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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


麻烦所有的 AI 搜索,都做成这种专业程度再推给我
发布日期:2024-11-04 18:28:05 浏览次数: 1759 来源:特工宇宙



不确定是不是 OpenAI 又在狙击谷歌,ChatGPT 爆改 AI 搜索引擎只比谷歌的竞品迟到了一分钟。
不过可以肯定的是,从现在开始乃至未来很长一段时间内,AI 圈中最激烈的战场必然是 AI 搜索。
而在国内各种眼花缭乱的 AI 搜索工具中,特工们就曾预言这个赛道的最大潜力股,或将是知乎。


关于知乎直答 zhida.ai 的诞生,研发团队表示:设计这个功能的初衷,源于他们发现有一部分用户想做更深入的研究,另外一部分用户则想快速知道答案。


这份以真心换真心的用户调研的含金量还在上升,在收到了大量反馈和建议之后——
知乎又面向学术、专业工作者开放了“专业搜索”功能,引入了维普、知乎精选等超过 5000 万篇中英文高质量文献数据,同时提供资料查询、上传和专业解读等一系列功能


也许,与其说知乎急于赶上潮流,不如说它更愿意跑出自己的特色。


不止“中国版Perplexity”
OpenAI 上线 SearchGPT,虽然又引来阵阵惊呼。
但从技术路径来看,其实跟 Perplexity 所代表的通用型 AI 搜索没有太大区别。


概括起来就两步:首先根据搜索引擎中的问题在互联网上检索信息;再调用大模型快速总结,分条直观呈现给用户。


SearchGPT就是从搜到新浪财经的网页总结的回答


但知乎这次是真的在打差异化,回归“有问题,就会有答案”。
知乎认真思考了自己在长文本内容领域深耕十多年的成果,最大化利用其问答机制,打出了属于自己的王牌。
第一张牌就是科研与知乎问答社区生态天然的融合。从本质上讲,学术研究就是发现问题,然后寻找各种方法来解决它。


在越来越娱乐化、碎片化的喧嚣声浪中,静下心来深入研究并不容易。然而,当深度思考的需求被放在首位时,那就来到了知乎的主场。


相信在做 pre 找不到主题,或者写论文卡住时,我们的第一反应往往是上知乎逛逛,看看答主们的硬核干货,还有评论区的内容含金量也很高。


即使没主动去知乎,随便在互联网上搜索,首个弹出的搜索结果往往也来自知乎。(知乎的数亿用户群体卧虎藏龙,就连沐神这种级别的大佬还会刷知乎,给别人的回答点赞!)
大佬也会给大佬悄悄点赞~
相比其他聚焦科研场景的 AI产品需要从头培养用户黏性,拥有原生科研氛围的知乎占满了天时、地利、人和。


第二张牌是数据源。靠外部搜索引擎的产品,其实和我们自己搜区别不大,只是把判断信息有没有用的角色,从用户转移到了 AI。你从这里得到的答案,还要看模型是否足够聪明,能否有效过滤垃圾信息。


知乎引入了维普、知乎精选等专业内容源,涵盖超过 5000 万篇中英文文献。它们组成的知识库,基本上就是互联网信息浓缩的精华。可以说,再也找不到比这更加优质的内容源了。


(要不然为什么那么多顶级模型都要用知乎语料做训练呢?)


选择 AI 天马行空的独家特调,还是按经典配方加工的饮料?这就显示出首家提供 AI 搜索与正版论文库一站式解决的优势了。
新的功能,有点厉害


在如今火热的 AI 搜索赛道中,读起专业文献来,相比拥有文档解析功能的 GPT、Claude,相比 Consensus、Semantic Scholar 这种专供科研人员的工具,进阶版的知乎直答有什么优势呢?


咱们实测一下,就知道了!


这次的新功能主要更新了三个板块:


1. 学术检索,根据问题整理专业内容源的回答,一键直达文献出处。


2. 深入研究,暂存列表中感兴趣的文献,为大模型指定范围进一步问答交互。


3. 上传文档,大模型将对其智能解析,还可以为你讲解其中的内容。


首先来看学术搜索,我们特意找来了“structure from motion (SfM)”这样一个小众的概念,来看看专业搜索功能到底有多专业。


几乎是一瞬间,它就找到了 48 篇参考来源,分别来自维普、arXiv 和知乎答主,其中不少还是答主们对 AAAI、CVPR 等顶会论文的总结。效率和数据来源的权威性,主打一个靠谱!


