作者 | 曾響鈴
文 | 響鈴說
43天交付1萬輛新車！雷軍的微博一發(fā)，又把小米汽車推上了熱搜。
自小米su7問世以來，天天刷屏。說不心動，那是假的，身邊好幾個朋友都按捺不住要下訂一臺了。
但真要買，還是忍不住去對比一番特斯拉的Model3，同樣是20多萬車，不能買虧了。
甚至就為了這事，大家還拉了個群，分享了好多相關(guān)的測評視頻，也有不少百萬粉絲KOL和車評人的點評。但是，看完之后，大家還是總感覺缺了些系統(tǒng)性認知，就像“盲人摸象”，很難做出決定。
后來，有人往群里扔了一張圖，頓時讓大家都來了精神。
這是一張思維導圖，幾乎涵蓋了小米su7的各方面信息，還包括市場評價、用戶體驗等，甚至連未來展望都考慮到了。
而右下角的水印“天工AI生成”一下子也讓我意識到了圖片的來源，正是我們最近常用的大模型產(chǎn)品——天工AI（www.tiangong.cn）。用AI搜索來了解市場的新產(chǎn)品，或許是個不錯的思路。
于是我也嘗試了一番，結(jié)果確實是出乎意料。
我在天工AI搜索輸入“小米su7怎么樣？”，基于全網(wǎng)搜索，天工AI幾乎把最新、最全的相關(guān)信息給我羅列了出來。
而且天工AI搜索給出的答案，不只是純粹的文字說明，還做到了圖文并茂的呈現(xiàn)，由此可見其多模態(tài)應(yīng)用能力的進步非常明顯。雖然現(xiàn)在市場上大多數(shù)大模型都在強化多模態(tài)應(yīng)用，但卻是獨立窗口輸出，少有像天工AI這樣整合輸出的。
同時，我們還能看到天工AI的邏輯推理能力也比市場上的其他大模型更強，在給出的搜索答案中，天工AI竟然具備了深度分析的能力，主動為用戶對搜索相關(guān)事物進行解讀。
這一點讓人很驚喜，從一定程度上來說，天工AI正在試圖生成一篇深度解讀文章，對搜索相關(guān)內(nèi)容進行細致的拆解、分析和總結(jié)，從而更好地用戶解惑。
這怕不是在搶現(xiàn)在KOL們的飯碗呀？！
在答案的結(jié)尾，我們也還能看到天工AI羅列的大綱和思維導圖，由此更能清楚地認識到AI的邏輯推理能力確實比以往升級了許多。
更值得一提的是，全程體驗下來，沒有垃圾廣告，沒有誤導性的鏈接導引。這對于一款搜索產(chǎn)品而言，非常難得。
深度的產(chǎn)品能力與優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用體驗，自然而然也受到了用戶的追捧——就在5月27日，昆侖萬維集團宣布，旗下天工AI每日活躍用戶（DAU）已超過100萬，在一眾大模型產(chǎn)品中表現(xiàn)強勁。
那么，不管是從技術(shù)的角度，還是產(chǎn)品的角度，天工AI都在全面革新用戶的搜索體驗，重新定義以AI搜索為主導的全能AI助手。
不亞于Sora的火爆，AI搜索再度刷新大眾認知
自大模型問世以來，AI搜索一直是市場聚焦的應(yīng)用方向。谷歌就一直嘗試顛覆傳統(tǒng)搜索，給用戶帶來新的體驗。在2024年I/O開發(fā)者大會上，谷歌發(fā)布了一項名為“AI Overviews（AI概覽）”的新搜索體驗功能。
AI Overviews允許用戶通過提問和聊天的方式進行AI驅(qū)動的搜索，并為用戶提供 AI 生成的答案，取代傳統(tǒng)的搜索結(jié)果列表。同時，AI Overviews也支持多步驟推理能力，為用戶提供深層次的關(guān)聯(lián)信息展示。
然而，在今天這個節(jié)點上，這樣的AI搜索功能或許已經(jīng)不足為奇了。作為中國AI搜索的鼻祖，天工AI早在去年8月上線了AI搜索，并持續(xù)迭代新功能，全面開放給用戶自由使用，包括AI Overviews還在強調(diào)的多模態(tài)搜索、多步驟推理、圖文并茂內(nèi)容呈現(xiàn)等。
值得一提的是，當全球搜索巨頭與中國AI搜索鼻祖都在對一件事情做出同樣的判斷，那么我們或許就有理由相信未來的AI搜索大概率就以今天的方向進行迭代，同時也讓我更堅信AI搜索似乎真的能取代網(wǎng)絡(luò)媒體上的大部分KOL。
1.多模態(tài)融合應(yīng)用。
無論是天工AI還是AI Overviews都在致力于為用戶提供更豐富、形式更多樣的內(nèi)容展示。區(qū)別于市面上其他大模型產(chǎn)品，雖然大家都在主修多模態(tài)能力，但是其他家的仍處在獨立窗口應(yīng)用的階段，而以天工AI為代表的AI搜索正在將多模態(tài)能力融合應(yīng)用，做到圖文并茂。
