Redmi Buds 4開(kāi)箱簡(jiǎn)評(píng)：才199還有降噪 可以無(wú)腦入
在上個(gè)月舉辦的Redmi Note11T Pro系列新機(jī)發(fā)布會(huì)上，除了兩款手機(jī)新品之外，Redmi還帶來(lái)了兩款TWS真無(wú)線藍(lán)牙耳機(jī)產(chǎn)品，Redmi Buds 4和Redmi Buds 4 Pro，此前我們?cè)赗edmi Note11T
AI大模型攪局搜索這事，又熱鬧起來(lái)了。
谷歌除了推出Bard，也開(kāi)始在傳統(tǒng)搜索上實(shí)驗(yàn)AI增強(qiáng)；微軟必應(yīng)悄悄增加GPT-4啟用開(kāi)關(guān)；創(chuàng)業(yè)公司Perplexity.ai也出了新版本。
國(guó)內(nèi)方面，也出現(xiàn)一個(gè)新物種：首款A(yù)I搜索產(chǎn)品“天工AI搜索”，來(lái)自大模型黑馬玩家昆侖萬(wàn)維。
如果不算大模型插件形式的實(shí)驗(yàn)，那么這就是國(guó)內(nèi)首款正式落地，并投入應(yīng)用的獨(dú)立AI搜索產(chǎn)品了。
之前網(wǎng)友們預(yù)言的“搜索引擎給一頁(yè)10個(gè)藍(lán)藍(lán)的鏈接，就像老式撥號(hào)電話的轉(zhuǎn)盤一樣成為歷史”難道真的要應(yīng)驗(yàn)了？柯達(dá)時(shí)刻既視感。
量子位第一時(shí)間參加了天工AI搜索的內(nèi)測(cè)，實(shí)際體驗(yàn)了一波，玩起來(lái)和傳統(tǒng)搜索體驗(yàn)確實(shí)大不一樣——
就像是雇了一個(gè)助理在幫你資料，找完還給出總結(jié)匯報(bào)。
現(xiàn)在天工AI搜索也已經(jīng)正式上線并開(kāi)啟內(nèi)測(cè)申請(qǐng)（鏈接：tiangong.cn），大家可以盡情體驗(yàn)了。
AI搜索新物種
AI搜索這個(gè)新物種，一般長(zhǎng)啥樣？
以天工AI搜索為例，首頁(yè)乍一看和普通搜索引擎似乎沒(méi)什么不同。
試著搜索一些問(wèn)題，才看到區(qū)別所在。
從推薦問(wèn)題也可以看出，官方在有意引導(dǎo)用自然語(yǔ)言提問(wèn)，不再需要用戶自己去提煉關(guān)鍵詞，想問(wèn)什么就像問(wèn)身邊的人一樣去問(wèn)即可。
在展示搜索結(jié)果環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)搜索占主要篇幅的搜索結(jié)果，被壓縮成了一小塊“參考”。
只展示對(duì)回答這個(gè)問(wèn)題有參考價(jià)值的篩選后結(jié)果，屏蔽了廣告和低質(zhì)量?jī)?nèi)容。
占頁(yè)面正中C位的變成“回答”，也就是AI大模型根據(jù)問(wèn)題和參考生成的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)AI整合提煉，避免了冗余無(wú)效信息，更高效和精準(zhǔn)。
這部分也可以看出借鑒了AI聊天機(jī)器人應(yīng)用，有反饋的點(diǎn)贊點(diǎn)踩按鈕，一鍵復(fù)制，以及不滿意可以重答。
再往下，大家熟悉的分頁(yè)組件也不需要了。
取而代之的是“追問(wèn)”，也就是AI預(yù)測(cè)接下來(lái)你還可能想問(wèn)什么，點(diǎn)一下就可以繼續(xù)延續(xù)上文聊下去。
這樣將搜索引擎與大模型結(jié)合起來(lái)，有什么好處？
借助大模型的理解能力可以按整句分析用戶的真實(shí)意圖，而不是僅依賴于關(guān)鍵詞匹配。
對(duì)于無(wú)法直接搜索到的內(nèi)容，AI搜索也可以在理解的基礎(chǔ)上作答。
還可以借助大模型的能力對(duì)搜索到的信息重新組織、整理、再按指定方式輸出。
比如要對(duì)比兩個(gè)事物的異同，AI搜索不光省去了篩選信息的過(guò)程，甚至可以一步到位直接讓AI把搜索出來(lái)的結(jié)果繪制成表格，一目了然。
注意表格中每一句話后面都會(huì)附上來(lái)源，提供了信息溯源能力，解決了單純的大模型生成內(nèi)容大模型提供信息不容易驗(yàn)證的問(wèn)題。
大模型的多輪對(duì)話能力也為搜索增加了新的玩法。
比如在學(xué)習(xí)一個(gè)思維模型時(shí)，不光可以讓AI把方法介紹出來(lái)：
還可以通過(guò)繼續(xù)“追問(wèn)”這個(gè)話題，調(diào)動(dòng)大模型對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的推理能力，回答“舉例說(shuō)明這個(gè)方法如何應(yīng)用”這種開(kāi)放式問(wèn)題：
