为高密度信息「降噪」，腾讯这个产品才是会用 AI 的样子

回想一下，在过去的一两年里，我们的工作方式是如何被 AI 会议工具改变的？

最初的惊喜来自于「听得清」。当语音转文字技术终于跨过了准确率的门槛，对着屏幕上像瀑布一样流淌出的实时字幕，许多人都产生过一种「终于解放了」的错觉。

但随着使用频率的增加，另一种疲惫感随之而来：准确的逐字稿并不等于有用的信息。会后想要从动辄几千字的「流水账」中提炼出核心逻辑、待办事项，或是当初那个灵光一现的瞬间，其工作量往往不亚于重新听一遍录音。

换句话说，会议工具的痛点，已经从单纯提高识别准确率，转移到了如何降低内容的「信噪比」。如果 AI 只能机械地把所有对话压缩成一段千篇一律的总结，它充其量只是一个勤奋的打字员，而谈不上真正的助手。

今年早些时候，腾讯会议上线的「AI 纪要」功能，就已经在尝试回应这些问题。与不少同类产品不同，腾讯会议 AI 纪要不只是做语音转写，而是通过语义分析和上下文理解，主动捕捉参会者的言外之意；会中自动推送最新小结，会后则提炼为行动清单，减少了许多负担。

而最近，「AI 纪要」功能又迎来了全面升级，在原有的通用基础之上，增加了应对各类垂直场景的「多模板」能力，目前已经上线了专为深度学习设计的「学霸笔记」、专为招聘场景打造的「面试助手」等模板。

这恰好契合了少数派的日常需求。一方面，我们今年频繁举办线下活动，邀请内外部嘉宾分享创作与实践经验，却常常缺少专门的人手做记录和整理「干货」文章；另一方面，随着业务拓展，我们不时需要新的同事加入，但并没有专职 HR，有招聘需求的负责人也未必熟悉面试流程与评估方法。

因此，在了解到腾讯会议的新 AI 功能后，我们马上将它用在了一些实际场景中，而结果确实相当令我们惊喜。

学霸笔记：为高密度信息输入「降噪」

在少数派，我们最常见的内部「课堂」，是对外公开前的创客分享和线下沙龙预演。以最近一次办公室创客分享为例，主题是「AI 时代的学习方法」。整个分享既有个人经历，又有方法拆解，还有不少具体案例，如果只靠录屏和人工笔记，会后把这些内容整理清楚并不轻松。

这一次，我们用腾讯会议来录制并整理这场活动。会前的准备流程非常简单：用腾讯会议发起线上分享，开启 AI 纪要，将模板从默认的「会议助手」切换为「学霸笔记」。此后，它就会以「课堂笔记」的形式滚动写入要点，中间不需要额外操作。

产出效果非常令人满意。从输出结果来看，「学霸笔记」的特点不是事无巨细地转写，而是会挑重点并尝试整理结构。比如，嘉宾讲到如何用 AI 辅助备考 CFA 时，它没有照抄现场的长段表达，而是自动梳理成更有逻辑的一段文字：先交代面对英文教材时的压力，再说明发现「题全是选择题」的突破口，最后才讲如何搭建知识库、实现「题目一贴就有解析」的工作流。

在讲刷题方法论时，系统把原本散落在对话里的细节整理成一个清晰的「三步走」：先用双语对照，建立语言桥梁；再逐个分析选项、解释误选原因；最后把题目对应回知识章节，帮助构建整体框架。对于基础薄弱或希望系统整理知识的人来说，这样的整理方式比简单的逐字稿更接近「可操作的方法」。

在分享过程中，AI 纪要窗口顶部的「会议概览」和「小结」会持续更新，对当前阶段内容做概括。到分享结束时，一个完整的脉络已经呈现出来。快速浏览这一部分，即使没有参与现场的人，也能大致看懂「这场课讲了什么」。

从使用者角度看，「学霸笔记」最大的直接收益，是大幅压缩了会后复盘时「找重点」的时间成本。页面中呈现的是一系列可以独立阅读的短段落，每段都有相对完整的起承转合和一句「关键点」总结。顺着这些段落读一遍，就能重新拼回整场分享的逻辑，而不必从头到尾看一遍录屏。

我们也注意到「学霸笔记」擅长捕捉隐含信息。例如，当讲者用「从刺猬下口」来形容入门难度时，笔记在总结中会补上一句「用生活化比喻降低抽象概念门槛」；谈到用案例串联知识点时，它会主动指出「现实问题往往是复合的，而课本知识是线性的」，把讲者对传统教学的反思单独写出来。

当需要进一步加工这场分享时，「一键导入元宝」的流程就接了上来。在 AI 纪要界面点击「去元宝提问」，腾讯会议会自动打开元宝，并把当前纪要整理为文本文件，作为新对话的附件。我们给出的指令很直接：「请基于这份笔记，整理一篇面向少数派读者的分享总结，约 2000 字。」

