“采访核心信源，并以多个互相独立信源交叉印证★★■◆”这是新闻报道的基本操作规范。新浪新闻AI基于权威信源■■◆■◆■，并结合多个信源交叉验证，构建更准确的热点事件全貌图谱，给用户提供经得起推敲的准确结论。

　　AI时代★■■◆★■，AIGC内容泛滥，“以假乱真”的AI生成新闻正在污染互联网土壤◆◆★，真假难辨时严肃、专业、权威新闻会更有价值。正因为此，我认为新浪新闻代表的严肃新闻客户端，将再度重返主场◆◆★。

　　整体来说，新浪新闻的AI存在感更强，有一种“环绕式”的存在感。更重要的是■◆◆■，新浪新闻的AI，不论是智能总结★◆◆、AI问答◆◆、AI搜索还是延伸阅读，都与用户的高频内容消费场景自然结合。我认为这种让AI与内容消费场景结合◆◆，而非做一个独立的AI助理的入口才是资讯应用AI化的主流趋势◆★★，“AI看似处处不在◆■◆★，却又无处不在”才是好的体验◆★◆■。

　　而从智慧小浪的探索来看，新浪新闻在AI的探索上既有进击的一面（AI与内容充分结合，存在感满满），也有保守的一面，没有做AI生成新闻，而是守住媒体对“信息准确性”的底线◆★★■，基于微博与新浪新闻“双端”信源优势构成的数据护城河◆★■◆，引入DeepSeek等第三方技术，回归用户■◆★★◆“效率阅读”的根本需求以及对◆◆◆■■“信息准确性”的原则性要求，探索★■◆★“智慧小浪”新闻助理■◆■、AI摘要、AI搜索、AI延伸阅读等AI应用，提高用户资讯消费效率和平台整体运营效率。

　　很多AI生成的新闻摘要会存在幻觉问题，一方面是信源本身就是错的，比如基于匿名网页生成内容，匿名网页内容的真假◆■、对错以及是否过时AI无法判断；另一方面则是AI算法本身会存在幻觉★★◆★◆■，“先射击再画靶■★■■◆”的问题也十分普遍：AI基于一个结论再去编造论据来佐证。

　　AGI时代■■■，资讯的生产、分发和消费方式再次被AI技术变革。从新浪新闻、腾讯新闻◆◆、今日头条等平台对AI大模型技术的应用来看◆■★◆，AI技术对资讯客户端的最大价值还是在于“效率的提升”★■■◆★◆。

　　而从新浪新闻◆◆◆★★★、腾讯新闻、今日头条、百度App们的探索来看■■，AI在内容创作外◆◆★◆★■，还能彻底改变用户的资讯消费习惯★★■◆■，内容呈现形式◆★，信息组织方式和平台运营模式，这是AI带给传媒业的正向价值。

　　腾讯新闻也提供了AI新闻助理■◆★★◆“新闻妹◆★★★■”，其交互逻辑跟新浪新闻“智慧小浪”有些形似■★，但入口藏在◆◆“我的■◆◆★”菜单■■，未与腾讯新闻的频道、专题◆★◆、文章等新闻阅读场景结合，更像是元宝嵌入版。

　　新浪新闻“智慧小浪■◆★★”的存在逻辑则截然不同。除了可在■■★■★“我的◆■★”菜单点击“智慧小浪（DeepSeek版）”就新闻热点展开问答式搜索外■◆■★◆，新浪新闻AI化的最大特色是与内容紧密结合◆★◆◆■。

　　继陆续改变搜索、电商★■★★■◆、家电、汽车等诸多行业后★◆■★，DeepSeek以及其代表的AI技术正在深入改变资讯客户端。

　　当然★★★◆◆★，腾讯新闻也有“独一家”AI功能：评论AI总结，也就是对评论区网友们的讨论进行摘要总结，让用户秒懂吃瓜群众的风向——建议新浪新闻们可以跟进◆■。

　　总而言之，在新浪新闻App■◆★★■，“智慧小浪”的存在感极强，用户不需要特意去打开“智慧小浪”，AI会在搜索、频道◆◆■、专题、热榜、文末等等地方自然出现，提供准确的AI总结内容。

