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吃个瓜而已,AI居然写了份研究报告??
8007点击    2024-07-04 10:30

吃个瓜而已,AI居然写了份研究报告??



一口气查几百篇资料,从中精选出42篇参考十几秒内洋洋洒洒3000多字



而且这个AI不光把问题本身答好,还主动挑选了相关话题做拓展延伸


既然是老马和Neuralink的员工生孩子,那顺便也了解一下Neuralink技术有什么新进展吧。


本来想吃瓜放松,AI却叫我去学习……



字太多懒得看?别急,一直拉到最后还有脑图相关事件相关组织及人物,以及更多内容四个板块。


用思维导图、表格等形式把信息结构化组织起来,更加一目了然。还可以继续推荐更多相关内容。



那么到底是谁家AI主动性这么高,把吃瓜搞成了汇报总结呢?


揭秘了:腾讯元宝,最新上线深度搜索模式。



只要AI判断你的问题比较复杂,就会在第一次回复之后附上“深度研究该问题”入口。



这么强大的功能,拿来吃瓜看来确实是大材小用了。


那么,什么场景更适合它发挥出真正实力呢?


体验腾讯元宝深度搜索


要考验AI深度搜索的能力,学术问题肯定跑不了。


只要选一个范围稍大的话题,腾讯元宝基础搜索模式给出的回答倒是也正确、也能搜出来最新的内容,就是看起来像搜到什么总结什么,没什么章法



果不其然,可能AI自己也感觉到光拿出这样一个回复满足不了用户,直接端上深度搜索入口。



深度搜索模式下,有了研究大纲搭框架,内容又分成几级小标题,内容的深入和全面就都有保障了



由于内容太长,这里我们直接放上最后的脑图,一看究竟。



其实搜索还不是腾讯元宝的全部,另一项突出能力便是长文本总结了。


如果对AI研究报告中提到的某一项具体内容感兴趣,还可以直接从参考资料里把链接拉出来,就能让AI针对性总结了。


这样一来,无需在AI搜索和AI助手之间来回跳转,一个APP或网页、甚至在微信小程序里就能搞定一套工作流程



除了深度搜索某个具体的问题,元宝还可以这样用:总结当天的新消息,同样可以触发深入研究入口。


这样一来,研究大纲就变成了事件的目录。



接下来,每条下面的内容则是简报的形式,分为“背景”和“影响”两部分,两段话讲清来龙去脉。



最后面的“你可能还想知道”栏目,则是更多可延伸拓展的内容。



总的来看,腾讯元宝喊出的“轻松工作,多点生活”口号看来是认真的。


刚上架一个月就排到苹果App Store效率榜第34也是不错的成绩。



为什么各家都在布局AI搜索?


AI搜索,可以说是这一段时间大模型应用最火的关键词之一了。


国外巨头谷歌不用多说,AI搜索初创公司Perplexity也备受关注。


国内除了各大模型应用基本都内置内置了搜索能力,也有360AI搜索、秘塔AI搜索这样专门的AI搜索应用。


从巨头到初创公司,为什么各家都在布局AI搜索?


从需求角度来看,有数据显示,当前在大模型相关产品的使用中,超过65%的用户需求集中于提升工作与学习效率,其中“搜索问答”需求占比高达45%。在这个信息爆炸的时代,由AI代劳搜索筛选信息,也确实是很多人的刚需了。


从技术角度来看,搜索能给AI大模型提供训练数据截止日期之外的实时信息,让它面对时效性问题不会无能为力,同时也能减少因缺少知识造成的“幻觉”问题,让大模型更实用。


虽然道理是这个道理,但想把AI搜索做好并不容易。


不仅需要大模型深度理解用户的查询意图,高效的搜索算法,更要有优质的内容。


腾讯元宝基于腾讯混元大模型,在发布之初就聚焦AI搜索进行了专门的优化设计,基于微信搜索、搜狗搜索等搜索引擎,大幅度提升了搜索结果的准确性和相关性。微信生态的海量优质内容,也是确保腾讯元宝深度搜索能产出优质研究报告的保障之一。


而且腾讯在互联网大厂里一向以产品见长,此次升级的深度模式,则是在此前的基础搜索模式下,进一步拓展了问题的覆盖度和联想性。在科研、财经等专业场景下,深度搜索的效果尤为突出,深度满足专业人群需求。


事实上,非专业人士人群中,有不少AI搜索产品尝鲜者表示,用了一阵就换回传统搜索了。


因为很多时候,大家的需求就是找一个链接,或者想找到专业的内容去看,而不是要质量参差不齐的AI总结。



对于这一部分简单却高频的搜索需求,AI其实是没法完全替代传统搜索的。


所以说,像腾讯元宝推出深度搜索功能,不是来抢传统搜索饭碗的,而是想去满足那些更高层次的需求。


深度搜索会给出一份全面的分析报告,从多个维度剖析原因,附带一份漂亮的思维导图帮用户理清头绪,还会列出内容涉及的人物和组织,让用户对整个话题有一个全景式的了解。


不仅如此,基于多轮对话能力,用户还可在深度搜索模式下对问题进一步追问,开展更详细、更个性化的搜索和问答。


虽然腾讯这次没有公开深度搜索背后的技术架构,但是从搜索过程就可以看出,已经脱离了简单的调用大模型API,而是涉及不同智能体分工协作、调用不同工具的多智能体架构



在AI大模型时代之前,分析问题-全网搜索-整理答案-产出报告这个流程,高低也得顾个助理才能办好。


现在,每个人都能拥有这样一个私人助理,还是免费的,可以把获取信息这一部分脑力劳动“外包”出去。


深度搜索,或许正在悄然改变我们获取和处理信息的方式。


文章来源于“量子位”,作者“关注前沿科技


关键词: AI , AI研究 , AI内容 , 腾讯元宝
AITNT资源拓展
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

4
秘塔AI

【开源免费】metaso-free-api是一个逆向秘塔AI搜索的开源项目,它支持超强检索超长输出,支持高速流式输出、超强的联网搜索以及零配置部署。

项目地址:https://github.com/LLM-Red-Team/metaso-free-api