后，AI搜索還可以從聊天機(jī)器人借鑒保存和分享對(duì)話記錄。
在自己的搜索歷史中再次搜索，可以解決“我上次搜出來(lái)一個(gè)什么但是忘記是怎么搜的了”這個(gè)問(wèn)題。
為每一次搜索會(huì)話編上一個(gè)id，就可以分享出去，在不同設(shè)備查看，或者讓其他人也看到同樣的搜索結(jié)果，以及繼續(xù)新的對(duì)話。
在試用中也發(fā)現(xiàn)一些有趣的現(xiàn)象，搜索結(jié)果不光影響AI生成的內(nèi)容，還影響著AI生成的風(fēng)格。
比如搜到的參考信息是繁體，AI容易也被帶跑用了部分繁體字。
問(wèn)專業(yè)性較強(qiáng)的問(wèn)題，AI的回答也容易晦澀難懂。問(wèn)日常生活問(wèn)題，AI的回答又容易質(zhì)量不高。
不過(guò)好在，大模型的那些提示工程技巧在這里同樣適用。
看來(lái)AI搜索雖好，但要大程度發(fā)揮其價(jià)值，就要去學(xué)習(xí)掌握大模型提示工程技巧了。
大模型+搜索，1+1>2
剛剛看到AI搜索的種種特點(diǎn)，都是借助大模型的能力才實(shí)現(xiàn)。
但這也不光是搜索從大模型身上得到好處，對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，搜索同樣是很好的增強(qiáng)和輔助。
在AI研究界，近期一個(gè)熱點(diǎn)就是檢索增強(qiáng)生成（RAG，Retrieval Augmented Generation），用外部數(shù)據(jù)提高大模型回答問(wèn)題的準(zhǔn)確率、減少幻覺(jué)。
比直接用提示詞提供上下文支持的數(shù)據(jù)量更多、質(zhì)量更高，又比重新訓(xùn)練或微調(diào)大模型的成本低。
△來(lái)自fiddler.ai
一個(gè)經(jīng)典用法是接入企業(yè)本地?cái)?shù)據(jù)作為大模型的外部“知識(shí)庫(kù)”。
大模型如果搜索到確切信息，自然就不用瞎編了，如果明確沒(méi)搜索到結(jié)果，也更容易促使大模型答出“我不知道”。
在天工AI搜索測(cè)試中，也可以觀察到互聯(lián)網(wǎng)上搜索不到提問(wèn)相關(guān)內(nèi)容時(shí)回答“未搜索到”的情況。
AI搜索則是在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，直接把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)作為大模型的“知識(shí)庫(kù)”。
具體來(lái)說(shuō)，天工AI搜索使用了在處理長(zhǎng)篇文檔和復(fù)雜問(wèn)題上具有天然優(yōu)勢(shì)的Dense Passage Retrieval（DPR）技術(shù)。
對(duì)問(wèn)題和潛在相關(guān)文檔（例如維基百科頁(yè)面或論壇帖子）進(jìn)行編碼，并計(jì)算它們之間的相似度，確保準(zhǔn)確無(wú)誤地檢索到與問(wèn)題高度相關(guān)的文檔及其關(guān)鍵段落。
同時(shí)，搜索引擎也能給訓(xùn)練數(shù)據(jù)固定的大模型提供新的知識(shí)，保證生成方案的時(shí)效性。
比如大模型已經(jīng)學(xué)到了各地景點(diǎn)的知識(shí)，但不知道未來(lái)幾天的天氣。
搜索補(bǔ)上這個(gè)缺口，就可以按照查到的天氣信息有針對(duì)性的安排旅行計(jì)劃。
在這個(gè)過(guò)程中，向量語(yǔ)義檢索發(fā)揮了重要作用。
通過(guò)高維向量空間映射，排序系統(tǒng)能夠快速篩選和定位網(wǎng)頁(yè)中與用戶問(wèn)題相關(guān)的段落，確保為大模型提供優(yōu)質(zhì)的信息輸入。
再利用向量相似度算法，系統(tǒng)能夠捕捉到內(nèi)容間的微妙差異和多樣性。這確保了傳遞給大模型的信息來(lái)源不僅是高度相關(guān)的，同時(shí)也保持了廣泛的視角和維度，從而實(shí)現(xiàn)搜索結(jié)果的豐富性和深度。
后通過(guò)召回用戶之前查詢的搜索結(jié)果，提高搜索結(jié)果與用戶交互的連貫性，打造了一種更自然、流暢的搜索對(duì)話體驗(yàn)。
超級(jí)流量入口 or 個(gè)人智能助理
ChatGPT問(wèn)世至今半年，行業(yè)逐漸達(dá)成了一個(gè)共識(shí)，即AI搜索確實(shí)是一個(gè)新的搜索范式。
它將搜索引擎與AI大模型結(jié)合，使搜索更加智能和人性化。
加上語(yǔ)義理解和多輪互動(dòng)，讓智能搜索不僅可以解析用戶的搜索意圖，還能根據(jù)上下文進(jìn)行多輪提問(wèn)，提供更精準(zhǔn)的結(jié)果。
那么，這樣一次重要的技術(shù)升級(jí)，能延展出什么新玩法？