比如，在天工AI上，通過提問來讓AI對比一下小米su7和特斯拉model3，很快我們就能得到一個圖文并茂兼顧表格輸出的參數(shù)對比圖，里面非常詳細地給出了兩款車型的各類參數(shù)，方便用戶直觀地進行對比和判斷。
相比于傳統(tǒng)搜索，AI搜索具備更強大的搜索能力。像天工AI就采用了搜索增強模式，雖然我只是籠統(tǒng)地提問“對比一下小米su7和特斯拉model3”，但天工AI還是能輕松地完成了這一問題的拆解，并給出多個項目參數(shù)的橫向?qū)Ρ?，極大幫助用戶解惑。
2.更強的邏輯推理能力。
多步驟推理的結(jié)果是AI大模型具備更強邏輯推理能力的一個體現(xiàn)。在2024年I/O開發(fā)者大會上，谷歌就重點強調(diào)了AI Overviews的這一能力，希望通過多步驟推理結(jié)果的展現(xiàn)來突出其大模型的邏輯推理能力以及能帶給用戶更深度的搜索體驗。
實際上，在天工AI的體驗中，這一點也確實比較驚艷，它會使得AI表現(xiàn)的更加聰明且具有人性化，更接近于一個“專家”，而非機械的搜索工具。比如，在此前我搜索“小米su7怎么樣？”，基于更強的邏輯推理能力，天工AI不僅給到了完整的大綱和思維導圖，方便我去查看和理解它的回答思路，還能基于目前市場上的信息進行一個綜合性的深度解讀，幫助我更好地去了解小米su7這款車在不同方面的表現(xiàn)和市場反饋等等。
3.解決時效性問題。
用戶對搜索的期望是時時刻刻想要了解最新的動態(tài)信息。盡管目前市場上做AI搜索的平臺很多，但是AI大模型的時效性問題卻鮮少有人能解決。這也就導致了AI搜索處在了相對滯后的狀態(tài)，帶給用戶的體驗往往是不盡人意的。
但，這又是AI搜索必須要解決的關(guān)鍵問題。目前，天工AI已經(jīng)補齊了這一短板，是國內(nèi)唯一能夠支持實時天氣、股市、星座運勢等信息查詢的AI產(chǎn)品。從天工AI的體驗來看，當時效性問題得到解決，其帶給用戶的體驗有著質(zhì)一般的飛躍。
比如，我嘗試了一下直接查詢當天茅臺的股價，天工AI就能直接給出實時的結(jié)果。而其他大模型目前還無法做到這種程度。
搜索結(jié)果來自天工AI App
或者，我又嘗試查詢了當天的天氣情況，天工AI也能給出對應(yīng)的實時信息。
搜索結(jié)果來自天工AI App
時效性問題的解決是非常關(guān)鍵的，試想一下，當我們抵達某個城市，來不及做旅游攻略了，天工AI就能基于當天或未來幾天的實時天氣情況來幫助我們規(guī)劃行程，而不是籠統(tǒng)地給到幾個網(wǎng)紅景點來提醒我們?nèi)ゴ蚩ā?/p>
搜索結(jié)果來自天工AI App
說到這里，或許大家也就理解了天工AI想要打造的“以AI搜索為主的全能AI助手”的目標。從目前的體驗來說，AI搜索帶給用戶的體驗確實比傳統(tǒng)搜索更加簡潔、直觀且強大，真能顛覆我們獲取信息的渠道。
或許，在不久的未來，我們對獲取信息的需求真的要All in AI搜索。
All in AI的殺手锏：MoE混合專家架構(gòu)
與我們最初見到的AI搜索相比，現(xiàn)在以天工AI為代表的AI搜索在體驗上得到了巨大的提升。為什么AI搜索有這么大的進步？換個角度再來拆解天工AI，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段的AI搜索背后采用一個關(guān)鍵性的技術(shù)完成了升級，那就是MoE混合專家架構(gòu)。
今年4月17日，昆侖萬維正式推出新版MoE大語言模型「天工3.0」，擁有4000億參數(shù)，超越了3140億參數(shù)的Grok-1，成為全球最大的開源MoE大模型。而在海外，像OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1也都采用了MoE混合專家架構(gòu)。
MoE為什么被奉為行業(yè)共識？這一架構(gòu)的應(yīng)用為AI大模型的發(fā)展提供了什么新思路？簡單來說，MoE所帶來的不僅是技術(shù)架構(gòu)的進步，更是AI解決問題思路的轉(zhuǎn)變。
基于MoE架構(gòu)，大模型可以將復雜問題分解為若干子問題，并讓每個“專家”網(wǎng)絡(luò)專注于解決問題的一個方面。這對增強大模型的邏輯推理能力、多模態(tài)融合輸出能力等都有著非常大的幫助——從天工AI的體驗來看，AI能清晰地羅列思維導圖、能完整地對比小米su7和特斯拉model3兩款車型的參數(shù)、能深入去研究細分問題等，都離不開MoE混合專家架構(gòu)的支持。