十几秒后，元宝生成了一篇结构完整的初稿：标题围绕「从刷题到共创」，正文按照 1.0 到 4.0 四个版本展开，每一版都包含概念解释、案例示意和适合人群。得益于前一环节「学霸笔记」已经做过一次高质量整理，这篇初稿的逻辑清晰度明显优于过去直接上传转写稿时的效果——可谓是 AI「强强联手」的案例了。

面试助手：双方博弈中的辅助「外脑」

如果说课堂与分享的难点在于信息密度，那么面试场景的难点往往来自心理压力和不确定性。对少数派这样规模不大的团队来说，招聘通常是阶段性的，没有专职 HR 设计流程，业务同事临时担任面试官时，很容易在有限时间里顾此失彼：既要建立基本信任，又要核对履历、追问细节，还得留下可对比的记录。

恰好，最近我们有一个共创平台运营岗位的招聘需求，便尝试用腾讯会议来安排面试，看看「面试助手」能不能给我们一些启发。

我们注意到，除了与其他模板类似的概览和实时小结外，「面试助手」模板最大的特点在于会在面试过程中，根据当下对话内容，手把手地给面试官提供「下一问应该往哪里走」的建议。

例如，当谈到「选题质量」时，候选人把指标主要等同于点击量和热度，面试助手会提示可以继续追问他如何定义「信息增量」，看他能否从用户获得了什么新信息的角度，给出更系统的标准；在候选人讲到大型促销项目的经历时，它则提醒可以追问「如果当天直播信号中断，你的预案是什么」，借此判断其风险意识和跨部门协调经验。

对于不常参与招聘、临时担任面试官的业务负责人来说，这些提示相当于一份「实时备忘录」，在不打断谈话节奏的前提下，让提问更容易抓住关键点，也更接近一场结构化面试。

当然，面试的目的是为了决策。谈话结束后，我们同样通过「去元宝提问」把这场面试的 AI 纪要导入元宝，指令是「分析候选人的优缺点，与岗位的匹配程度，并给出聘用建议」。

生成的结果被整理为一份简洁的分析报告：先归纳优势和劣势，随后用表格给出各维度的匹配等级，最后提出「可以录用，但试用期要重点关注方法论和协作能力」的建议。

对我们这样没有专职招聘团队的公司而言，这个流程提供了两方面帮助：一是将散落在对话里的信息重新按维度归类，便于在后续与其他候选人横向对比；二是提醒我们注意到原本可能忽略的细节，比如候选人虽然执行力强，但在危机应对或跨部门沟通上是否具备可复制的框架。

值得注意的是，「面试助手」并不只服务用人方。在征得同意后，我们也看到了候选人一侧看到的 AI 纪要界面。

在候选人视角中，AI 纪要同样提供了简要的会谈概览，但随后的内容明显更「温和」：既会给出建设性的建议，例如点明某个问题背后的真实考察点、建议在类似问题上增加具体案例和数据，也会适度予以鼓励，肯定其对岗位的兴趣和投入。

对于频繁参加面试的职场人来说，这更像是一份即时生成的「复盘提纲」，帮助他们在情绪平复后回看自己在表达结构、案例准备上的长处和不足。

从全量记录到按需提取：AI 会议工具的角色进化

经过这段时间的深度使用，腾讯会议 AI 纪要的新模板让我们受益颇多。「学霸笔记」让分享活动的参与者和组织者都可以把注意力放在「听」和「想」上，会后继续提问和扩展；「面试助手」则能帮助招聘团队减少信息遗漏，让决策过程更有据可循。

除了让我们感到便捷，腾讯会议的这些新功能也折射出 AI 会议工具的技术脉络。如果说之前的 AI 会议工具主要是在做「加法」，尽可能把所有声音转成文字，那么新一代工具更多在做「减法」和「乘法」。

「减法」体现在不再执着于全量记录，而是围绕具体场景做重点提炼——无论是学霸笔记对知识结构的整理，还是面试助手针对追问方向的提示，本质上都是在有限的沟通带宽里，帮用户屏蔽噪音、放大信号。

「乘法」则来自腾讯会议与元宝的协同。「一键导入元宝」打通了从「即时沟通场景」到「深度知识处理场景」的通路，让一次会议可以在更长的时间轴上持续产生价值。

更值得思考的是，AI 带来的变化也在悄然重塑「在场」的意义。过去，为了不遗漏信息，我们往往把自己变成记录机器，但这种物理上的在场，常常伴随着思维上的缺席。

而在学霸笔记、面试助手等模板的协助下，AI 接管了「即时记忆」和「基础整理」的工作，我们则可以把更多注意力放在观察、共情和判断上。

这或许才是 AI 会议工具的意义所在：它不是要替代人去开会，而是把人从低维度的认知劳动中解放出来，让我们能够回归到人最擅长的领域——去共情、判断、决策和创造。

对于每一位职场人和学习者来说，下次打开腾讯会议时，不妨试着点开那个「AI 纪要」按钮，并根据场景选择合适的模板，获得一位沉默但敏锐的「副手」。也期待 AI 纪要的模板能继续丰富，与元宝能进一步互通。当流水账被结构化的思考所取代，那些原本消耗精力的会议，或许真的有机会变成价值产出的源头。