我还特意搜了好几次,参考来源里的文献列表都是一致的,属实是更靠谱了。


用英文提问,也是由于许多学术界的名词都源自英语,专业术语看来它都能对应上,更加 Amazing 的是,无需翻译软件,英文文献都被直接翻译成中文了。


想要详细阅读论文也很方便,省去了再跳转网页去搜的麻烦,直接点开论文就能看到它的 PDF 文件。
但最重要的是,从 SfM 这个概念,它拆解出了基本原理、应用场景、技术流程、最新进展、实际应用几个角度,这份总结非常接近一篇文献综述,可以为真心求知的人带来启发。


不了解的人能够快速获得印象,而懂行的人想 get 的点都被 highlight 出来了。


(本来只知道 SfM 是一种计算机视觉的技术,只花了几秒,知识面就拓展开了——原来地理、考古都会用到。)


接下来是深入检索,想了解 SfM 经典框架,直答专业搜索就能给我讲。


还可以继续追问,就好像和这个领域内的专业人员在交流


而这次最亮眼的应该就是暂存功能——我们可以从右侧的参考来源中,选择感兴趣的文献,让下一次的回答仅仅参考这些来源


虽然之前的 AI 搜索帮我们收集和分析了信息,但用户没有选择信源的权利,只能看到总结。在这一点上,AI 搜索省的那点事,还不如手动来搜。


暂存功能,相当于彻底解决了这个盲点,也大大降低了幻觉。


同时,研究中最重要的是论题
要凸显研究问题的重要性和位置,不可避免地要找到与前人成果的联系和对话。现在,只需要把它们都选上,就能旁观他们自动百家争鸣了。


最后,是文档上传功能,直接拿来看研报或者论文也是极好的。在同一屏内对比着直答的分析看,更是一目了然。


无论是读一本长篇名著、根据一份简历生成面试大纲,还是生成创意内容都可以胜任。
充分释放沉淀的价值
在知乎还被拿来和百度做对比的年代,知乎创始人 CEO 周源曾表示:「百度知道表面看是问答,其实背后是搜索。知乎表面上是问答,背后实际上是一个SNS(社区)。」


然而,伴随平台用户群体的扩大和下沉,这艘自称“海盗船”的知乎遇到了越来越多的暗礁。
如今,短视频领域人人都在追求开头的黄金 15 秒,让用户花时间为一个回答查阅文献,落笔成文好像显得有些奢侈。


而流量驱动的算法机制加剧了航线上的风浪,一方面算法更倾向于给用户推送时下的热点话题,另一方面,“抖机灵”的短回复比起数千字的专业性回答更容易获得关注和点赞。高质量内容因此沉底,难以在首页的信息流中出现。


坐拥宝山却难以充分释放其价值,为此,知乎一直在探索新的突破。而知乎直答,大模型串联起的知识网,打捞起的正是知乎长期积累的高质量内容沉淀


据 Zpedia 发布的 AI TOP 产品榜,7 月知乎直答访问量环比增速达到 430%,增速位居国内 AI 产品增速榜第一;8 月访问量环比增长 346%,跻身全球增速榜冠军。


全球知名网站 SimilarWeb 发布的最新数据显示,知乎直答持续保持超高速增长,9 月份访问量达到 470 万,较 8 月访问量增长超 180%。
这些数据清晰地显示了知乎直答给这个 14 岁的社区注入的全新活力。


以传统引擎挑战者姿态出现的 AI,恰恰为搜索注入了新的生机。
们往往是先有了一个具体的问题再去搜索,找到最终的答案后便浅尝辄止。
但 AI 技术的引入改变了这一过程,通过与专业资料的持续对话,我们更容易被启发,从而激发出更多的批判性思考与创作。


在专业搜索领域,我们的目标越清晰、搜索行为越聚焦,就越容易放大知乎直答的价值——这是科研人的基本修养,也是一个真心愿意寻求专业答案的人的必经之路。


随着专业文献使用门槛的降低,信息获取逐渐演变为知识生成,我们也能积极地参与到更高质量的知识再创造中——从单向的内容消费,迈向多向的知识共享与交流,进而跃迁到一个更有活力的内容生态


更高能力的用户和更具价值的知识资源均已齐备,知乎直答,也为知乎的知识付费模式点亮了新的增长点。



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