　　比如我在很多文章的末尾会看到“智慧小浪”的智能话题推荐，点击后就是与“智慧小浪”进行对话问答；当我搜索★◆◆“iPhone涨价”时■◆◆◆◆★，结果首先会出现“智慧小浪”的智能总结★★■；在点击热点专题或者热榜话题后，首先看到的同样是“智慧小浪”的AI回答……在新浪新闻内容的许多“角落”，你都能看到“智慧小浪★★★★◆”见缝插针般地存在。

　　新浪新闻AI几乎会对所有重大热点进行智能总结■★■◆，并生成内容★◆★■■★，涵盖事件脉络梗概、时间线、不同观点梳理等■★◆◆◆★。具体呈现上◆★★★，作者为“AI看天下”、由AI生成的“智能总结”热点概览文章，会出现在要闻频道的信息流中。

　　在“俄乌冲突”等热点专题下■■■◆★，新浪新闻还用AI整合了“AI问答”系列■★◆■◆，让用户对关于该热点的不同角度讨论一目了然■★。

　　不过■■★★，百度AI搜索与头条AI本质都是AI搜索★■■★★，与新闻资讯业务没直接关系，在DeepSeek、元宝、豆包等特定的AI大模型助理上■■■★★，用户也能获得相似的体验。

　　我发现，智慧小浪生成的内容中的每一个结论，都有标注信源，且往往会有多个信源供读者再判断和回溯信息，而且AI在深度思考时会明确★■■★，优先引用媒体账号和大V的信源★◆。

　　从行业实践来看★★◆，AIGC可能是AI对资讯行业■■“最小的价值■◆■★◆◆”★■◆◆◆◆，它顶多可以发挥辅助作用■■★，而真正的权威、深度、专业报道则离不开人类■■★■，特别是人类基于其价值观形成的信息判断能力★◆、现场报道能力、主观体验能力和专业认知思想。如果媒体将现实报道交给AI★◆◆，很难规避fake news问题。

　　一方面■★★★，是提升用户的内容消费效率。不论是热点事件的AI摘要、专题还是问答★★◆★■，其实都是为了让用户在更短的时间，更准确◆◆■★◆、更全面、更深入地了解热点，本质是提高资讯获取效率◆◆■■★◆；另一方面★■■，则是提升资讯平台的运营效率。比如新浪新闻AI生成的内容专题◆★■，在过去需要高水平的专业运营团队才能制作◆★★■★，如今AI智能生成，可大幅缩短专题上线时间，让更多热点都能拥有自己的专题。

　　比如中美关税争端持续多日，过程更是一波三折，相关信息让人眼花缭乱，对一般人来说，要搞清扑朔迷离的真相并不容易。在新浪新闻“智慧小浪”通过AI搜索，我可以快速对整个事件的发展脉络、最新状态和核心讨论一目了然■■◆★■★。新浪新闻AI并不生成内容本身，而是基于AI对权威媒体和认证用户的内容进行整理归纳，因此我无需担心AI幻觉问题，且对疑点内容都能根据参考来源追溯◆■■。

　　相较而言，今日头条的AI订阅倒是独此一家◆■◆★★★，可圈可点。简单地说■■★★，头条AI会AIGC生成海量热点话题内容并保持更新，用户可订阅感兴趣的话题，并关注其动态。

　　比如★■★◆◆，资讯分发彻底突破算法“茧房效应”■◆。新浪新闻★■■◆“智慧小浪”在内容末尾或者特定部分，智能出现AI延伸阅读，引导用户精准获得事件的相关信息，其实是在“千人千面★◆■■★”后的又一次分发变革。“千人千面”可以实现■◆■“内容找人”，而“AI延伸阅读◆★★★◆”则实现了“基于内容再找内容”，让用户获得更多视角的信息，避免信息茧房效应。

