因为参与寒武纪研报的选题研究，我打开了已经好几个月没打开的AI应用“今天学点啥”，求助它帮忙解读两篇与芯片有关的英文学术论文。论文是寒武纪创始人陈天石10年前写的，内容是关于其团队对AI所需芯片需要怎样的架构创新所做的工作。

如果没有AI，这种强技术相关性的学术论文对记者来说哪怕不是天书，也至少需要耗时一两天、搜索大量资料，才能弄懂其中一二。但当我将两篇论文下载下来，再上传给“今天学点啥”，选择我希望它输出的讲解风格：面向初学者、5分钟速讲（你也可以选择爱因斯坦、尼采、孔子、武侠、悬疑、快板甚至奏折风格），几分钟后，我得到了一份20页长的PPT，以及对这份PPT的视频讲解—长度在10分钟左右。

关键的是，它讲得还挺不错。没有听讲解前，我只知道论文大概讲了一些与嵌入式神经网络处理器（NPU）相关的事，听了讲解，我理解它提出了一种新的芯片架构，通过优化芯片的内存空间、提升数据访问效率，从而获得比传统GPU更强的AI计算效率—毕竟GPU最初是为图像计算而不是AI计算设计的。

开发“今天学点啥”的是一家叫秘塔AI的中国公司。这家公司2018年就创立了，早期产品是为法律从业者提供AI助手类工具，今年4月才推出上面这个自称“塔子老师”的新产品。

老实说，这样的产品目前很难归类，它既像是一种个性化教育类产品—公司创始人在产品发布期间曾对外声称，有学生家长是其用户—又像是工作类场景的延伸。对今天的很多职场人士而言，哪怕已经不需要写论文、交作业，不少人仍然需要主动学习，才能更好地完成分内工作（比如我们这些科技记者）。

这类没什么“边界感”的AI应用在过去一年间蔚然成风。Google这两年最有名的AI原生应用NotebookLM很大程度上也在做类似的事，区别在于，背靠大厂的NotebookLM的token处理容量强大很多。它允许用户最多上传50个包括PDF、MP3、Markdown等格式在内的文件，并以这些文件构建本地数据库，再发起提问。