Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI搜索产品研报

Answer

以下是关于 AI 搜索产品的相关研报内容:

Perplexity

  • 于 2022 年 12 月起步,被认为是全球市场的第一个 AI 搜索产品。
  • 经过一年多发展,已成长为全球市场最大的 AI 搜索引擎产品,最新估值高达 30 亿美金。

产品形态

  • 目前主要有两类产品形态。
    • 一类是大模型厂商或第三方推出的 ChatBot,主要交互是一个对话框 + RAG 联网检索,如 ChatGPT、Kimi Chat 等。这类产品依赖大模型的理解能力提供问答服务,RAG 检索作为补充手段,弥补大模型在实时信息获取方面的不足。
    • 另一类是专门做 AI 搜索的产品,主要交互是一个搜索框 + 搜索详情页,如 Perplexity、秘塔等。这类产品主要侧重点在检索,优先保证检索召回的信息质量,在首次回答的准确度方面有所要求,对话(Chat)则作为补充步骤,方便用户对检索结果进行追问或二次检索。

Genspark

  • 其 AI 代理团队专门处理特定类型的信息和查询,确保每次搜索都能提供高效且准确的结果。
  • 在种子轮融资中获得 6000 万美元(约合人民币 4.35 亿元),投后估值达到 2.6 亿美元(约合人民币 18.87 亿元)。体验链接:https://www.genspark.ai

搜索引擎 Top20 中的 AI 产品: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |-|-|-|-|-| |1|NewBing|搜索|131600|-0.055| |2|Perplexity AI|搜索|8031|-0.06| |3|秘塔 Metaso|搜索|1019|-0.248| |4|You|搜索|954|-0.162| |5|Pimeye|搜索|517|-0.137| |6|360AI 搜索|搜索|486|1.132| |7|Phind|搜索|406|-0.313| |8|iAsk Ai|搜索|340|-0.207| |9|昆仑万维天工 AI 搜索|搜索|332|-0.322| |10|Pond5 Lullab.AI|搜索|301|-0.02| |11|kagi|搜索|300|-0.068| |12|Consensus|搜索|281|-0.166| |13|Scite_|搜索|132|-0.096| |14|Algolia|搜索|101|-0.056| |15|Easy With AI|搜索|92|-0.258| |16|Globe|搜索|88|-0.596| |17|NeevaAI|搜索|63|-0.417| |18|GPTGO|搜索|59|-0.045|

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

[title]工具:我做了一个AI搜索引擎[heading1]ThinkAny是如何冷启动的[heading2]AI搜索当前的竞争格局AI搜索无疑是今年开年以来最卷的一个赛道。Perplexity被认为是全球市场的第一个AI搜索产品,起步于2022年12月,在ChatGPT还没有席卷全球之前,率先以搜索+模型问答作为切入点,做出了AI搜索的产品雏形。经过一年多的发展,Perplexity已经成长为全球市场最大的AI搜索引擎产品,最新估值高达30亿美金。在Perplexity之后,AI搜索领域不断有新的产品涌现。我主要从以下几个维度对这个市场的竞争格局做一个简单的分析。产品形态AI搜索目前主要有两类产品形态。一类是大模型厂商或第三方推出的ChatBot,主要交互是一个对话框+ RAG联网检索。这类产品包括ChatGPT / Kimi Chat等。另一类是专门做AI搜索的产品,主要交互是一个搜索框+搜索详情页。这类产品包括Perplexity /秘塔等。以上两类产品形态,除了在交互形式上有所差异。在产品侧重点方面也有所不同。ChatBot类产品依赖的是大模型的理解能力提供问答服务,RAG检索作为一个补充手段,弥补大模型在实时信息获取方面的不足。而专门做AI搜索的产品,主要侧重点在检索,优先保证检索召回的信息质量,在首次回答的准确度方面有所要求。而对话(Chat)则作为一个补充步骤,方便用户对检索结果进行追问或二次检索。很难下结论这两种产品形态哪种更好,跟用户的喜好和使用习惯有关,因人而异。这两类产品都可以归类于AI搜索的大赛道,在做竞争分析的时候,难免要对比分析大模型厂商推出的ChatBot应用。市场定位(出海or国内)

近期热门融资 AI 产品速递 1 st|Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...

