Google搜索 多步推理

要下载 Google AI Studio，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开浏览器，访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 或者您也可以通过下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）来使用。

以下是关于 Google 图片视频 AI 的相关信息： Google 发布了 AI 视频 Veo2 和 AI 绘图 Imagen3。 关于 AI 视频 Veo2： 官网介绍可申请 waitlist，链接为 https://labs.google/fx/zh/tools/videofx 。 引入了改进后的物理引擎，能模拟真实世界动态变化。 能更好地捕捉和模拟人类动作、运动轨迹，并高精度呈现。 具有电影级视觉效果，能生成有深度感和层次感的场景。 提供灵活的镜头控制选项，允许用户调节镜头角度、视角和焦距等参数。 关于 AI 绘图 Imagen3： 绘图链接为 https://labs.google/fx/tools/imagefx 。 是最高质量的文本到图像模型，能生成比之前模型更好细节、更丰富光照和更少干扰伪影。 在图像细节和清晰度上有显著提高，生成的图像更生动、真实，细节更丰富。 相关报道和链接： 数字生命卡兹克：Google 全新发布 AI 视频 Veo2、AI 绘图 Imagen3 何以凌越，https://mp.weixin.qq.com/s/4ACndSdfG8az3gdLn5QLIQ 。 量子位：谷歌版 Sora 升级 4K 高清！一句话控制镜头运动，跑分叫板可灵海螺，https://mp.weixin.qq.com/s/8H286tyxbTeZrtEBDZHaA 。 锤爆 Sora，尺度最大，谷歌发布最强视频模型 Veo2，叫板海螺可灵，https://mp.weixin.qq.com/s/sMECORvSikuKHNaEzPor6Q 。 谷歌版 Sora 来了，4K 高清暴击 OpenAI！视频生图新卷王，更理解物理世界，https://mp.weixin.qq.com/s/PFeyrX2q9mWd6GIrJ9qdWQ 。 谷歌的 Imagen 3 终于来了——它是最好的 AI 图像生成器吗？https://mp.weixin.qq.com/s/gcyGvA6_9mxN9yz__jRRHQ 。 测评： ，Google 视频和图像生成模型更新包括 Veo 2、Imagen 3 和一个新工具 Whisk 。

Google 最新推出的图文 AI 为 Gemini 文生图 AI，它正在重塑设计行业，展现出强大的创作能力。以下是关于 Gemini 的一些特点和相关评测： 总体评价： 是当下最值得全设计行业甚至全碳基社会使用的文生图 AI。 在自然语言的修改指令理解、材质质感复现、局部细节微调方面，达到部分生产创作环节完全可用的水准。 几乎可算 AI 许愿机、超级嘴炮魔法。 能力表现： 在自然语言理解与材质质感复现方面表现出色。 在设计细节调整和多样化风格生成上表现出色。 语意遵循和画面控制力足够听话，风格化足够灵活，质感足够有 B 格。 应用潜力： 具有广泛的应用潜力，特别适合设计与内容创作领域的专业人士探索。 文中提到的 4 项能力测试和 5 个应用案例揭示了其能力边界。 如果您想了解更多关于 Gemini 的详细内容，可参考相关文章。

以下是关于 Google AI Studio 的相关信息： 1. Gemini 2.0 Flash 现身 Google AI Studio： 多模态实时 API：支持实时视觉与音频流应用开发。 速度提升：首次令牌时间显著优化。 质量改进：超越 Gemini1.5 Pro 在基准测试中的表现。 代理能力增强：多模态理解、复杂指令处理、函数调用全面提升。 新增功能：图像生成与可控的文本转语音。链接： 2. Cognition 的 AI 工程师 Devin 正式推出： 定价 500 美金/月，专注于小型任务处理，而非代替程序员。 核心功能：可通过 Slack 指令分配任务、在 VSCode 中管理代码、通过 API 接入定制化工作流。 优势：提升开发效率，擅长修复 bug、优化代码、编写测试用例。链接： 3. OpenAI 回应 ChatGPT 宕机： 全球范围宕机，影响 iOS18.2 及 Siri 集成功能。 可能因苹果新系统大规模更新，Siri 与 ChatGPT 深度集成所致。链接：

