#AI搜索

2天前

鸡肋产品 Perplexity 正确用法：专治大模型“胡编乱造” 最近用AI生成书籍解读播客，担心幻觉误导大家。用Perplexity核验，发现效果不错。至少它是个AI搜索，能用搜索结果核验年份和事实性错误。

#perplexity #AI搜索 #事实核验 #幻觉纠正 #书籍解读

3天前

人工智能搜索公司 #Perplexity AI 向谷歌提出 345 亿美元收购 #Chrome 浏览器的远期报价，希望收购该浏览器壮大自己的 AI 搜索。对谷歌来说如果被迫出售 Chrome 将是个巨大的灾难，不过目前美国监管机构正在步步紧逼，要求谷歌出售 Chrome 解决反垄断问题。查看全文：

Perplexity AI欲345亿美元收购谷歌Chrome，反垄断压力加剧· 3 条信息

#Perplexity AI #谷歌 Chrome #收购要约 #反垄断调查 #AI搜索

1周前

写在 GPT-5 发布之后，关于 Sam Altman 的「阳谋」和如何定义下一代的 AI 搜索，或者 AI Native 的搜索引擎（以及，Perplexity 这种并不是真正的 AI 搜索的最终形态）昨天同事在 Refly 群里丢了一张如下的 ChatGPT 改版图，乍一看几乎所有人的反应是「GPT 没活了」连界面都改没了（笑其实猛的一看，这不就是 Google 最初的样子的？其实 OpenAI 不是一直没活，而是一直朝着 AI 时代的 Google 前进！ GPT-5 的发布，核心的几个指标大家看清楚了吗自动路由、极大上下文、便宜 10x 的输入 token、极速的输出、极强的边思考边进行工具调用的能力、极强的逻辑/全栈编码能力有了这些，用户基本上可以无脑的输入「搜索内容」，然后 GPT-5 自动路由，自动快速检索，边思考边快速输出富交互的内容，这是一个范式的巨变（在 ChatGPT 这样一个量级的产品里，这里每去掉一个按钮，在保障效果的前提下，都是对流量提升的倍数提升）这才是 AI Native 搜索该有的样子，而这 ChatGPT 向下一个 10 亿甚至数十亿流量入口迈进的坚实的一步而 AI Native 搜索达成流量入口之后，各种 *-Canvas 承接搜索之后内容的编辑 - 协作 - 再输出，也就是 AI Native Office ，一整个闭环了 OpenAI 靠 GPT-5 直接拿下了 PC 互联网两大超级应用 90% 的使用场景（搜索+Office），接下来就是等 GPT-5 后续的迭代，更快的速度，更低的成本，然后解锁全新除开积分订阅的商业模式 --- 一些其他的我一直很疑惑的思考，就是，为啥 OpenAI 一直做不好 AI Coding？ GPT-5 之后就有了答案，其实并不是不想做，而是实际上 OpenAI 一直在等一个机会，就是模型真正发生像人一样的「智变」的机会，就是从 O3，或者 Deep Research 开始，一边思考，一边使用工具，在思考中使用工具，在输出中使用工具有了这样的「智变」之后，再加上「逻辑编码」能力，就迎来了 GPT-5 的时刻，现在可以一口气直接输出整个 Repo 级别的完整代码和全栈逻辑，还原度，实现逻辑，细节都非常到位举一个非常形象的例子，你就知道 Claude Opus 4.1 vs GPT-5 的变化，比如你让 Claude 初始化一个 TS 全栈的 React + Express 项目，Claude 会逐行写代码创建文件而非使用脚手架，比如 Vite/Express-generator，即使你明确告诉他，而 GPT-5 切切实实直接调用了这两个工具完成了初始化，并在这个基础上细粒度的完成了整个全栈逻辑这就是「智变」时刻，GPT-5 靠模型路由，速度/成本，thinking + tools 组合调用，极致的编码能力，完成了一口气的反超，再次拿回整个 OpenAI 的大幅度基础模型领先的身位只能说在这个时刻开始，我又回到了 2 年前拿到 GPT-4 时候的忐忑的心情，当时我觉得人类好像正在迎来一个全新的智能时刻，而经历了两年搁浅之后，在今天的 GPT-5 身上，我又一次感受到了这个巨变时刻和忐忑也许今年不只是 Agent 的元年，LLM Scaling Law 也并没有放缓，而只是在「突变」前一个短暂的缓冲，就像你用迅雷下载软件到最后 99% 的时候要等很久一样而在今天，这个突变「蹦」的一下，发生了，很难想象接下来的 2025 年和未来的很多年，人类与 AI 的共生关系的变化激动、焦虑、兴奋夹杂在一起，此刻，作为一名 AI 时代的创业者，我竟然一时之间感觉脑子轰鸣，也许此时此刻每一位创业者都应该停下来，短暂的思考一下，这一次 GPT-5 的发布，对我们来说意味着什么，哪些可以做加法，哪些可以做减法，怎么样才能不被智能提升的车轮给碾压掉共勉第一次写这么长的推特内容，文笔有限，欢迎大佬们轻点喷（