[title]近期热门融资AI产品速递1 st|Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...[heading1]#2.Genspark:通过Sparkpages来满足用户个性化的搜索需求此外,Genspark的AI代理团队专门处理特定类型的信息和查询,确保每次搜索都能提供高效且准确的结果。4、融资情况Genspark在种子轮融资中获得了6000万美元(约合人民币4.35亿元),投后估值达到2.6亿美元(约合人民币18.87亿元)。这笔资金将用于进一步开发和推广其AI搜索产品。体验链接:https://www.genspark.ai

搜索引擎 Top20

|Will's GenAI产品数据搜索引擎_排行|Will's GenAI产品数据搜索引擎_产品名|Will's GenAI产品数据搜索引擎_分类aiwatch.ai|Will's GenAI产品数据搜索引擎_6月访问量(万Visit)|相对5月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|1|NewBing|搜索|131600|-0.055|<br>|2|Perplexity AI|搜索|8031|-0.06|<br>|3|秘塔Metaso|搜索|1019|-0.248|<br>|4|You|搜索|954|-0.162|<br>|5|Pimeye|搜索|517|-0.137|<br>|6|360AI搜索|搜索|486|1.132|<br>|7|Phind|搜索|406|-0.313|<br>|8|iAsk Ai|搜索|340|-0.207|<br>|9|昆仑万维天工AI搜索|搜索|332|-0.322|<br>|10|Pond5 Lullab.AI|搜索|301|-0.02|<br>|11|kagi|搜索|300|-0.068|<br>|12|Consensus|搜索|281|-0.166|<br>|13|Scite_|搜索|132|-0.096|<br>|14|Algolia|搜索|101|-0.056|<br>|15|Easy With AI|搜索|92|-0.258|<br>|16|Globe|搜索|88|-0.596|<br>|17|NeevaAI|搜索|63|-0.417|<br>|18|GPTGO|搜索|59|-0.045|

