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深度搜索

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以下是为您提供的关于深度搜索的相关信息：

  • Jina AI 推出了 DeepSearch 功能，专为深入研究复杂问题设计，能够自动进行多轮搜索，阅读、分析搜索到的内容，推理优化答案，确保逻辑性和可靠性，且与 OpenAI Chat API 兼容，可轻松接入现有应用。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736 、https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch 。
  • 在国内月活榜中，deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。
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References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「2月14日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🧠Jina AI推出DeepSearch功能：专为深入研究复杂问题设计，能够自动进行多轮搜索。阅读、分析搜索到的内容，推理优化答案，确保逻辑性和可靠性。与OpenAI Chat API兼容，轻松接入现有应用。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736](https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736)🔗[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch)2⃣️🎨ChatGPT个性化自定义指令上线：用户可以为ChatGPT设置“性格”，如科学家助手或支持性语气。还可启用网页搜索、DALL-E图像生成、编程等功能。设置将在新对话中生效，提供更灵活的互动体验。🔗[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt)🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733](https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733)3⃣️📹Google Veo 2视频生成模型上线YouTube：

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「2月14日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🧠Jina AI推出DeepSearch功能：专为深入研究复杂问题设计，能够自动进行多轮搜索。阅读、分析搜索到的内容，推理优化答案，确保逻辑性和可靠性。与OpenAI Chat API兼容，轻松接入现有应用。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736](https://x.com/imxiaohu/status/1890406706762641736)🔗[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/jina-ai-deepsearch)2⃣️🎨ChatGPT个性化自定义指令上线：用户可以为ChatGPT设置“性格”，如科学家助手或支持性语气。还可启用网页搜索、DALL-E图像生成、编程等功能。设置将在新对话中生效，提供更灵活的互动体验。🔗[https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt](https://xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/chatgpt-gpt)🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733](https://x.com/imxiaohu/status/1890253469527015733)3⃣️📹Google Veo 2视频生成模型上线YouTube：

AI智库｜月度榜单🏆（2025-01）

|排名|产品|分类|网址|活跃用户（万人）|环比变化|所属公司|返回导航||-|-|-|-|-|-|-|-||1|deepseek|聊天机器人|chat.deepseek.com|7068|24.3616|深度求索|||A4+1|豆包|聊天机器人|doubao.com|779|0.1911|字节跳动|||A5+1|deepseek开放平台|开发工具|platform.deepseek.com|660|-|深度求索|||A6+1|Kimi|聊天机器人|kimi.moonshot.cn|591|0.1135|月之暗面|||A7+1|百度AI助手|聊天机器人|chat.baidu.com|489|-0.2741|百度|||A8+1|文心一言|聊天机器人|yiyan.baidu.com|358|-0.1492|百度|||A9+1|知乎直答|智慧搜索|zhida.zhihu.com|279|0.3637|知乎|||A10+1|纳米AI搜索|智慧搜索|n.cn|275|0.1926|360|||A11+1|沉浸式翻译|翻译|immersivetranslate.com|157|0.1393|书同文网络||