#GPT-5 #Sam Altman #AI搜索 #AI native #智能突变

3个月前

谷歌母公司Alphabet股价下跌5%，因苹果正在探索在其浏览器中使用AI搜索。苹果高管Cue表示：4月份浏览器中的搜索量首次出现下滑。 Cue还表示：认为Perplexity和Anthropic可能是可选方案。

#股价下跌 #谷歌 #Alphabet #苹果 #AI搜索 #浏览器 #perplexity #Anthropic #Cue

5个月前

老板几乎全部都有AI焦虑： Deepseek会不会颠覆我的业务？ Deepseek能为我的业务做什么？咱们先说第一个问题，大部分会考虑流量入口，比如AI搜索当本地小模型开始充斥大量手机时，手机厂商将会拥有自己的Agent 这些Agent是否会成为入口？我的看法是，会替代掉一部分场景成为入口首选那问题接踵而至，什么样的业务场景会被替代？答案显而易见，输入成本<场景垂直查询成本，都会被替代怎么理解？我举个例子，比如你端起手机说，嗨小爱，我一会儿要去鸟巢找个朋友聊天，请帮我找下咖啡厅和停车场这个场景如果你打开大众点评，查询成本很高，它就会被替代但如果你的查询成本低，低到你只是打开一个固定app，浏览就可以，那你还是会去浏览，而不是和agent废话，比如打开同花顺看看持仓如果业务不想被这类手机入口替换，就要去想办法优化用户链路，让用户在垂直场景有更优的信息获取/处理体验，否则全部会被终端agent淘汰，最终沦为别人的信息库 —— 第二个问题，AI怎么帮助我当前的业务我只能说，AI只能帮助那些有价值的业务绝大部分的企业，带队的人是傻子，自己做业务都做的异常笨重，找不到核心矛盾和突破口你作为老板，给他资源，他连人力资源都用不好，这时候你想让他用AI来整体优化成本，把业务跑起来，犹如天方夜谭你该做的事情是去把这个人淘汰掉，而不是想办法借住一个外力去协助他因为ai的强化，是基于对业务流程的理解上的你用人工跑，好比人效1:300，你上ai可以在质量不降低的情况下1:1000 但问题是你1:300的质量本身都有问题，说明业务流程就存在巨大漏洞，你指望找个ai培训的团队来给你们讲讲课，就改变了，基本不可能几十万可以缓解你的焦虑，但解决不了你的问题你想在这个世界上找到一个既懂你的业务，又懂AI的人，你还期望他给你的老部下打工当辅助，我只能说是白日做梦。劝各位老板醒醒，上一个时代陪你们打拼战场的人，现在的时代已经不属于他们了，他们并不会因为有大炮就能令战争获胜，反而会忌惮那些会用大炮的将军，想尽一切办法让他们的战争武器毁于一旦如果你真的想变革，该做的是去孵化新的AI团队，而不是找一个人来屎上雕花。只有这样才会形成鲶鱼效应，在适当的时机全部切换基底到新的形态下，完成这轮转变