Others are asking
雪梅100天学AI
以下是关于雪梅 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白:若您还在观望 AI 不知如何入手,可参考此日记。日记已近 100 天,作者从一开始的到处看到走在学习 AI 的轨道上。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能不适用,因 AI 节奏快,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,能学多少算多少。 费用:学习资源免费开源。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向,学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油,101 天后还需更好的正反馈方式。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档) 雪梅 100 天学 AI 日记,分为三个阶段,适合新人参考借鉴。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出当前 AI 局限,阐述不同技术路径。 少卿的《AI 帮你赢》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-22
ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中,模型具有以下含义和特点: 1. 大模型如同主菜或主食,是生成图片的基础框架,决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型(Lora)如同佐料或调料包,能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制,比如改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要,大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有:。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同。例如,大模型(Ckpt)放入 models\\Stablediffusion;VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择;Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录;Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22
如何权构建个人AI知识库,请提供详尽的方案,并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例: 方案: 1. 知识收集:学习如何有效地收集、整理和检索信息,例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理:通过实际操作,体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理:使用工具对数据进行转换、提取和呈现,如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结:总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例: 1. 知识收集与整理: 通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具:https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展:https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天:https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语,根据不同类型提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理: 下载视频:Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS:https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库: 将文本转换成向量(如使用 embeddings API),先把大文本拆分成若干小文本块(chunk),将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存,当用户提问时,通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”“文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。”等,当提问“此文作者是谁?”时,可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门: 提示词:现成好用的 Prompt: AI Agent:Agent 工具 小白的 Coze 之旅: AI Pic:现在主流的 AI 绘图工具网站:
2025-02-22
学习AI大模型
以下是关于学习 AI 大模型的相关知识: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-22
AI在国企的应用
AI 在国企的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用领域: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 此外,在国企中,AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展,未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。
2025-02-22
我是一个小学教师,我要写一个值周小结,推荐用哪款AI软件
以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件: 1. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整,如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件:具有锐化清晰度等 PS 中有的功能,可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格,支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确,还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分,生成一次图像需 1 点积分,可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板:具有消除、图层、一键抠图等功能,抠图效果较好。 此外,还有一些辅助工具: 1. IAIFONT、自由等字体软件:可及时预览和切换字体,注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs:只需在聊天框粘贴文字内容,然后点击发送即可。GPTs 链接:https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app:官网链接:https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为:①打开软件点击「自制卡片」;②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容;③点击右下角的保存图标即可导出。
2025-02-22
有没有 AI 应用行业的研报
以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展,基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower:2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会:人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据:2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院:大模型落地路线图研究报告(2024 年)》 《头豹研究院:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》:AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券:AI 端侧应用系列报告(二):苹果手机+OpenAI》:着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024 年)》 《AiPPT:赋能企业数字化办公新纪元》:AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券:AR 行业深度报告:AI 落地最佳载体,硬件&生态共驱发展》 《山西证券:昆仑万维布局大模型,All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ,也可以到知识星球订阅:https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。
2025-02-20
AI研报
以下是为您提供的一些 AI 研报: 2024 年 6 月 18 日: 《》:讨论了生成式人工智能的潜力和银行业的积极探索,预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新收入流方面发挥关键作用。 华西证券:AIGC 行业深度报告(14)《》:英伟达新一代 GPU 架构将带来零部件升级,华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。 《》:通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年,模块化端到端系统将开始商业化应用,推动技术、市场和产业格局的变革。 《》:来自微软,英国拥有先进科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 2023 年 11 月 15 日: 《》:基于对 235 家企业数字化负责人的调研,其中 63.5%的企业已把 AIGC 列入企业发展战略之中。 《》:结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望,与业界专家学者进行万场以上座谈研讨,凝聚各方智慧与经验。 《》:从零开始介绍越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。 《AI50 年度关键词——腾讯研究院.pdf》: 基于全年研究积累的三十余万字 AI 进展数据库,对当前 AI 发展进行阶段性总结。精选 50 个年度关键词,覆盖大模型技术的八大领域,通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析,形成 50 张 AI 技术图景卡片。 介绍了 DiT 架构,这是结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成的深度学习模型,并给出了核心观察。
