今天小編分享的科學經驗：吃個瓜而已，AI居然寫了份研究報告？？，歡迎閱讀。
救命，本來只是想随手吃個瓜，沒想到 AI 較真起來，寫了份完整研究報告。
一口氣查幾百篇資料，從中精選出 42 篇參考，十幾秒内洋洋灑灑3000 多字。
而且這個 AI 不光把問題本身答好，還主動挑選了相關話題做拓展延伸。
既然是老馬和 Neuralink 的員工生孩子，那順便也了解一下 Neuralink 技術有什麼新進展吧。
本來想吃瓜放松，AI 卻叫我去學習……
字太多懶得看？别急，一直拉到最後還有腦圖、相關事件、相關組織及人物，以及更多内容四個板塊。
用思維導圖、表格等形式把信息結構化組織起來，更加一目了然。還可以繼續推薦更多相關内容。
那麼到底是誰家 AI 主動性這麼高，把吃瓜搞成了匯報總結呢？
揭秘了：騰訊元寶，最新上線深度搜索模式。
只要 AI 判斷你的問題比較復雜，就會在第一次回復之後附上" 深度研究該問題 "入口。
這麼強大的功能，拿來吃瓜看來确實是大材小用了。
那麼，什麼場景更适合它發揮出真正實力呢？
體驗騰訊元寶深度搜索
要考驗 AI 深度搜索的能力，學術問題肯定跑不了。
只要選一個範圍稍大的話題，騰訊元寶基礎搜索模式給出的回答倒是也正确、也能搜出來最新的内容，就是看起來像搜到什麼總結什麼，沒什麼章法。
果不其然，可能 AI 自己也感覺到光拿出這樣一個回復滿足不了用戶，直接端上深度搜索入口。
深度搜索模式下，有了研究大綱搭框架，内容又抽成幾級小标題，内容的深入和全面就都有保障了。
由于内容太長，這裡我們直接放上最後的腦圖，一看究竟。
其實搜索還不是騰訊元寶的全部，另一項突出能力便是長文本總結了。
如果對 AI 研究報告中提到的某一項具體内容感興趣，還可以直接從參考資料裡把鏈接拉出來，就能讓 AI 針對性總結了。
這樣一來，無需在 AI 搜索和 AI 助手之間來回跳轉，一個 APP 或網頁、甚至在微信小程式裡就能搞定一套工作流程。
除了深度搜索某個具體的問題，元寶還可以這樣用：總結當天的新消息，同樣可以觸發深入研究入口。
這樣一來，研究大綱就變成了事件的目錄。
接下來，每條下面的内容則是簡報的形式，分為 " 背景 " 和 " 影響 " 兩部分，兩段話講清來龍去脈。
最後面的 " 你可能還想知道 " 欄目，則是更多可延伸拓展的内容。
總的來看，騰訊元寶喊出的 " 輕松工作，多點生活 " 口号看來是認真的。
剛上架一個月就排到蘋果 App Store 效率榜第 34 也是不錯的成績。
為什麼各家都在布局 AI 搜索？
AI 搜索，可以說是這一段時間大模型應用最火的關鍵詞之一了。
國外巨頭谷歌不用多說，AI 搜索初創公司 Perplexity 也備受關注。
國内除了各大模型應用基本都内置内置了搜索能力，也有 360AI 搜索、秘塔 AI 搜索這樣專門的 AI 搜索應用。
從巨頭到初創公司，為什麼各家都在布局 AI 搜索？
從需求角度來看，有數據顯示，當前在大模型相關產品的使用中，超過 65% 的用戶需求集中于提升工作與學習效率，其中 " 搜索問答 " 需求占比高達 45%。在這個信息爆炸的時代，由 AI 代勞搜索篩選信息，也确實是很多人的剛需了。
從技術角度來看，搜索能給 AI 大模型提供訓練數據截止日期之外的實時信息，讓它面對時效性問題不會無能為力，同時也能減少因缺少知識造成的 " 幻覺 " 問題，讓大模型更實用。
雖然道理是這個道理，但想把 AI 搜索做好并不容易。
不僅需要大模型深度理解用戶的查詢意圖，高效的搜索算法，更要有優質的内容。
騰訊元寶基于騰訊混元大模型，在發布之初就聚焦 AI 搜索進行了專門的優化設計，基于微信搜索、搜狗搜索等搜索引擎，大幅度提升了搜索結果的準确性和相關性。微信生态的海量優質内容，也是确保騰訊元寶深度搜索能產出優質研究報告的保障之一。
而且騰訊在互聯網大廠裡一向以產品見長，此次更新的深度模式，則是在此前的基礎搜索模式下，進一步拓展了問題的覆蓋度和聯想性。在科研、财經等專業場景下，深度搜索的效果尤為突出，深度滿足專業人群需求。
事實上，非專業人士人群中，有不少 AI 搜索產品嘗鮮者表示，用了一陣就換回傳統搜索了。
因為很多時候，大家的需求就是找一個鏈接，或者想找到專業的内容去看，而不是要質量參差不齊的 AI 總結。
對于這一部分簡單卻高頻的搜索需求，AI 其實是沒法完全替代傳統搜索的。
所以說，像騰訊元寶推出深度搜索功能，不是來搶傳統搜索飯碗的，而是想去滿足那些更高層次的需求。
深度搜索會給出一份全面的分析報告，從多個維度剖析原因，附帶一份漂亮的思維導圖幫用戶理清頭緒，還會列出内容涉及的人物和組織，讓用戶對整個話題有一個全景式的了解。
不僅如此，基于多輪對話能力，用戶還可在深度搜索模式下對問題進一步追問，開展更詳細、更個性化的搜索和問答。
雖然騰訊這次沒有公開深度搜索背後的技術架構，但是從搜索過程就可以看出，已經脫離了簡單的調用大模型 API，而是涉及不同智能體分工協作、調用不同工具的多智能體架構。
在 AI 大模型時代之前，分析問題 - 全網搜索 - 整理答案 - 產出報告這個流程，高低也得顧個助理才能辦好。
現在，每個人都能擁有這樣一個私人助理，還是免費的，可以把獲取信息這一部分腦力勞動 " 外包 " 出去。
深度搜索，或許正在悄然改變我們獲取和處理信息的方式。
參考鏈接：
https://mp.weixin.qq.com/s/bu0kE5KO6v_4U6FwXjF9Bg
— 完 —
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