比方說，天工AI在分析“小米su7怎么樣”這個問題的過程中，就會對小米su7優(yōu)勢、小米su7不足、市場反應(yīng)、技術(shù)參數(shù)、用戶體驗幾大模塊進行拆解為子問題，再讓相應(yīng)的專家網(wǎng)絡(luò)對子問題進行數(shù)據(jù)收集、處理和總結(jié)，最后匯總再加權(quán)融合完成輸出。
MoE架構(gòu)的應(yīng)用讓AI思考問題的底層邏輯更加清晰了，從而在解決問題的過程中就更加專業(yè)自如——不同的子問題交給不同的專家網(wǎng)絡(luò)進行處理，對應(yīng)中國的名言“術(shù)業(yè)有專攻”，便能取得較好的結(jié)果反饋。
這樣的思路讓AI的發(fā)展從一個“全才”轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€“專才”組成的智能體。
今年，知名科學雜志《Nature》發(fā)表了一篇關(guān)于大模型規(guī)模參數(shù)大小爭議的文章《In Al, is bigger always better?》。針對現(xiàn)階段大模型越來越大的問題，行業(yè)出現(xiàn)了爭議：模型越大，性能越優(yōu)，但同時處理問題的效率在下降，能耗也更大，就好像“牛刀殺雞”“大炮轟蚊子”。
用戶只是想了解一下今天的天氣，如果AI調(diào)用千億級的大模型去處理這個問題，不現(xiàn)實——這是AI決策上的失誤。
由此，MoE架構(gòu)的應(yīng)用，就很好地解決了AI決策路徑的問題。在天工AI的體驗中，我們或許能看到不僅僅是AI搜索的進步，未來All in AI也是有可能的——決策能力的優(yōu)化，會讓AI更接近于人。
寫在最后
總的來說，AI會越來越接近于成為一個專家團隊。目前，天工AI正在朝著“專家”的方向演進，無論對于專業(yè)領(lǐng)域的認知，或是實時事件的解讀，還是邏輯推理能力來說，都在走向?qū)I(yè)化，甚至能初步替代一些KOL的工作和能力。
畢竟，就買車這件事來說，天工AI就比網(wǎng)絡(luò)媒體上的一些KOL要懂得多。不難想象，隨著AI成長起來，KOL的競爭壓力可就比以前大得多了——專業(yè)領(lǐng)域的競爭者不只是同行的專家，還有AI搜索啊。
*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)
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#響鈴說 Focusing on企業(yè)數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)智能化升級，這是關(guān)注一切與創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)和商業(yè)相關(guān)的降本增效新技術(shù)、新模式、新生態(tài) NO.409深度解讀
【完】
曾響鈴
1鈦媒體、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理等多家創(chuàng)投、科技網(wǎng)站年度十大作者；
2 虎嘯獎評委；長沙市委統(tǒng)戰(zhàn)部旗下網(wǎng)絡(luò)名人聯(lián)盟成員；
3 作家：【移動互聯(lián)網(wǎng)+ 新常態(tài)下的商業(yè)機會】等暢銷書作者；
4 《中國經(jīng)營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員；
5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；
6 “腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現(xiàn)演變?yōu)?ldquo;自媒體”，成為一個行業(yè)；
7 騰訊全媒派榮譽導師、功夫財經(jīng)學者矩陣成員、多家科技智能公司傳播顧問。
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