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探索AI如何革新你的阅读体验，腾讯ima和DeepSeek的书架分类大比拼。 核心内容： 1. 腾讯ima如何结合微信读书实现书架智能化分类 2. DeepSeek在分类准确性和稳定性上的优势 3. AI分类与规则分类的对比及其适用场景分析
最近使用ima比较多，结合个人阅读的场景，在家里有书柜就是一个分类问题，对于线上书架的书很多需要整理是一个问题，怎么样通过AI处理呢？
今天我们就来一起撩一撩腾讯ima的解决方案。
一、ima + 微信读书 + DeepSeek
首先我们下载ima.qq.com，进去ima客户端，输入weread.qq.com进入微信读书。
然后我们找到书架的地方，点击右上角的ima，提问：帮我整理书架上的书，进行分类，要求符合mece原则
然后我们就可以看到DeepSeek的分类，我们可以再进一步提问，让月度变得更加直观：对分类总结生成脑图
这个分类还是挺清晰的，可能有人会说微信读书也自带分类呀：
我们看看这两者的区别，先提出问题：
如果是固定规则，当遇到一本书可能又可以分类到经济、又可以分类到悬疑的时候，我们应该如何进行处理；如果是有新增的类型，原有的类型应该如何处理；我想有自己的分类怎么处理？
针对这个这些问题，有大模型就是一个比较好的解决方案，比如大模型会根据读者阅读书的分布情况进行动态分类，面对新书、跨学科书籍、文学作品以及抽象主题上，准确性与稳定性显著优于规则分类。
那么都用大模型是不是就好了呢？
其实也不是，如果需求简单、数据量小，规则分类是更经济快捷的方案。如果追求精准度、用户体验和长远发展，大模型分类更具优势。
那么我们可以在当前的分类里再加入一个AI分类，可以看看用户的选择更加偏向于哪一个。
二、结束语
输入什么脑子里就思考的是什么，思考什么就会影响成为什么样的人，读书分类其实就反应出了一个人的情况，这个分类AI帮助做到。
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