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有没有好用的搜索引擎类AI门户
以下是一些好用的搜索引擎类 AI 门户： 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，能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，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，生成清晰有理的答案，并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，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，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。 此外，存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动，还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息，智能摘要功能可快速筛选信息，还能通过自然语言生成美观可用的图片，降低创作门槛和周期。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具，技术迭代会不断推动 AI Agent 向前发展。
2025-03-02
生成式 AI 搜索
生成式 AI 搜索具有以下特点和应用： 有可能彻底改变互联网的核心功能之一——搜索。传统搜索中，用户在 Google 输入问题后常被大量链接及不准确信息淹没，而由大型语言模型驱动的搜索引擎可提供自然语言写成的简洁答案，并能在用户感兴趣时提供更多链接阅读。 一些公司为一般搜索查询提供服务，如 You 和 Neeva。还有公司采取更垂直化的方法，如 Consensus 跨越研究论文进行搜索，Perplexity 的 Bird SQL 产品针对 Twitter 进行搜索。 对于产品推荐尤为有价值，能根据特定需求提供策划过的选项列表。 在企业内部搜索应用中具有巨大潜力，如 Glean 允许团队跨应用搜索，Vowel 允许用户查询视频会议记录。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 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，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 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。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型的飞速进步为信息检索领域带来新机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，被视为对传统搜索引擎的颠覆性竞争。ChatGPT 的成功引发搜索引擎巨头的紧迫感，谷歌推出 Bard 并逐步向 180 多个国家开放服务，百度推出文心一言等生成式 AI 搜索功能，微软将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。
2025-02-28
请从知识库搜索相关自资料：AI与环境艺术设计：AI帮助生成设计灵感、AI优化空间布局、AI分析环境因素等
以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文，以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区，与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用，了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-27
如何高效率的用AI搜索学术文献资料
以下是关于如何高效率用 AI 搜索学术文献资料的方法： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 同时，为您介绍一些相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，它可以帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。对于教育教师群体，能获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。职场办公人群可利用其高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。也能为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。链接：https://kaisouai.com/
2025-02-27
多模态搜索
以下是关于多模态搜索的相关信息： ThinkAny 搜索引擎： 产品特性： 支持多模态检索（MultiModeSearch），可检索链接、图片、视频等模态内容。 支持多维度输出（MultiFormOutput），能以对话、大纲、思维导图、时间线等形式输出搜索问答内容。 支持多信源检索（MultiRetrieveSource），可检索 Google、Wikipedia、Github 等信息源的内容。 开源了 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容。 长期发展方向是走 AI Search+Anything 的平台化路线，允许用户挂载自定义信息源、创建自定义智能体、实现自定义的流程编排。 其他推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，用自然语言提问，从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，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。 提升 AI 搜索准确度： 在提示词的设计和调试方面需要下功夫，很多环节都需用到提示词，如请求大模型判断是否需要联网、改写问题、提取关键词、回答问题、标注引用来源、以思维导图形式输出答案、做 Function Calling 判断使用的 Agents 等。 多模态检索是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片、视频、音频比重增大，多模态检索为获取不同形式信息再聚合起来作为引用参考。但多模态检索实现困难，现阶段可在谷歌搜索基础上，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别、音视频转录等方法拿到多模态信息的文本内容。
2025-02-25
自动网上搜索信息定期推送
以下是关于自动网上搜索信息定期推送的相关内容： Bot 智能体： 创意构思：创建 Bot 的初衷是让每个人拥有专属的市场和资讯助手，能以多模态形式（文字、图像、文档、语音等）自动推送最新资讯到不同平台，通过 Coze 等实现跨平台联动、针对不同客户需求检索、对检索内容分析处理并以友好格式输出。 效果呈现：Coze Bot 可通过不同提问触发检索功能，企业微信群能自动同步获得资讯检索结果，实现多平台联动，还能获取飞书云文档多维表格中的用户需求，Coze API 可接入微信进行对话交互检索。 自动总结公众号内容并定时推送到微信： 搭建工作流：包括将推送内容插入数据库（避免重复推送）、结束节点、试运行（输入数据测试，查看结果并发布）。 工作流拆解： 抓取公众号内容：可通过瓦斯阅读、WeWe RSS 等方式获取。 公众号内容总结：依靠大模型能力，如字节的豆包大模型，可使用批处理功能批量总结。 定时推送到微信：定时通过 Coze 平台触发器实现，推送需找第三方 API 方案。
2025-02-24
深度学习ai模型有哪些
以下是一些常见的深度学习 AI 模型： 1. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 2. LLM（大语言模型）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。 3. Transformer 模型：2017 年 6 月由谷歌团队提出，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，其中的神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习等。在机器学习中，包括监督学习（有标签的训练数据，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）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。而 AI 即人工智能，机器学习是其重要组成部分。
2025-02-27
我想我的ai深度思考，他现在给我都太浅显，输出字符也有限制，给我推荐一个解决办法
以下是一些可能有助于解决您的 AI 深度思考和输出字符限制问题的办法： 1. 对于输出字符限制，如果使用的是 GPT3.5 等模型，可以将汉字数大致换算成 token 数，比如简单算法是一个 token 大概是 0.5 个汉字，或者每个汉字耗费 2 2.5 个 token。例如 1000 字大约是 2000 2500 个 token 左右。 2. 可以使用 OpenAI 的 Tokenizer 工具来计算 token 数，以便更准确地控制输出长度。 3. 在编写用户提示词时，注重写法。例如最简单的方法是模仿特定风格输出标题内容，要用特殊字符区分相关内容，包含示例、凝视者等内容，输出包含标题和正文。还可以用少量样本提示（两个样本），并试运行看结果。 4. 对于提高 AI 深度思考能力，可以参考一些相关的最佳实践资料，深入了解模型处理文本的原理和机制，例如 GPT 系列模型通过使用 tokens 来处理文本，模型能理解这些 tokens 之间的统计关系。
2025-02-25
偏推理型的内容，怎么提升模型的推理深度及准确度？
提升模型推理深度及准确度的方法包括以下几个方面： 1. 扩大模型规模：随着模型规模的扩大，其推理能力会得到提升，类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式，通过蒙特卡罗推演来修改评估函数，从而提高推理精度。 2. 引入多模态学习：引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力，特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习。 3. 优化训练方法： RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：模型在这个过程中的目标是最大程度地获得人类的认可，通过奖励模型来衡量。 结合不同的推理能力提高途径：将生成不同的思维链（CoT）并选择有效路径的方法，与在部署时用大量计算进行推理的方法结合起来。 4. 改进模型结构和算法： 规模和算法是科技进步的关键因素，数据和计算规模具有决定性作用。 在模型之上添加启发式方法或增加模型本身的规模。 此外，Hinton 还提到了一些相关观点，如最合理的模型是将符号转换成大向量并保留符号的表面结构，大型语言模型通过寻找共同的结构来提高编码效率，以及即使训练数据中有错误，大型神经网络也具有超越训练数据的能力等。
2025-02-21
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
deepseek深度思考的机制
DeepSeek 的深度思考机制包括以下方面： 在案例方面，如为李世民创作独白时，会综合考虑各种元素，包括正当化理由、文学修辞、时间设定、历史语境、人物性格和处境等，经过细腻、严谨、自洽、深刻的思考后输出结果。 性能监测体系方面，包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用“人机共谋”模式、启动“思维可视化”指令、实施“苏格拉底式对话”，通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁“认知增强”模式，在商业决策、创新设计、技术攻坚等场景实现思维能效的指数级提升，建议通过 3 轮迭代测试建立个性化交互模式。 在使用技巧方面，先了解其优势和特点，如它是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，能理解“人话”表达的需求，进行深度思考，还能模仿不同作家的文风写作。更多提示词技巧可查看 查看。
2025-02-17