昆侖萬(wàn)維作為局中人，給出了兩種方向：
第一種，成為零成本、高效率的新一代生產(chǎn)力助手。
主要承擔(dān)的任務(wù)，有材料收集、文案撰寫、科研學(xué)習(xí)、智力外腦等功能。
沿著這條路線，未來(lái)AI搜索有可能作為互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，以及超級(jí)流量入口的，終形成新形態(tài)生產(chǎn)力工具的門戶。
第二種，作為全天候私人管家。
基礎(chǔ)版本的AI管家可以為用戶的衣食住行提供個(gè)性化決策，并且妥善安排好日程。
進(jìn)一步連鎖，也可以在學(xué)習(xí)用戶的偏好和習(xí)慣方向加強(qiáng)，提供更個(gè)性化的搜索體驗(yàn)，成為人手一個(gè)的個(gè)人助理。
言而總之，AI搜索產(chǎn)品這個(gè)形態(tài)，融合了大模型理解語(yǔ)義、記憶系統(tǒng)存儲(chǔ)信息、以及交互工具與用戶互動(dòng)，和近大火的AI智能體Agent天然適配。
“大模型+記憶+工具使用”這樣的配置，距離OpenAI華人科學(xué)家翁麗蓮給出的“配方”，也只差一步“主動(dòng)規(guī)劃”。
隨著產(chǎn)品不斷完善，未來(lái)可以在AI主動(dòng)分解任務(wù)、缺少條件的時(shí)候AI可以主動(dòng)反問(wèn)用戶等方向探索，如國(guó)外的Perplexity已經(jīng)在往這方面探索。
而我們獲悉，昆侖萬(wàn)維對(duì)AI搜索接下來(lái)的探索方向放在了大模型的另一個(gè)重要趨勢(shì)：多模態(tài)。
除了文字，AI搜索可以集成圖像、聲音等多種輸入方式，允許用戶通過(guò)各種方式搜索信息。例如，用戶可以上傳一張植物的照片來(lái)查詢它的名稱和相關(guān)信息。
在傳統(tǒng)搜索的文字搜文字，文字搜圖、以圖搜圖之外，又能打開(kāi)一個(gè)以圖搜文字的新玩法維度。
AI搜索取得的這些進(jìn)展，不禁讓人想到萬(wàn)維網(wǎng)發(fā)明者Tim-Bernes Lee和那一輩先驅(qū)們的夢(mèng)想：
在互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)人與人之間高效協(xié)作后，把機(jī)器引入進(jìn)來(lái)與人交互，再次釋放生產(chǎn)力。
為此他們提出改造整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的“語(yǔ)義網(wǎng)”（Semantic Web）概念，在人能看懂的文字圖片之外添加機(jī)器能看懂的元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息和知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)處理和重新組織，終每個(gè)人都能擁有智能個(gè)人助理（Intelligent Personal Assistant）。
不過(guò)由于技術(shù)太復(fù)雜、工程規(guī)模太大等種種原因，這個(gè)夢(mèng)想至今也沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)。
兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)近30年，大模型橫空出世帶來(lái)新的轉(zhuǎn)機(jī)。
這一次人們不用去手動(dòng)改造整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)了，而是AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)去理解互聯(lián)網(wǎng)中的知識(shí)，以及人們使用互聯(lián)網(wǎng)的方式。
而AI搜索這個(gè)新物種，就是邁向智能個(gè)人助理的重要一步了。
看到這里，你打算如何利用AI搜索？期待未來(lái)人手一個(gè)的AI助理嗎？
天工AI搜索內(nèi)測(cè)申請(qǐng)地址：tiangong.cn
參考鏈接：[1]https://www.fiddler.ai/blog/four-ways-that-enterprises-deploy-llms
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-17-6312-0.html國(guó)內(nèi)第一款A(yù)I搜索來(lái)了！首發(fā)實(shí)測(cè)：0廣告、自動(dòng)總結(jié)成文
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