2025-02-20
我平时需要完成调研报告,活动策划等工作,什么AI工具适合我现在的工作
以下是一些适合您完成调研报告和活动策划工作的 AI 工具: 1. Kimi:https://kimi.moonshot.cn/ 2. ChatGPT4o:越智能的大模型输出质量通常会更好。 此外,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,能辅助高效处理信息。智能摘要功能可帮助您快速筛选信息。在工作流方面,您可以尝试使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议您先摸清楚自己的日常工作流,再根据每个工作节点线索找到适合自己的工具。
2025-01-14
AI读研报
AI Review(测试版)是一项允许您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击各个审阅项在编辑器中查看完整上下文,并与 AI 聊天获取更多信息。 为使 AI Review 发挥有利作用,您可为 AI 提供自定义说明以使其专注于特定方面。例如,若希望 AI 专注于性能相关问题,可输入相关指令,这样 AI Review 在扫描更改时会专注于代码性能。 目前,您有以下几个审核选项可供选择: 1. 查看工作状态:将查看您未提交的更改。 2. 查看与主分支的差异:将查看当前工作状态与主分支之间的差异。 3. 查看上次提交:将审查您所做的最后一次提交。
2024-11-22
找10篇AIGC的研报,并给出链接
以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接: 1. 2023 年 2 月第四周:Notion AI 在测试很久之后于本周四公测,提供扩写、精简、翻译等 AI 功能,与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费,每月 10 美元,每人有 20 次免费试用次数。链接:,日期:2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周:大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面,“Kevin Roose(纽约时报专栏作家)和 Sydney 进行了一番漫长的对话,Sydney 充分表达了自己的心情与感受,包括愤怒、沮丧和爱。”链接:,日期:2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周:在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后,福布斯采访了投资者和企业家,讨论了 ChatGPT、通用人工智能,以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接:,日期:2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周:Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务,Open AI 宣布推出,每月 20 美元,可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性,先在美国地区推出,其他地区可点这里加入候补名单。链接:,日期:2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周:Maimo:从任何内容中提取要点;Jellypod:将订阅内容变成播客;ARTU:汇总和总结内容;Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具;VectorShift:AI 自动化应用构建平台;Findr:AI 搜索所有软件中的内容;Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接:,日期:2024/02/01 6. 2024 年 1 月第四周:扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接:,日期:2024/01/23 7. 2024 年 2 月:FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》,深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接:https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150
2024-11-12
AI音乐调研报告
以下是为您提供的 AI 音乐调研报告: 一、2.21 资讯 生成式人工智能对音乐领域的影响研究:报告链接为 https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf 。该研究由 GEMA 和 SACEM 委托 Goldmedia 进行,探讨了生成式 AI 在音乐领域的快速发展及其对欧洲创意产业的广泛影响,强调了 AI 对创作者既是竞争源也是创新工具,提出确立可靠法律框架、保护知识产权、加强透明度和监管的必要性。 谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐。 使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐。 HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑。 Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型。 二、2.22 资讯 通过音乐 AI 计算捕捉创造力:加州大学圣迭戈分校(UC San Diego)的 Jacob School of Engineering、音乐系和 Qualcomm 研究所共同发布的研究报告中,展示了通过计算方法捕捉和量化音乐创造力的创新性研究。利用 Multitrack Music Transformer,测量了音乐声部间的互动量,并与专业音乐家的评估对比,验证了量化方法的准确性和有效性,为理解人类与 AI 在音乐创作中的互动提供新视角,为未来音乐 AI 的发展和应用奠定理论基础。 走向音频语言建模——概述。 通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移。 Nendo AI:让人又爱又恨的 AI 音频平台。 RipX DAW:混音师的理想选择。 三、3.4 资讯 接触不同类型的音乐会影响大脑如何解读节奏:研究显示人类大脑听音乐时倾向于识别和产生由简单整数比率组成的节奏,不同社会中偏好的比率大相径庭。该研究基于在 15 个国家进行的大规模研究,涉及 39 组参与者,许多来自传统音乐包含独特节奏模式的社会。研究揭示了音乐节奏感知和产生中存在跨文化的变异性,特定文化中的特定节奏在其音乐心理表征中占据重要地位。链接:https://thedigitalinsider.com/exposuretodifferentkindsofmusicinfluenceshowthebraininterpretsrhythm/
2024-11-09
适合当作搜索引擎的大模型是什么?
以下是一些适合当作搜索引擎的大模型: Perplexity.ai:本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决了。能给出信息来源网址,根据搜索内容给出继续对话的问题建议。支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。访问地址: 。但要注意不要在开着浏览器翻译能力的同时使用,很可能会报错。另外,不使用 Copilot 能力的效果比较灾难,无法给出具体的酒店建议,只是列举了几个可以查酒店的渠道。
2025-02-22
AI搜索
以下是为您介绍的一些 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 技术从各种来源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,专注提供编程、软件开发和人工智能等领域专业建议和指导。 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。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有出色表现: 1. 论文资料搜集与整理:帮助在校学生快速搜集专业学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处,参考价值高。 2. 教学内容准备:让教育教师群体获取丰富教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学准备效率。 3. 职场信息检索:使职场办公人群高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 行业研究分析:为学术研究人员提供深入行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG:在学习 RAG 之初,可从 AI 搜索切入。AI 大模型擅长语义理解和文本总结,不擅长获取实时信息;搜索引擎擅长获取实时信息,但信息分散,需人为总结。AI 与搜索引擎结合,给 AI 配备活字典,让其随时查阅。
2025-02-15
AI搜索如何商业变现
AI 搜索的商业变现方式主要有以下几种: 1. 开放接口 API:将联网判断、意图识别、问题改写、信息源检索等步骤封装进黑盒,导出标准 API,让 ChatBot 类产品快速集成。开放 API 后,ChatBot 类应用只需修改 API 的域名前缀即可集成联网检索功能,这对 AI 搜索产品自身而言,增加了面向小 B 的营收途径。 2. 自定义信息源 Source:允许用户自定义信息源,满足个性化搜索需求。比如允许第三方创作者通过 Form 表单填写信息源的相关信息,调试通过后完成集成。 在 AI 时代,一些优秀的 AI 搜索产品如秘塔搜索(https://metaso.cn/)、Perplexity(https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome)已展现出强大的搜索能力。同时,大型科技公司在 AI 搜索领域的动作也备受关注,如微软和苹果自愿放弃 OpenAI 董事会观察员席位,监管机构关注大型科技公司与初创企业的关系。人工智能驱动的搜索虽已开始出现成效,但也存在可靠性等问题。
