现代职场东说念主，"随处挪动办公"是一种常态。

前一秒还在 city walk，下一秒掏出条记本往台阶上一放、马上办公；候机室里，总有那么几个东说念主直到登机的前一秒还在条记本上敲字疾书。

这是信息爆炸、趋承无处不在的现代社会，在予以东说念主类生存浅陋之余，唾手附赠的无奈。

契约坚硬前重要信息修改、稿件发布前的查漏补缺，各样突发情景，齐让挪动办公处理文档成为当下职场东说念主的刚需。

手机屏幕越作念越大，给东说念主们在挪动中阅读更长的文档提供了浅陋，但"处理"的顺次仍在困住职场东说念主的当作，随身佩戴的条记本仍然是肩头千里重的职守。

大模子的到来给幽静职场东说念主的肩膀带来了可能，也给产学界攻克"难啃的硬骨头"——文档 AI，带来了打破口。

1992 年，Adobe 荟萃创举东说念主查尔斯 · 希莫尼发明了 PDF，连同十年前微软的查尔斯 · 希莫尼发明的 Word，联手开启了数字化办公的时期。

堆积如山的纸质文档奇迹被浓缩在一方屏幕之中，一度将东说念主们处理文档的效果推向了新的层级。但两个查尔斯齐不会意象，几十年后的当前，这些数字文档会反过来牵扯职场东说念主的奇迹效果。

工程师敲代码前需要阅读的时刻文档动辄几百页，分析师写行业施展需要从几十、上百家公司财报中抽丝剥茧、获取趋势共性，物理天下的纸质文献化身为 14 寸屏幕堆不下的数字文档，一样不错归并无数职场东说念主。

东说念主工智能发展几十年，产学界很早就试图用 AI 时刻缓助东说念主们处理文档奇迹。从最早的法例启发到神经网罗引入权重和数据进修，基本的想路齐是"东说念主为归纳法例 ->迁徙为机器话语（函数和代码）->诠释注解缠绵机法例"。

但是，跟着东说念主们需要在电脑上处理的奇迹领域越来越广，文档的复杂化发展莫得至极，有限的硬件算力和仍待完善的算法，齐使得大部分文档智能不那么智能。

举例一朝著述过长或是包含的图文成分过多，文档智能给出的摘录通常不够准确，致使和文档试验风牛马不相及；

或是用户但愿针对某一问题在文档试验中找到相应的解答，文档智能天然会给出谜底，却不行溯源定位到原文，使得用户无法进一步笃定谜底的准确性。

同期，跟着数字化长远到九行八业，文档类型越发零乱，每一类文档对应一种处理法例，一种法例再对应一套算法的成立和后续的调试，系数这个词经由逐步酿成了难以职守，况且不具备经济效益的费劲奇迹。

自动驾驶的难度大众皆知，而文档AI面对的挑战并不比自动驾驶少。

一是数据。字据 IDC 口径，2018 年 -2025 年，巨匠数据量将从 33ZB 到增长到 175ZB，其中 80% 短长结构化数据 [ 1 ] ，包括图像、音频、传感器数据等，共同特色是莫得合伙面貌、穷乏界说，难以表征；

二是明白才智。话语中的复杂语义、文档的结构化齐需要更强的逻辑演绎才智来明白妥协读，比如从"任务很艰苦，但小明宝石完成了"，推导出"小明永恒不懈"，再比如一级标题和二级标题之间的递进、表格表头与数据的逐个双应等。

三是专科性。尤其是在专科性极强的垂直行业，举例专科的论文，财经施展，讼师卷宗等等，解读这类文档需要专科学问的历久蓄积。

直到大模子的出现，无需东说念主工标注的数据和自监督学习机制，赋予了缠绵机自主进化的才智。

作为产学界最难啃的骨头之一，文档 AI 因此得到了打破的契机，HUAWEI Mate X6 的系统级 AI 助手小艺最初作出了示范。

本年 10 月"原生鸿蒙" HarmonyOS NEXT 负责登场，11 月华为 Mate 品牌盛典，软件层涣然一新，再次进化的智能体小艺聚焦了视野。

HUAWEI Mate X6 的大屏和简陋为挪动办公而生，HarmonyOS NEXT 将 AI 与操作系统深度会通，赋予了小艺处理复漫笔档时的打破性施展。

学术论文是典型的复漫笔档，其中包含无数抽象想法，混杂秘要晦涩的笔墨表述，加上精深的数据图表，依靠肉眼阅读、东说念主脑明白齐费时忙绿。

但论文写稿逃不开阅读、援用无数前东说念主论文，尤其是文献综述重要，是学术圈驰名"老浩劫"。

用 HUAWEI Mate X6 的文献处分器掀开一篇学术论文，点击右上角小艺星环招呼出小艺，先生成一张想维导图，快速掌抓著述的逻辑端倪和中枢不雅点。

用户对凄沧想法进行发问，小艺会遴荐解答，愚弄小艺连气儿问答精确溯源的才智，通过将谋略笔墨高亮，用户不错平直定位到原文作念进一步明白，或是字据解答陆续追问。这个举动就像东说念主类写论文标注数据起首和出处的习气，为的就是追求严谨和准确，撤消阅读者对生成试验准确性的费神。同期，借助高亮溯源的性情，阅读者也能快速找到想详备了解的段落，进一步提高阅读效果。

