还在抱怨AI人工智障？因为它不会摇人！

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你还在为AI的“人工智障”时刻抓狂吗？

让它看张图，它只能泛泛而谈；让它算个数，它可能开始胡编。我们总以为，解决之道是等一个更大的模型、更多的参数。

但今天，一条不同的路出现了——来自小红书团队的DeepEyesV2。它没有一味追求“更大”，而是选择“更巧”。它的核心秘密是：不会？我摇人来帮你。

没错，它自己就是一个“团队指挥官”。

它能看图说话，但不止于“说话”

DeepEyesV2能做的，远超描述一张图片里有什么。

给它一张图文混合的电商海报，它不仅能读出商品信息，还能主动去网上搜索最新价格和评测。给它一张带表格的图表，它能调用代码，直接把数据算给你看。

这不再是单打独斗，而是一个微型的、高度协同的智能工作流：观察、查资料、计算、推理，一气呵成。

它的强大，不在于自己多全能，而在于会“摇人”

这才是最颠覆的地方。DeepEyesV2的核心能力不是自己死扛，而是主动、灵活地组合使用各种外部工具。

• 视觉分析：觉得图片里某个区域是关键？直接裁剪放大，聚焦分析。
• 代码执行：需要数学推理或自动化流程？立刻写段代码来执行。
• 网络检索：知识库不够新？马上联网搜索，获取最新信息。

而且，这些工具怎么用、用哪个、用多少次，完全由它根据任务动态决定。没有固定剧本，全是临场发挥。这让它面对复杂问题时，表现出惊人的灵活性和准确性。

“小模型”如何练就“大智慧”？

它采用了一套聪明的两阶段训练法：

1. 基本功修炼：先用海量高质量数据做监督学习，打好理解和响应的基础。
2. 实战策略优化：再用强化学习反复磨练“何时、调用何种工具”的决策能力，确保在真实复杂场景下也能做出最优判断。

正因如此，在专业的RealX-Bench等评测中，它的综合表现显著优于了许多同类型的开源模型。它证明了一件事：模型的潜力，不完全由参数大小决定，更由它调动资源的能力决定。

这意味着什么？

这意味着，一个真正实用的AI智能体时代，正加速到来。

无论是电商内容的深度解析，还是需要多步数学和代码的自动化任务，或是实时信息检索与整合，DeepEyesV2都展示了一种更接近人类的工作模式——善用工具，协同作战。

它不再是一个封闭的知识库，而是一个开放的“问题解决中心”。

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所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood(读者也可此微信一起交流）。