2025-02-11
ai搜索引擎
以下是为您提供的关于 AI 搜索引擎的相关信息: 推荐的 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,专注提供编程、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。 个人制作 AI 搜索引擎的经历: 选择做 AI 搜索引擎产品基于三个原则:感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。起初认为搜索引擎技术壁垒高,不敢尝试。但后来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,了解到底层技术“RAG”(检索增强生成),包括检索、增强、生成三个步骤,即拿用户 query 调搜索引擎 API 拿到搜索结果,设置提示词把检索结果作为挂载上下文,大模型回答问题并标注引用来源。之后决定在这个领域尝试,所做的 AI 搜索引擎产品取名“ThinkAny”。 XiaoHu.AI 日报中的相关内容: 4 月 27 28 日的 XiaoHu.AI 日报中提到了 Perplexica AI 驱动的搜索引擎,它提供多种搜索模式,如学术、视频等,并支持本地部署的大型语言模型。
2025-02-11
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,具有以下特点和成就: 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构,使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷。 Benchmark 表现优异,能力更全面。 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释:JanusPro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性,利用单一统一 Transformer 架构处理,缓解视觉编码器角色冲突,增强框架灵活性,超越之前统一模型,匹配或超过特定任务模型性能,成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道: 微信公众号:DeepSeek 小红书:@DeepSeek(deepseek_ai) X DeepSeek R1 的成就: App Store 排名:冲到美国区 App Store 第一名,超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力:依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 技术特点: 性能与成本:效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新:开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调训练,发现模型思考能力可自我涌现。 影响: 行业影响:引发美国科技界恐慌,Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响:低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,股价短期内大跌超 3%,市值蒸发超 300 亿美元(27 日盘前又跌 14%)。 未来展望: 开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛,AI 创作能力不断提升,催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
我想利用ai做自媒体来销售产品从哪开始学习
如果您想利用 AI 做自媒体来销售产品,可以从以下几个方面开始学习: AI 绘画方面: 1. 个体成为自媒体博主。 2. 个体商户应用。 3. 实体印刷(如 T 恤、杯子实物等)。 4. AI 摄影。 5. 设计接单。 6. AI 定制萌娃头像。 7. 电商商品。 8. 自媒体素材。 9. AI 服装预售。 10. AI 视频接单。 11. 培训老师。 在阿里巴巴营销方面: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:借助 AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略:通过 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理:利用 AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容。 AI 写作方面: 1. 项目启动:确定目标客户群体,选择合适的 AI 写作工具。 2. 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,构建团队。 3. 商业模式构建:确定服务内容,制定质量控制标准。 4. 运营与推广:在电商平台开设店铺,建立写作培训社群,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与其他团队合作。 5. 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,根据市场需求拓展新服务和产品,收集客户反馈并改进服务。
2025-02-22
亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具
以下是一些亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具: Flair(https://flair.ai/) Booth(https://www.booth.ai/) Bloom(https://bloom.ai/) 这些工具可以帮助品牌创建引人注目的产品照片,比如将挂在衣架上的连衣裙的静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。未来,预计这些用途将变得极度个性化,例如一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在您的公寓中的照片。 此外,对于阿里巴巴的营销技巧和产品页面优化,可以使用 AI 采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-02-22
ai产品经理学习路径
以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径: 1. 入门级: 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品,并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级: 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级: 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说,对 AI 产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-02-22
我想成为ai产品经理该怎么学习
如果您想成为 AI 产品经理,可以从以下几个方面进行学习: 1. 了解相关技术概念: 思维链:谷歌在 2022 年的论文中提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力,即便不用小样本提示,也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一起传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 关注技术论文:很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽然现在可让 AI 辅助阅读,仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 3. 学习技术框架与未来想象:比如了解 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。
2025-02-22
转行做AI产品经理的自学指南,并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径: 自学指南: 1. 了解 AI 基础知识,包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识,如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理,例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等,可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验,尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径: 1. WaytoAGI(通往 AGI 之路):这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 相关技术论文:虽然对于小白有难度,但可以借助 AI 辅助阅读,完成一定知识储备。 3. 科普视频:如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈:例如安克创新 CEO 阳萌的访谈,获取前沿观点和启发。 此外,您还可以参考北京分队中相关人员的经验,如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
2025-02-21
有什么支持多模态输入和输出的C端产品
以下是一些支持多模态输入和输出的 C 端产品: 1. 宝玉日报:支持文本或音频输入,输出可为文本、音频或混合数据。价格方面,1 小时音频输入成本为$12.8,输出为$25.6。相关链接: 2. Imagic 发布的 AI 驱动的无代码应用构建工具:支持多模态输入输出,包括文本、图片、3D 和视频。创建出来的应用立刻就能使用和发布。相关链接:https://get.imagica.ai/s 3. 面壁智能推出的 MiniCPMo 2.6:具有多模态能力,如 OCR、视频理解、连续视频与音频流处理,实时直播与多模态上下文理解,支持 30 多种语言的文本和语音输入输出。资源链接: 4. 世界首个支持手持产品展示的 AI 数字人 Product Avatar:上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示,支持多语言,覆盖 28 种语言,可快速生成产品宣传视频。相关链接:
2025-02-21