
AI 能「深度研究」了,但我还是离不开百度和 Google
AI 能「深度研究」了,但我还是离不开百度和 Google在一轮轮 AI 基础建设起来之后,目前率先卷起来的应用场景,是「深度研究」。
在一轮轮 AI 基础建设起来之后,目前率先卷起来的应用场景,是「深度研究」。
2025 年初,OpenAI、Perplexity、xAI 等 AI 公司都相继推出 Deep(Re)Search 功能。交给模型慢慢思考从而得到更详细的回答,成为了新潮流。
AI-Researcher是一个开源的科研智能体框架,它能从文献搜集一路包办至论文撰写,彻底改变了科研方式,让科研自动化触手可及。
谷歌Gemini全新升级!深度研究全球免费体验,还将支持45余种语言。谷歌旗下App与Gemini互联,正在2.0 Flash Thinking Experimental中上线。利用Gems更是可以量身定制「AI专家」:家教、健身教练、编程搭档都不在话下!
这才 2 月份,深度搜索(Deep Search)就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头,纷纷亮出自己的“Deep Research”产品,努力抢占这波技术浪潮的先机。(我们也很自豪,在同一天也发布了开源的node-deepresearch)。
Manus从第一个通用Agent变成了第一款自媒体比技术从业者先发现和评测的AI产品,评论好坏掺半。最明显的两个观点是效果虚假,没有技术报告,很多好的Agent已经能做到这一点和如何那么厉害的话,为什么英文媒体们没有报道。
自媒体的反应堪称狂热:“通用Agent终于实现了!”“这是继DeepSeek之后的又一技术革命!”这样夸张的赞誉随处可见。从Benchmark来看,它的表现确实非常亮眼,在GAIA测试中超越了之前的各种Agent以及OpenAI的DeepResearch。
技术上,从传统的关键词检索,到RAG,大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景,产生更大的价值。不久前,OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”,用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问,
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争:在过去的一个月里,头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models:OpenAI 的 o3-mini 和deep research, xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
AI引用正确率仅有4.2- 18.5%,用Deep Research就提高了引用正确率吗?似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题,生成可信内容。