　　当我进入到“哈佛大学禁招国际生”这样的专题后■★★◆★■，由“智慧小浪■◆★★★”基于深度思考AI总结的热点概况也会呈现在黄金位置。

　　因此我的判断是：AI+资讯，更适合主打严肃新闻◆■、权威新闻、专业新闻的平台。至于看八卦、读爽文◆■★、看网文的兴趣内容平台◆◆★，其实不大需要这样的AI功能，毕竟他们去平台就是★◆“杀时间★◆★◆”消遣的，并不需要“省时间”提效■◆◆◆★■，至于内容是否准确，他们可能也不会太介意。

　　比如，资讯从■★◆“单向推送”进入到“双向互动◆★◆”阶段。过去，不论是★★★◆◆■“主编推荐”阶段还是“千人千面◆◆■★”阶段★◆★■，用户的信息获取都是“单向被分发■◆”，是被动的信息接收者。但新浪新闻“智慧小浪■★”■★★、腾讯新闻★◆★★★◆“新闻妹”则让资讯获取进入到“双向互动式★★■■◆★”模式。

　　前两天 ■◆■★，我发现新浪新闻宣布上线了AI助手“智慧小浪◆■■”，就简单试用了一下◆■★■★，出于好奇■★◆◆★★，又打开了今日头条、百度、腾讯新闻三大资讯客户端，我发现，原来大家都悄然以各自的形式在拥抱AI。

　　再比如■◆★，AI将协助资讯多媒体化，提升用户体验。传统文字多媒体化成本高■■■◆★◆，只有少数资讯“有机会◆★■■■★”被制作成海报、长图k8凯发推荐电游娱乐官网、音频、视频……但AIGC技术则允许更多内容多媒体化■◆★，比如新浪新闻热榜支持“AI热点总结语音播报★■■◆★”，未来或许还将支持AIGC海报、AIGC短视频播报甚至AIGC数字人直播……再结合智能手表■■、AI眼镜◆■◆★◆、车载终端等新型终端，将给用户带来更多样的内容消费体验■★◆★★■。

　　百度的AI技术强大，且已与搜索、网盘★★■◆■、文库等应用深入结合。不过罗超频道体验时发现◆★★◆◆■，百度AI技术尚未与资讯内容本身进行★◆◆■■“因地制宜”地融合◆★★■。用户可在百度App使用AI搜索相关热点事件，获得AI整理的内容梗概。

　　DeepSeek掀起了AI应用狂潮，千行百业的应用都将被AI重做一遍。在资讯与AI加速结合时，新浪新闻们加速布局，没有将重点放在AIGC新闻内容生产上，而是将AIGC应用在资讯分发、内容消费与平台运营的升级上，我认为它们都走在正确的道路上。

　　再比如华为日前发布了折叠屏笔记本电脑，针对此，新浪新闻的“智慧小浪”找到了133篇参考资料，生成了十分详细的产品介绍与总结，除了产品亮点外，还有市场定位分析◆■■★★■、用户场景分析、产品线未来展望等，且适当地引入了产品评测图文和视频供用户参考。

　　就资讯客户端而言★■◆★★，最值得关注的★◆◆，还是AI生成的资讯本身：是否靠谱、好不好看。我选取了一些热点新闻◆■，来看看几个平台的AI生成能力，结果还是蛮让人意外的。

　　而腾讯“新闻妹★■◆■■★”、今日头条“头条AI”、百度AI搜索的参考资料分别只有11★◆★、5◆■★、4条，生成结果也更加简略■■★，甚至连新品发布日期都没有◆★■。