#AI焦虑 #DeepSeek #AI搜索 #手机厂商 #流量入口

5个月前

以DeepSeek为例，哥飞跟你简单聊聊如何做AISEO。如果AI使用的搜索服务返回的结果不太行，而AI不做任何校验，全盘接收，最后给用户的回答就会有很多错误信息。如图一，上一轮火爆的AI搜索，或多或少都有这个问题。如图二，DeepSeek的深度思考就不一样，会去看，到底哪些才是用户想要的信息，把其它干扰信息排除掉，剩下的准确信息再去当做参考资料来回答，准确率就上升了。但是不是有了深度思考就一定能够得到完全正确的信息呢？也不一定的，你看他思考的过程，其实只是简单判断网页是否符合用户想要的信息，但是符合的这条信息里说的，是真是假，是否有夸大或者过时的信息，其实深度思考也做不了判断。也就是假如信息源头本身信息有问题，那么不管怎么深度思考，AI都一定会“被骗”。所以，从这个角度来说，AISEO很容易做，只要你能把你想被人从AI嘴里听到的信息，放在AI能看到的地方就行。那么怎么去找哪些地方AI能看到呢？请看图三、图四，搜索结果会来自于哪些地方，这些地方的信息是怎么放上去的，你也多把你的信息放上去就行。我参加的播客，我参加的线下活动，我的公开写作，都被搜索出来了。从这个角度来看，我有必要开一档播客，然后把播客内容分发到各个平台。既能传播理念，也能让更多人学SEO。 AI会根据搜索结果来总结内容，我们只要让我们的信息能够出现的搜索结果里就行，而那些权重高的网站，显然更容易出现在搜索结果靠前的位置。所以，要想做好AISEO，不一定是自己做一个网站去拿排名。我们并不追求让AI访问我们的网页，因为让AI访问我们自己的网页，在服务器里，只是会多一次爬虫请求而已，并不会给我们带来收益。更好的做法是把自己想让AI看到的信息放在一些有权重的大站里。最好同时留下网址，甚至不需要链接形式，文字URL就可以了，就已经能让AI看懂了。让AI知道我们的产品品牌，把我们推荐给用户，让用户访问我们的网站，我们的目的就达到了。

#DeepSeek #AISEO #AI搜索

6个月前

灰度到了微信的AI搜索，很好用

#微信 #AI搜索 #灰度测试

6个月前

search vs deep research，AI 搜索的三个层级：使用 ChatGPT 时，什么时候用gpt-4o+search，什么时候用 o3-mini+search，什么时候用 o3+deep research？ AI 搜索的三个层级： level1 gpt-4o+search：搜索信息、综合多个信息源内容，给出一个整体回答； level 2 o3-mini+search：level 1+推理过程；如果问题是需要思考的，需要多步骤的推理过程，最终给出一个权衡、分析后的结果，就用o3-mini； level 3 o3+deep research：level 2 + 难度为研究级别，输出结果为千字~万字的研究报告；换一个角度：如果一个问题是人工用几分钟可以解决的，用 gpt-4o+search就够了；如果一个问题是人工用几十分钟可以解决的，用o3-mini+search；如果一个问题是人工用几个小时、甚至几天才能解决的，用 deep research。底层模型的区别：除了产品设计/system instruction 上的区别，主要区别在底层模型。 gpt-4o 是预训练范式的知识模型，上下文窗口 128k，输出长度 16k；强在语言理解； o3-mini 是强化学习范式下的推理模型，上下文窗口 200k，输出长度100k；作为蒸馏模型，语言能力是低于 gpt-4o 的，但是强在推理；而推理模型+search = magic。 deep research 则是 agent 范式下的产物的。相对于o3-mini，它是满血 o3，语言能力更强；相对于gpt-4o，推理能力碾压。作为独立的 AI agent，异步处理任务。它会向你提出 clarifying question，和你明确需求。一旦需求明确，就成了“飞毛腿导弹”——发射后不管。它会用几分钟到几十分钟时间帮你独立完成这一研究任务。 AI 搜索这件事，仅仅不到一年的时间，已经发展到这个程度，相当令人震惊。

#AI搜索 #层级 #ChatGPT #GPT-4o #o3-mini #Deep Research #信息源

高级分析师

7个月前

悄悄提示一下，谷歌的搜素可以说取得了重大突破。你们去使用以下Google Gemini Pro 1.5 with search Grounding，体验和别家的真的不太一样。别家的AI搜索还停留在RAG的初级阶段，只能读取摘要，谷歌已经真正意义上做到了Agent规划搜索关键词、完整读取网页。

#谷歌 #Google Gemini Pro 1.5 #AI搜索 #重大突破 #Agent规划 #完整读取网页