新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

微信电脑端变了

发布时间:2026/11/12 23:56:00来源:尧图网络
微信电脑端变了
大家好我是小悟。微信电脑版最近做了更新。朋友圈、视频号、搜一搜这些入口全被塞进了新的“发现”板块左侧工具栏一下子清爽了许多。公众号阅读也改成了三栏布局左边聊着天右边看着文章互不耽误。不过这次更新的重头戏应该是“小微”AI助手它终于从手机端搬到了电脑桌上。能找视频、梳理文件还能直接对着聊天记录提问。另外群聊免打扰也总算不再是一刀切了你可以单独设置保留“我”、“群公告”这些关键提醒甚至可以指定几位核心成员他们的消息始终置顶提醒。下面来详细说说。以前那排竖在左侧的功能图标现在被压缩进了一个叫“发现”的入口。朋友圈、视频号、搜一搜、小程序……全都安安静静地收在了里面。界面当然干净了但更深层的变化在于浏览逻辑当你打开一篇公众号文章时主窗口会被拆成三块左边是聊天列表中间是订阅消息聚合右边才是文章的正文。真正让人感觉“换了时代”的是那位叫“小微”的AI助手悄悄上了桌。此前它在手机端已经尝试过群聊总结、朋友圈代写之类的事如今在电脑端开始承担更重的办公角色你可以直接让它去搜你记忆模糊的一篇公众号文章连带着相关的视频号内容也能一并找出来。以前这个得记标题、翻主页、碰运气现在一句话的事。更实用的是文件处理——把PDF、Word、PPT直接丢给它它帮你总结要点还能接着追问。但你也别把小微想得太神了。电脑版目前还不支持上传视频手机端的历史对话也同步不过来。换句话说换了设备AI就“失忆”了。想让它连贯地处理你一天的工作还得在每台设备上重新交代一遍背景。至于群聊免打扰这次终于不用再走两个极端。以前开着免打扰什么都收不到生怕错过领导的关掉吧又得忍受几百条无关消息的轰炸。新版本里你可以精细地勾选“我”“所有人”“群公告”这些必须提醒的类别还能额外挑出四位核心群成员他们的发言不受免打扰约束。这个设计对常泡在工作群的人而言算是切中了实打实的痛点。最后个人觉得微信这次改版的方向明显是把PC端从“聊天的延伸”往“办公桌面”上抬。但凡用过飞书、钉钉的人都能在这种三栏布局中嗅到熟悉的味道。微信或许开始认真琢磨起电脑前的效率问题。不过话说回来工具做得再智能也只是工具。小微能替你搜文件、划重点但它替不了你在群里说一句有人情味的“收到”替不了你和同事对视一笑的默契。界面可以越来越像操作系统但微信的底色终究还是人和人之间的连接。谢谢你看我的文章既然看到这里了如果觉得不错随手点个赞、转发、在看三连吧感谢感谢。那我们下次再见。您的一键三连是我更新的最大动力谢谢山水有相逢来日皆可期谢谢阅读我们再会我手中的金箍棒上能通天下能探海
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/13 0:43:49

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/12 23:59:09

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/13 10:09:00

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/12 9:25:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/12 15:57:44

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/13 0:02:27

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