　　新浪新闻规避AI生成问题的关键，在于其拥有新浪新闻与微博两大渠道★◆■■，形成了数据源优势。其中，新浪新闻接入绝大多数权威媒体内容，微博在权威媒体外还有大V、官微◆★、KOL★★■■◆◆、明星、名人★◆★★★、当事人等第三方认证创作者★◆，他们在持续输出大量的实时热点信息。基于双重权威数据源，新浪AI内容生成的“原材料◆■◆”更有保障★■◆◆★■，最直观的反应就是参考信息源比其他平台普遍高出一个数量级，单单是来自微博认证用户的内容都足以碾压友商了，因而生成的内容准确性更高，更靠谱■◆★◆★。

　　在头部资讯客户端纷纷“泛资讯化”甚至成为包罗万象的兴趣内容平台时，新浪新闻一直坚守严肃新闻赛道，要闻、财经★■★■、体育★★、科技、军事■■◆★◆、国际、民生等频道一直坚持专业新闻优先■◆★★★，由此也聚集了一波追求效率阅读的专业新闻读者，形成了严肃新闻多、影响力强的平台心智。

　　资讯产业一直身处技术革命的前沿，甚至可以说，资讯才是最古老的互联网产业之一——新浪★◆◆◆★、网易■★★◆、搜狐等门户网站是率先普及的互联网产业，比搜索◆◆◆■■★、社交、电商都要爆发得早k8凯发推荐电游娱乐官网★★■。在深度学习技术主导的人工智能时代■◆，资讯客户端率先AI化，主打“千人千面◆■◆”的今日头条脱颖而出★◆★■◆■，百度◆◆★、UC等新资讯平台涌现◆★★◆，新浪新闻、腾讯新闻等新闻客户端也积极拥抱智能推荐技术，转型成功。

　　那么，资讯客户端们在拥抱AI技术上有什么不同思路？AI大模型技术将给资讯客户端带来什么新的价值■★◆?对新浪新闻、腾讯新闻◆★◆■、今日头条和百度App体验一番后我有了答案。

　　在全球范围内，一些新闻媒体已在探索AI创作，比如AI热点播报，AI新闻生成★■★◆★◆，视频主播★★。比如24年■★，拥有200多家报刊的全美最大报业公司Gannett（按发行量计）在其新闻系统中引入生成式人工智能（AIGC），以节省资金、提高效率；路透社也在探索AIGC新闻，但会“采取负责任的方式，保障准确性，并培养信任度■■” 。不过，此前已有多家媒体探索AIGC新闻翻车，比如CNET和Men’s Journal等媒体利用生成式AI发表了包含错误事实的报道■■★■■。

　　用户在资讯客户端使用AI◆■■★，比如新浪新闻AI问答、AI摘要◆■、AI专题这样的功能来“看新闻”，根本还是想快速、准确■◆◆★★、全面地了解事件的全貌，提高资讯获取效率★■■★■。就这一点而言■★■★◆★，资讯客户端大面积应用AI还是在做“效率阅读■★★★■”——新浪新闻当前AI浓度最高的是★■■“要闻频道★★★”，也符合我的这一判断，因为◆■★“要闻”频道的用户本就更重视资讯获得的效率■■★◆★◆。

　　虽然都是使用DeepSeek这样的深度思考模型，但有的平台的生成结果明显较为简陋。比如5月下旬比亚迪25年掀起的价格战引发业界高度关注，已成为新闻事件■■★■。对此，新浪新闻★★■◆■“智慧小浪”的参考资料多达74条，生成的结果最全面，腾讯“新闻妹◆■■★★★”和今日头条“头条AI”分别只有5篇和9篇参考内容，生成结果较为简洁；百度AI搜索（智能模式）只给出了比亚迪的股价图，没有任何事件总结。

　　十年前，深度学习技术在资讯行业掀起了“千人千面”的分发变革；十年后，AI大模型技术正在再一次重塑资讯产业，一场更加猛烈的产业变革◆◆◆★，正在上演◆★★。返回搜狐，查看更多