今天小编分享的科学经验：吃个瓜而已，AI居然写了份研究报告？？，欢迎阅读。
救命，本来只是想随手吃个瓜，没想到 AI 较真起来，写了份完整研究报告。
一口气查几百篇资料，从中精选出 42 篇参考，十几秒内洋洋洒洒3000 多字。
而且这个 AI 不光把问题本身答好，还主动挑选了相关话题做拓展延伸。
既然是老马和 Neuralink 的员工生孩子，那顺便也了解一下 Neuralink 技术有什么新进展吧。
本来想吃瓜放松，AI 却叫我去学习……
字太多懒得看？别急，一直拉到最后还有腦图、相关事件、相关组织及人物，以及更多内容四个板块。
用思维导图、表格等形式把信息结构化组织起来，更加一目了然。还可以继续推荐更多相关内容。
那么到底是谁家 AI 主动性这么高，把吃瓜搞成了汇报总结呢？
揭秘了：腾讯元宝，最新上线深度搜索模式。
只要 AI 判断你的问题比较复杂，就会在第一次回复之后附上" 深度研究该问题 "入口。
这么强大的功能，拿来吃瓜看来确实是大材小用了。
那么，什么场景更适合它发挥出真正实力呢？
体验腾讯元宝深度搜索
要考验 AI 深度搜索的能力，学术问题肯定跑不了。
只要选一个范围稍大的话题，腾讯元宝基础搜索模式给出的回答倒是也正确、也能搜出来最新的内容，就是看起来像搜到什么总结什么，没什么章法。
果不其然，可能 AI 自己也感觉到光拿出这样一个回复满足不了用户，直接端上深度搜索入口。
深度搜索模式下，有了研究大纲搭框架，内容又抽成几级小标题，内容的深入和全面就都有保障了。
由于内容太长，这里我们直接放上最后的腦图，一看究竟。
其实搜索还不是腾讯元宝的全部，另一项突出能力便是长文本总结了。
如果对 AI 研究报告中提到的某一项具体内容感兴趣，还可以直接从参考资料里把链接拉出来，就能让 AI 针对性总结了。
这样一来，无需在 AI 搜索和 AI 助手之间来回跳转，一个 APP 或网页、甚至在微信小程式里就能搞定一套工作流程。
除了深度搜索某个具体的问题，元宝还可以这样用：总结当天的新消息，同样可以触发深入研究入口。
这样一来，研究大纲就变成了事件的目录。
接下来，每条下面的内容则是简报的形式，分为 " 背景 " 和 " 影响 " 两部分，两段话讲清来龙去脉。
最后面的 " 你可能还想知道 " 栏目，则是更多可延伸拓展的内容。
总的来看，腾讯元宝喊出的 " 轻松工作，多点生活 " 口号看来是认真的。
刚上架一个月就排到苹果 App Store 效率榜第 34 也是不错的成绩。
为什么各家都在布局 AI 搜索？
AI 搜索，可以说是这一段时间大模型应用最火的关键词之一了。
国外巨头谷歌不用多说，AI 搜索初创公司 Perplexity 也备受关注。
国内除了各大模型应用基本都内置内置了搜索能力，也有 360AI 搜索、秘塔 AI 搜索这样专门的 AI 搜索应用。
从巨头到初创公司，为什么各家都在布局 AI 搜索？
从需求角度来看，有数据显示，当前在大模型相关产品的使用中，超过 65% 的用户需求集中于提升工作与学习效率，其中 " 搜索问答 " 需求占比高达 45%。在这个信息爆炸的时代，由 AI 代劳搜索筛选信息，也确实是很多人的刚需了。
从技术角度来看，搜索能给 AI 大模型提供训练数据截止日期之外的实时信息，让它面对时效性问题不会无能为力，同时也能减少因缺少知识造成的 " 幻觉 " 问题，让大模型更实用。
虽然道理是这个道理，但想把 AI 搜索做好并不容易。
不仅需要大模型深度理解用户的查询意图，高效的搜索算法，更要有优质的内容。
腾讯元宝基于腾讯混元大模型，在发布之初就聚焦 AI 搜索进行了专门的优化设计，基于微信搜索、搜狗搜索等搜索引擎，大幅度提升了搜索结果的准确性和相关性。微信生态的海量优质内容，也是确保腾讯元宝深度搜索能产出优质研究报告的保障之一。
而且腾讯在互联网大厂里一向以产品见长，此次更新的深度模式，则是在此前的基础搜索模式下，进一步拓展了问题的覆盖度和联想性。在科研、财经等专业场景下，深度搜索的效果尤为突出，深度满足专业人群需求。
事实上，非专业人士人群中，有不少 AI 搜索产品尝鲜者表示，用了一阵就换回传统搜索了。
因为很多时候，大家的需求就是找一个链接，或者想找到专业的内容去看，而不是要质量参差不齐的 AI 总结。
对于这一部分简单却高频的搜索需求，AI 其实是没法完全替代传统搜索的。
所以说，像腾讯元宝推出深度搜索功能，不是来抢传统搜索饭碗的，而是想去满足那些更高层次的需求。
深度搜索会给出一份全面的分析报告，从多个维度剖析原因，附带一份漂亮的思维导图帮用户理清头绪，还会列出内容涉及的人物和组织，让用户对整个话题有一个全景式的了解。
不仅如此，基于多轮对话能力，用户还可在深度搜索模式下对问题进一步追问，开展更详细、更个性化的搜索和问答。
虽然腾讯这次没有公开深度搜索背后的技术架构，但是从搜索过程就可以看出，已经脱离了简单的调用大模型 API，而是涉及不同智能体分工协作、调用不同工具的多智能体架构。
在 AI 大模型时代之前，分析问题 - 全网搜索 - 整理答案 - 产出报告这个流程，高低也得顾个助理才能办好。
现在，每个人都能拥有这样一个私人助理，还是免费的，可以把获取信息这一部分腦力劳动 " 外包 " 出去。
深度搜索，或许正在悄然改变我们获取和处理信息的方式。
参考链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/bu0kE5KO6v_4U6FwXjF9Bg
— 完 —
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