ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
Kimi VS 智谱 VS 360:推理型AI搜索哪家强?!
2935点击    2024-10-17 10:34

推理型AI搜索是近期AI应用领域比较火的方向之一。国内的AI厂商,如月之暗面的Kimi推出了Kimi探索版,智谱AI推出了AI搜索智能体,360AI则是在原有的360AI搜索的基础上增加了慢思考模式。国外的AI玩家,如AI搜索的领头羊Perplexity,也在这两天在Pro Search中增加了能够自动运行的推理模式(Reasoning Mode)。


推理型AI搜索源自于OpenAI发布的推理模型o1。在o1中,OpenAI内置了一个被称为“内部思维链(Internal Chain of Thought)”的推理逻辑,对于复杂的任务,该模型会先生成推理链条进行自我推理,然后再用逐个击破的思想一步步得出回答。


推理型AI搜索也是基于这个思路。搜索作为AI模型应用的一大热门领域,属于比较高频的使用场景。而在推理型AI搜索诞生前,传统的AI搜索对于稍微复杂一些的问题往往无法胜任。推理让AI搜索看到了进化的方向。面对复杂问题,比如仅凭搜索信息得不到直接的答案的问题,推理型AI搜索可以先让模型“思考”,分析问题,拆解为数个子问题,然后逐个解决子问题,最后还可以加上一个在AI Agent中常用的“反馈(Reflection)”机制,以让模型检查并优化回答的质量。


从这一点来看,推理型AI搜索本质上可以看作是一个大号的AI Agent(智能体)。


测评问题


本次测试对象由于都是国内的AI搜索工具,我们先测试中文互联网内的问题。


提示词:全面回顾A股历史上的牛市。


结论


先上结论。


  • 内容全面性:360AI搜索的回答最为全面,涵盖了牛市的各个方面;智谱AI的回答次之,提供了主要数据;Kimi探索版的回答相对简洁。


  • 结构和逻辑性:三者中,360AI搜索的结构最为严谨,层次分明;Kimi探索版的回答简洁明了;智谱AI的回答则偏向于数据罗列。


  • 分析深度:360AI搜索对牛市的分析最为深入,涵盖了市场环境和规律等;Kimi探索版和智谱AI的分析相对简单。


  • 数据和事实准确性:智谱AI和360AI搜索提供了较多具体数据,但需注意数据的一致性和准确性;Kimi探索版的数据相对较少。


  • 可读性:Kimi探索版的回答简洁,适合快速阅读;智谱AI的回答数据密集,适合对数字敏感的读者;360AI搜索的回答信息量大,适合深入研究。


Kimi探索版


Kimi探索版是基于Kimi原有的联网搜索工具的一个升级版本。关于其详细信息可以看我这篇文章:《『深度分析』Kimi版o1来了!Kimi探索版全面解读!》。



Kimi探索版针对“全面回顾A股历史上的牛市”这个问题的回答如下。完整版回答文字过长,所以这里放上回答的截图。



Kimi点评


优点:


1.结构清晰,层次分明:Kimi的回答将A股历史上的牛市分为六个主要阶段,每个阶段都有明确的标题和时间段,条理清晰,最易读,便于理解和记忆。


2.内容精炼,重点突出:每个阶段都包含背景、特点和结果三个部分,信息简洁明了,抓住了每次牛市的核心要点。


3.总结概括到位:在结尾处对A股牛市的整体特征进行了总结,强调了政策和资金作为主要驱动因素的重要性。


不足:


1.时间段划分存在交叉:将1996-2001年定义为“政策牛市”,而同时又将1999-2001年定义为“5.19行情”,这可能会引起混淆,时间段划分需更严谨。


2.细节描述略显不足:对于每次牛市的具体细节和影响,描述过于简略,缺乏深入的分析和数据支持。(这一点和我在上一篇文章里的测评结果一致,都有着分析不够深入的缺点)


智谱AI搜索智能体


智谱推出的推理型AI搜索位于智谱智能体——AI搜索。



智谱AI搜索智能体回答如下。



智谱点评


优点:


1.全面性强:回答罗列了A股自1990年以来的九次主要牛市,覆盖了历史上的重要阶段。


2.数据详实:每次牛市都提供了具体的涨幅、持续时间(时间甚至精确到日)和指数点位,数据丰富。


3.原因分析简明:对每次牛市的主要推动原因进行了简要说明,帮助读者了解背后的驱动因素。


不足:


1.缺乏深入分析:和前面的Kimi一样,虽然提供了数据和原因,但对每次牛市的特点、影响等缺乏更深入的探讨。从回答来看,仅是对事实的罗列,而深入分析的回答内容太少。


2.缺少整体总结:在列举完各次牛市后,没有对A股牛市的整体规律或特征进行总结和概括。


3.数据源不够多:相比Kimi的41个网页,360AI搜索的27篇资料,智谱引用的数据源是最少的,仅有14个搜索来源,阅读了5个网页。丰富的数据源是回答质量的基础,在这一点,智谱还需要加强。比如智谱的回答中提到最后一个牛市是2019年初至今,这一点回答明显是错误的(A股向来是牛短熊长,和美股相反,何来5年多的牛市?)。


360AI搜索慢思考模式


360AI搜索,背靠原本的360搜索引擎,曾一度成为国内AI工具的月活第一名。推理型AI搜索则作为一个新模式——慢思考模式出现,可以在360AI搜索输入框下方看到入口。



360AI搜索慢思考模式回答如下。考虑到360AI搜索回答篇幅过长,隐去了慢思考模式的思维链。



360AI搜索点评


优点:


1.内容详尽全面:回答不仅列举了各次牛市,还包括了牛市的持续时间、涨幅、推动因素、政策影响、市场环境分析、规律特点等,多角度、多层次地进行了阐述。这一点,360AI搜索做的最好,不仅指出了牛市的各项信息,还进行了多方面总结。


2.深入分析:对牛市的推动因素、政策影响、市场环境等进行了深入的分析,体现了较高的专业水平。


3.总结归纳:对牛市的特点和影响进行了综合分析,有助于读者全面理解A股市场的历史规律。


不足:


1.信息量较大,可能造成阅读负担:内容详尽虽然是优点,但过多的信息可能会让读者感觉冗长,影响阅读体验。


2.部分数据需核实:例如,提到“六次牛市的平均持续时间约为17.8个月”,但前文列举了八次牛市,数据前后需一致。其次,360AI搜索关于牛市的总结仅截止到了2015年,应该是受到了信息源的影响,2015年后的事情只字未提。


文章来自于微信公众号“AI信息Gap”,作者“ 木易的AI频道”


关键词: Kimi , AI搜索 , AI应用 , 人工智能
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
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

2
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/

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0