阅读过程中，遇到生分的想法，无谓到搜索引擎上搜索，平直问小艺，从"深度学习和神经网罗的干系"到"多模态 LLM 和一般模子的区别"，齐能赶快遴荐解答。

成绩于多模态试验感知才智，哪怕是论文包含复杂的图表和大段抽象的笔墨表述，也不错让小艺将其迁徙为详细易读的图文摘录，滔滔连接、阳春白雪。比如让小艺进行论文解读，用小艺字据文档生成排场易读的图文编排呈现，能更显着地给出抽象想法的区别，便于明白。不得不说，在需要处理非结构化、万般化表格或图文混排等复漫笔档情况下，华为的版面明白模子在试验通晓才智上的提高，让小艺具有了更大的上风。

表格数据亦然学术论文中通常出现的抒发方法，但其在呈现趋势、各异等方面存在不够直不雅的问题。

依托于鸿蒙系统打造的系统级文档助手，也让小艺有了智能感知用户意图的才智，在遇到肖似" LLM 积年参数限制"的表格数据时，就不错复制其中的大部分笔墨，小艺圆善识别后索取数据，生成" LLM 参数限制散点图 / 直线图"，展现趋势，一句话即可字据文档试验生成图表，就省得咱们我方倒进数据表再手动拉数据绘制了。而这就是系统与 AI 深度绑定的截止。

小艺之是以能正确识别文档，并给出准确的摘录，这也要归功于华为的版面明白模子，正因为有了这项才智的赋能，小艺才能作念到准确的高亮溯源、一句话生成图表等动作，事实上它还不错明白文档的页码，即等于将文档的某一页删掉或保留这种操作，齐能动动嘴巴让小艺代劳。

国内学者还通常遭受全英文文献的困扰，连络全文的英文突出名词，即使翻译 APP 不离手，也免不了阅读速率大大责难。小艺不仅能提供全文翻译，还不错生成汉文摘录、提供汉文问答来匡助用户更快地开通文献中枢。

几十页的学术论文，靠小艺不错极地面镌汰阅读时刻，将我方从零乱的信息中幽静出来，更高效地获取对我方的究诘简直有价值的论据和数据。

财报一样充斥着无数的笔墨、数据和图表试验。分析师写行业施展，需要梳理几十上百份财报，抽取出重要数据作念线性回顾分析。

有了小艺，想要对财报中的表格数据进一步分析，一样不错借助小艺的多模试验精确感知解读的才智，得到分析绘图，还不错平直一句话生成自界说表格，举例"把第一季度、第二季度收入画成饼状图"等条目。

小艺省略粗略演出"究诘助手"、"助理分析师"，最重要的就是前边所提到的，其依托的是跳跃业内的版面明白模子。

版面分析模子是复漫笔档处理的基础，它将文档按照区域永诀，定位标题、笔墨、图片、表格等重要信息，再进行解读，是扩充表格索取等后续操作的前提，其精度决定了这些操作的准确性。

小艺背后的版面明白模子通过加多长序列、RAG、Grounding 等时刻宗旨，提高了通晓文档的才智，并竣事了端对端的优化。

其中，长序列是指文档中的荆棘文，也就是"远景纲领"和"布景学问"，模子省略愚弄的荆棘文越长，对试验的明白才智越强，平直影响摘录生成、翻译等功能。

RAG 即检索增强生成时刻，当用户向小艺建议一个问题，RAG 时刻负责从各种数据源检索谋略联的信息提供给模子，抽象这些信息回应用户的问题。

Grounding 则用来引器具体的想法、事件，通过成立与现实天下的谋略，确保小艺生成试验的可靠性，更准确地舆解、描摹图像、视频等多媒体数据。

苍劲的模子赋予了小艺跳跃业内的文档处理才智，是其抽象才智的其中一隅。

职场上条目的不仅仅奇迹才智，主不雅能动性、有问必答也被视作使命心的体现。

肖似地，用户关于文档智能助手的期待也不仅仅满盈强的处理文档"硬实力"，更容易开启、随叫随到等等"软实力"，也对用户体验至关紧迫。

而小艺的深厚"内功"就在于此。

与 HarmonyOS NEXT 的深度会通，使得小艺晋升为系统级 AI 助手，调配算力、线程、内存等系统资源愈加机动。

至极于跑堂寄语的小厮升职成为执掌东说念主事调遣、采买等事务的大管家，简直领有了采纳用户生存、奇迹琐事的才智。

小艺的文档智能也因此竣事了"随叫随到"，与用户的交互方式愈加天然，将调用方式浓缩为了几个毛糙而平日的动作：

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