使用 Google AI Studio 的步骤如下： 1. 开始使用生成式 AI Studio： 在 Google Cloud Console 的导航菜单中，导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下，单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮，创建提示，您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息，例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求： 单击启动实验室按钮，如果需要支付实验室费用，选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板，包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台，实验室启动资源，然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意：如果看到“选择帐户”对话框，请单击“使用其他帐户”。 如有必要，从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中，单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中，单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据，不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意：在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面：接受条款和条件，不要添加恢复选项或双因素身份验证，不要注册免费试用。片刻之后，Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API： 在 Google Cloud Console 中，在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。

Google 的实验性产品 Learn About 具有以下功能： 1. 专注于知识学习，能帮助用户全面深入学习任意领域的信息，如历史、艺术、自然、生物、物理、科学、经济、个人成长等。 2. 设计保证信息真实性，可自动扩展相关知识。 3. 呈现方式直观，具有丰富的交互内容和交互形式。 输入提示词（英文）后进入对话页面。 右侧是当前话题的信息流，左侧是拓展查询列表。 右侧页面有样式丰富的内容板块，左侧页面点击问题或输入追问可进一步下钻话题。 4. 拥有多种样式丰富的交互卡片，包括图文并茂、视频推荐、关键词释义、相关概念链接、话题要点总结、澄清常见误区、互动示例（多轮追问）、测验考题（多轮追问）。 5. 使用了 LearnLM 模型，这是 Google 今年 5 月份推出的 Gemini 系列模型之一，专门面向学习场景进行了微调。以教育研究为基础，核心目标是构建个性化的学习体验。目前，除了 Learn About 这款产品外，LearnLM 还被用于 Google Search AI Overview、Youtube 学术视频问答等产品中，也可以在 Google AI Studio 里直接与模型对话。 目前该产品处于测试阶段，仅限美国访问，可通过 VPN 体验。访问链接：

在知识表示与推理的发展过程中，具有以下里程碑式的技术： 1. 知识图谱： 于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，旨在提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验。 关键技术包括知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示（属性图、三元组）、知识融合（实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新）、知识推理。 2. Symbolic Agent： 时间：20 世纪 50 70 年代。 特点：基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。 技术：基于规则的系统、专家系统，如 MYCIN、XCON 等。 优点：明确的推理过程，可解释性强。 缺点：知识获取困难，缺乏常识，难以处理模糊性。

以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。

推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异： 1. 内部机制：对于大语言模型，输入的话会被表示为高维时间序列，模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部，是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算，其回答具有逻辑性，像有自己的思考。 2. 多模态能力：ChatGPT3.5 是纯语言模型，新一代 GPT 将是多模态模型，能把感官数据与思维时间序列一起作为状态，并装载在人形机器人中，不仅能对话，还能根据看到、听到的事进行判断，甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性：有人假设人按最大化“快乐函数”行动，只要“效用函数”足够复杂，AI 可完全定义人，甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上，人类难以找到最优点，而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现，像 AlphaGo 击败世界冠军，在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域：文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区，如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升，再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩，只要有足够信息输入和合理提示词引导，文案编写可水到渠成。

推理类模型的原理主要包括以下方面： OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练，以执行复杂推理。此类模型在回答前会思考，能产生长链的思维过程。通过训练，它们学会优化思考过程、尝试不同策略并识别错误，从而遵循特定指南和模型政策，提供更有用的回答，避免产生不安全或不适当的内容。 例如 OpenAI o1 这样的推理模型基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案。 还有一些概率预测的快速反应模型，通过大量数据训练来快速预测可能的答案。

