Particle’s AI news app listens to podcasts for interesting clips so you don’t have to
Techcrunch
AI news app Particle can now pull in key moments from podcasts, letting readers instantly play short, relevant clips alongside related stories.
Particle AI 新聞 App 代替你聆聽播客並擷取精彩片段
AI 生成摘要
Particle 推出了一項名為 Podcast Clips 的新功能，能自動識別並從播客中提取相關的音訊片段，讓你在閱讀新聞報導時能直接聆聽重點內容。
Particle 的 AI 新聞 App 為你監聽播客中的精彩片段，讓你省去親自收聽的麻煩 | TechCrunch
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Particle 的 AI 新聞 App 為你監聽播客中的精彩片段，讓你省去親自收聽的麻煩
由前 Twitter 工程師開發的 AI 新聞 App「Particle」，現在除了能追蹤網路上發布的新聞，還能跟進播客（Podcast）中爆發的新聞。
就在最近發布 Android 版本之前，Particle 推出了一項名為「播客片段」（Podcast Clips）的功能。該功能可以從各種類型的播客中找出最有趣且相關的時刻，並將這些片段與其動態消息中的相關新聞故事並列。
因此，你不需要為了聽取那 45 秒的有趣評論而聽完一整段冗長的播客，你可以在 Particle 上閱讀新聞的同時播放該片段。你也可以選擇閱讀該片段的逐字稿，文字會隨著語音同步標註。
「我們基本上針對任何新聞故事都這麼做了——如果有播客在討論它，或者與之相關，我們都有這些片段，」曾任 Twitter 產品管理高級總監的 Particle 執行長 Sara Beykpour 告訴 TechCrunch。「當你在閱讀或了解一個故事時，這是一個非常酷的方式，可以讓你了解人們對此有什麼看法？評論是什麼？」
這項功能的加入，反映了多年來新聞生態系統的轉變。不僅越來越多的人從播客獲取新聞並將其視為可靠來源，這個媒介也正成為公眾人物發布突發新聞和重大聲明的目的地。
正如彭博社在 2024 年報導的那樣，科技公司的執行長們現在尤其傾向於尋找友好的播客主持人來發表他們的論點，而不是試圖與傳統媒體合作。
這使得如果你想跟上新聞節奏，關注播客變得更加至關重要。
Beykpour 表示，Particle 使用嵌入模型（embedding models）來理解播客何時與特定新聞故事相關。她解釋說，這些模型是由提供大型語言模型（LLM）的同一批公司提供的，但它們並非生成式 AI 技術。
「我們使用向量嵌入來理解播客的不同部分與這些不同故事的關聯，」Beykpour 指出。「單個播客可能會涵蓋 10 或 20 個故事，所以我們使用 AI 來理解這一點。我們還使用 AI 來處理剪輯邏輯，並理解何時開始和結束一個片段。」
該公司利用 ElevenLabs 的技術進行轉錄。然而，精確識別音訊剪輯位置的部分技術則是 Particle 的獨門秘方。
利用播客來更深入了解新聞評論的想法，也是當今新聞編輯室正在密切關注的事情。正如 Nieman Lab 本月報導，紐約時報一直在使用一種自定義的 AI 工具，利用 LLM 來轉錄和總結數十個右翼及保守派播客的新集數，以更好地了解該陣營的影響力人士對新聞的看法。
Particle 的播客片段功能不僅限於新聞故事。由於該 App 已經能識別不同的實體（如人物、地點或事物），你可以前往知名人物（如 OpenAI 執行長 Sam Altman）的頁面，以動態消息的形式查看他所有在播客中的現身。
Particle 也一直忙於開發其他功能。該公司首次嘗試透過 Particle+ 進行變現，這是一項可選的每月 2.99 美元（或每年 29.99 美元）的訂閱服務，讓你可以使用高級功能。這些功能包括：使用自然語言以你偏好的風格總結新聞；在使用個人化音訊動態時選擇不同的聲音；「聽新聞」功能；無限次的填字遊戲；支援與其 AI 聊天機器人進行私密提問等。
Android 版本的發布還帶來了其他幾項顯著變化。瀏覽標籤現在除了典型的政治、科技或娛樂板塊外，還包括了具有時效性的故事，如 2026 年冬季奧運會。此外，當你點擊一個實體時，你會看到一個包含定義、故事、文章、相關實體和相關主題的新頁面。
Particle 並未分享有關用戶活動或轉化率的數據，但 Beykpour 指出了該 App 在 Android 版推出前的國際受眾情況。每週有 55% 的 Particle 用戶來自美國境外，印度（15%）是僅次於美國的最大市場。
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