搜索智能体的关键一课:先立目标,再照镜子
搜索智能体的关键一课:先立目标,再照镜子随着 AI 能力不断增强,它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」,让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
随着 AI 能力不断增强,它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」,让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
很疯狂,Meta AI裁员能裁到田渊栋头上,而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年,现任FAIR研究科学家总监(Research Scientist Director),他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”(deep search agents),两个实打实的工程痛点,一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考,另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折,研究者直面挑战,从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程,让复杂推理既有用又能跑得起来。
在 AI 发展的新阶段,大模型不再局限于静态知识,而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制,但它们返回的并非总是高质量的资料:一个低质量网页、一条虚假消息,甚至是暗藏诱导的提示,都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」,进而生成带有风险的回答。
用户体验研究(UXR,User Experience Research)是驱动企业增长的引擎,但核心流程却高度依赖人工。从收集数据、分析客户需求、再到测试产品,需要一段很长的时间线,这个过程常常出现 “企业想做的” 与 “用户真正需要的” 之间的脱节。
采访时间不到1小时,信息密度却堪称爆炸! OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen开启同台爆料模式:氛围编码的下一步或许是氛围研究(Vibe Researching);
Lessie 的定位简单直接:People Search AI Agent。一句话描述它的能力:帮你从互联网与数据库里快速找到任何人,并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求,Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
在AI快速迭代的浪潮下,搜索正在经历一场前所未有的重构。秘塔AI最新推出的「Agentic Search」模式,不再停留于「问什么答什么」,而是「边想边搜边做」。
字节跳动Seed团队联合哥伦比亚大学商学院推出了FinSearchComp,这是首个完全开源的金融搜索与推理基准测试。该基准包含635个金融专家精心设计的问题,覆盖全球和大中华两个市场,并在多个主流模型产品上进行了全面评测。
谢集,浙江大学竺可桢学院大四学生,于加州大学伯克利分校(BAIR)进行访问,研究方向为统一多模态理解生成大模型。第二作者为加州大学伯克利分校的 Trevor Darrell,第三作者为华盛顿大学的 Luke Zettlemoyer,通讯作者是 XuDong Wang, Meta GenAl Research Scientist、