蹭DeepSeek流量的太多了，只有TA能让小白都用好

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无须对模型进行二次调教，只需用自然语言输入一句指令，让它模仿内容主编来判断选题价值，一个选题管理模板就做完了。

它可以从热度、大众关心度、行业影响力，以及可操作性几个角度把一个选题拆分出来。甚至， 给到了一个非常清晰的最终得分。

在第二天电商专场里，编辑部更是对这种模式的高效有了深刻感知。内容创作者的数据处理量还算小，相比之下，电商的数据规模就非常夸张了。

尤其是库存管理，是命根子一样的存在。 “ 电商的死法，只有一种死法，就是库存没管好。” “ 直播老炮儿 ”朱萧木表示。

补货不及时，或者样品堆积、烂仓库，将带来巨大损失。

而电商行业的多位大佬，现场演示了怎么用 AI 和多维表格来做库存管理，以及直播脚本、卖点的拆解。

只需要这样一张过程痕迹的记录表，每次样品的出库和入库，每一次工单都会被清楚地记录和保留，为你自动计算出无效库存。

朱萧木表示，专业的数据型主播也好，电商公司也好，最需要盯的其实就是这样一张可视化的图表。

而这些管理任务，DeepSeek 本体都没有办法做到。即便是最擅长的文本任务，在实际场景中也难以胜任。

比如要给这周上架的 100 件选品写脚本，你不可能在 DeepSeek 里进行一百次对话来获取。

但在直播演示中，主持人把产品详情图一拖、一拽，就得到了一份可以拿来直接用的口播文案和产品信息。

当然了，这不是一个 DeepSeek 可以做到的。

为了应付多种场景，飞书多维表格里同时集成了豆包、阶跃星辰、Kimi、零一万物等不同领域的模型，让这些模型群策群力，分工协作，在表格里同时运算。

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