推理行大模型对 RAG 准确性提升带来了以下改变： 1. 当辅以能有效提取文档中结构化信息并整合为提示词的 PDF 解析器时，大语言模型能作出更准确的响应，提高了提供给模型的数据质量和相关性，从而提升模型输出质量。 2. 大模型应用领域常用的 RAG 方法，能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽私有数据，将模型当成高效推理机器。但 RAG 存在一些常见误区： 随意输入任何文档不一定能得到准确回答，RAG 流程中的多个环节都会影响最终质量。 RAG 虽能减少幻觉，但不能完全消除，只要有大模型参与就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token，最终需大模型处理检索结果生成通顺回答。 未来，将研究分享更多基于深度学习的文档解析方法，以更全面理解 RAG 质量和文档解析质量的关系。同时，前沿模型研发团队力争做到吞吐量、速度和准确度的最佳平衡。

推理模型是一种新的范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。其技术原理主要包括以下方面： 1. 思考输入意图：通过对输入内容的深入理解，明确问题的核心和需求。 2. 逐步提供答案：不像传统模型一次性给出结果，而是分步骤进行推理和回答。 3. 擅长领域：在解谜和高级数学等具有挑战性的任务中表现出色。 4. 与传统模型的区别：传统模型可能更倾向于直接给出结果，而推理模型会通过逐步思考来提供答案。 5. 成本和易错性：推理模型成本高昂且容易出错，适用场景有限。 6. 模型变体：如 DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 7. 思考过程：类似于人类的慢思考过程，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 8. 运算原理：快思考是概率预测，脱口而出但不一定对；慢思考在概率预测基础上做二层逻辑，即链式思维，展开问题找多条路径并互相验证。 9. 适用场景：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合用慢思考的推理模型。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容： 一、什么是 MCP MCP（Model Context Protocol）是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口，为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章，决定逼自己做输出，对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发，通过动手实践的方式探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用 MCP 工具；大模型调用 MCP 工具，从客户端到服务端发生了什么；安装了类似 MCP 工具，大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来，思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出，在开发者和 AI 社区中已获广泛关注，被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能： 1. 资源：是服务器提供给 AI 的数据内容，如文件、数据库结构或特定信息，每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具：允许 AI 模型执行特定操作，如查询数据库、调用 API 或执行计算，每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示：提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互，客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于知识库搜索的相关信息： 知识库搜索网址：https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库： 添加知识库：可同时添加多个知识库。 参数设置： 搜索策略：包括语义检索（像人类一样理解词与词、句与句之间的关系，适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景）、全文检索（基于关键词进行，适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景）、混合检索（结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关内容片段）。 最大召回数量：选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量，数值越大，返回的越多。 最小匹配度：根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段，低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示：最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果，需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中： Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤： 准备搜索数据（仅一次）：搜集数据、切块、嵌入、存储（对于大型数据集的 Embedding 结果，可使用向量数据库保存）。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，距离函数推荐使用余弦相似性。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用：搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。

以下是一些较好的 AI 学术文献搜索软件： 1. Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 2. Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 此外，在论文写作和课题研究中，还可以利用其他 AI 工具辅助，如： 1. 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议；Quillbot 可进行重写和摘要。 2. 数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化；Knitro 用于数学建模和优化。 在教学中，Claude 和 Gamma.app 这两个工具可以帮助学生做好组会准备，如快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。使用 Claude 时，可以通过对话解决如学术网站条件搜索等问题。

人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。

以下是一些常见的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人选择做 AI 搜索引擎可能基于以下原则： 1. 对该方向感兴趣。 2. 产品有价值，能带来成就感。 3. 在自身能力范围内。 例如，有人在研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码，弄清楚“检索增强生成”这一底层技术（包括检索、增强、生成三个步骤）后，决定在这个领域尝试，并将所做的 AI 搜索引擎产品取名为“ThinkAny”。