Particle的AI新闻应用聆听播客，提取有趣片段，让你无需亲自操作
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Particle 为其 AI 驱动的新闻推送添加了 Podcast Clips
一款名为 Particle 的 AI 新闻应用，由 前 Twitter 工程师 （TechCrunch 文章）打造，现在不仅可以跟踪网页上发布的新闻，还能捕捉播客中出现的新闻。
就在最近的 Android 版本发布前，Particle 推出了名为 Podcast Clips 的功能，它会在众多不同的播客中寻找最有趣、最相关的片段，并将这些片段与相关的新闻故事一起放入推送中。
因此，你不必为了听到那 45 秒的精彩评论而完整收听一整期播客，只需在阅读 Particle 上的新闻时播放相应的片段。你还可以选择阅读该片段的文字稿，文字会在对应的语音出现时高亮显示。
图片来源：Particle
“我们基本上对任何新闻故事都做了同样的处理——如果有播客在讨论它，或者与之相关，我们就会收集所有这些片段，”Particle CEO Sara Beykpour（前 Twitter 高级产品管理总监）在接受 TechCrunch 采访时表示。“这是一种非常酷的方式，当你在阅读或了解一个故事时，能够快速了解人们对它的看法和评论是什么？”
此举呼应了新闻生态系统多年来的转变。越来越多的人 从播客获取新闻 并将其视为可靠来源，同时播客也 成为突发新闻和重要公告的发布渠道，尤其是来自公共人物的消息。
尤其是科技公司 CEO，如 彭博社 2024 年报道 所示，正倾向于寻找友好的播客主持人来传递他们的论点，而不是通过传统媒体。这使得关注播客变得更加关键，以便跟上最新动态。
Particle 使用 嵌入模型 来判断播客内容是否与特定新闻故事相关。这些模型由提供 LLM 的同类公司提供，但它们并非生成式 AI 技术，Beykpour 解释道。
“我们使用向量嵌入来理解播客的不同片段与这些不同的新闻故事之间的关联，”Beykpour 说明。“单个播客可能涵盖 10 到 20 条新闻，所以我们用 AI 来识别这些关联。我们还使用 AI 来处理剪辑的逻辑，判断何时开始剪辑、何时结束剪辑。”
图片来源：Particle
该公司采用 ElevenLabs 的技术进行转录。然而，精确定位音频剪辑起止点的技术则是 Particle 的独门秘方。
将播客作为了解新闻评论的渠道，同样受到新闻编辑部的关注。正如 Nieman Lab 本月报道 所示，《纽约时报》 正在使用一款自研的 AI 工具，利用 LLM 对数十个右翼及更保守的播客进行转录和摘要，以更好地了解该阵营的影响者对新闻的看法。
Particle 的 Podcast Clips 功能并不仅限于 ne
ws stories. 因为该应用已经能够理解不同的实体——人、地点或事物——你可以前往某位知名人物的页面（例如 OpenAI CEO Sam Altman），查看他在播客中的所有出现，按信息流排列。
图片来源：Particle
变现与其他新功能
Particle 也在忙于构建其他功能。公司首次尝试变现，推出了 Particle+，这是一项可选的 $2.99 / 月（或 $29.99 / 年）订阅，解锁高级功能，包括：
- 以您偏好的风格进行自然语言新闻摘要
- 为个性化音频推送（“收听新闻”）提供不同声音的选择
- 无限填字游戏
- 支持使用其 AI 聊天机器人进行私人提问
- …以及更多
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Android 版本还带来了其他几项显著变化：
- 浏览标签页现在除了常规的政治、科技、娱乐等栏目外，还会显示及时的热点故事（例如 2026 年冬季奥运会）。
- 点击实体会打开一个新页面，展示该实体的定义、相关新闻、文章、相关实体以及相关话题。
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Particle 并未公开用户活动或转化率的数据，但 Beykpour 提到了该应用在 Android 之前的国际受众。按周统计，55 % 的 Particle 用户位于美国之外，其中 印度（15 %） 是仅次于美国的最大市场。
作者
Sarah Perez 自2011年8月起在 TechCrunch 担任记者。她在此之前在 ReadWriteWeb 工作了三年多。 在成为记者之前，Sarah 在多个行业的 IT 领域工作过，包括银行、零售和软件。
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