近日，有消息称，由百度集团前副总裁景鲲（Eric Jing）创立的AI搜索公司Genspark即将完成一笔2亿美元的新融资，投后估值预计达到10亿美元。
每隔一阵子，总有人宣告“RAG已死”：上下文越来越长、端到端多模态模型越来越强，好像不再需要检索与证据拼装。但真正落地到复杂文档与可溯源场景，你会发现死掉的只是“只切文本的旧RAG”。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。
在 AI 发展的新阶段，大模型不再局限于静态知识，而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制，但它们返回的并非总是高质量的资料：一个低质量网页、一条虚假消息，甚至是暗藏诱导的提示，都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」，进而生成带有风险的回答。
苹果又一华人AI高管被Meta挖走了！据彭博社爆料，这次被挖的是Ke Yang（杨克），负责AI搜索与问答系统，几周前刚被任命为AKI团队负责人，负责让Siri追赶上ChatGPT等主流大模型的能力。而离职消息一出，苹果AI的未来或又将添上许多变数。
极客公园最近体验了一款叫做 Websets 的 AI 搜索工具。与谷歌搜索不同，Websets 试图理解人类的复杂意图。它并非为日常查询设计，而是专门处理传统搜索引擎难以完成的复杂任务，例如寻找具备特定复合经验的专业人士，或筛选符合多重标准的公司实体。
基于多模态大模型语义理解能力的统一多模态嵌入模型UniME-V2。该方法首先通过全局检索构建潜在困难负例集，随后创新性地引入“MLLM-as-a-Judge”机制：利用MLLM对查询-候选对进行语义对齐评估，生成软语义匹配分数。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
在AI快速迭代的浪潮下，搜索正在经历一场前所未有的重构。秘塔AI最新推出的「Agentic Search」模式，不再停留于「问什么答什么」，而是「边想边搜边做」。
Chrome正式迎来史上最大AI升级，谷歌将自家大模型Gemini全面接入浏览器。从内置AI助手、跨标签智能整合，到历史记录检索、AI搜索模式与更强安全防护，浏览器使用范式有望被彻底改写。
