产化适配。以后,为了满足更多办公需求,AI盒子、AI PC都会安排上。
所以,下次再面对繁琐工作,别把自己当成操作软件的机器。试着把目标丢给AI,让它替你走完那条最累的路。
毕竟,你的超级办公搭子,已正式上岗了。
参考资料:
https://office.xiaohuanxiong.com/
文章来自于“新智元”,作者 “KingHZ 好困”。
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT