昨天，百川智能發(fā)布了新一代底座大模型。 Baichuan 第四，同時推出了第一款 AI 應(yīng)用-百小應(yīng)用。

百川智能瞄準(zhǔn)的是AI智能助手，就像市場上大多數(shù)大型廠商一樣。有趣的是，雖然它被定位為AI。 智能化助手，但是百小應(yīng)的主要特征是「懂得搜索，會提問」。這個問題和現(xiàn)在一樣火爆 AI 類似的搜索應(yīng)用。

強調(diào)搜索特征并不奇怪。王小川是中國最了解搜索的人之一，他創(chuàng)造的搜狗長期穩(wěn)居搜索行業(yè)第二名。AI搜索是AI應(yīng)用的三大場景，甚至OpenAI也在布局。

令人好奇的是，從移動互聯(lián)網(wǎng)到生成AI，王小川是如何理解搜索產(chǎn)品的變化的？百小應(yīng)該和市面上的AI搜索產(chǎn)品有什么區(qū)別？在百小應(yīng)上線的第一時間，烏鴉君開始使用它。今天，你可以跟隨烏鴉君，先探索水。

01 理解搜索，但不僅僅是搜索

從定位上看，百川推出的“百小應(yīng)”是一款類似ChatGPT的產(chǎn)品、Kimi的智能助手產(chǎn)品不僅可以隨時回答客戶提出的各種問題，如快速閱讀文檔、整理數(shù)據(jù)、協(xié)助創(chuàng)作等。，還具有多輪搜索、定向搜索等搜索能力。

產(chǎn)品本身還具有多模式相關(guān)功能。用戶可以上傳照片、pdf等文檔，讓百小要區(qū)分內(nèi)容，完成相應(yīng)的指令，比如寫文案。

要說百小應(yīng)該和市面上的智能助手產(chǎn)品最大的區(qū)別就是搜索功能。用王小川的話來說，“百小應(yīng)該”的一個主要特點就是可以讓模型學(xué)會“多輪搜索”。

什么是“多輪搜索”？多輪搜索是指百小時應(yīng)該能夠進一步探索用戶提出的問題的核心答案。與單輪搜索相比，多輪搜索可以在市場調(diào)研、產(chǎn)業(yè)分析等復(fù)雜場景中有效獲得更專業(yè)、更深入的信息。

在搜索結(jié)果呈現(xiàn)方面，與其他簡單總結(jié)一次搜索后網(wǎng)頁信息的應(yīng)用不同，百小應(yīng)該直接將搜索結(jié)果應(yīng)用到問答結(jié)果中作為觀點和論據(jù)，以表格等結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)搜索結(jié)果，優(yōu)化信息布局，方便用戶快速定位和解讀所需信息。

盡管以“搜索”功能為特征，但百川并不希望將其視為搜索。 AI的產(chǎn)品。用王小川的話說，“如果搜索結(jié)果簡單總結(jié)，搜索公司可以自己做，而不是創(chuàng)業(yè)公司?！睆拈L遠來看，AI助手將從AI“工具”升級為“合作伙伴”。

換言之，與市場上直接給出搜索結(jié)果的搜索產(chǎn)品相比，百小應(yīng)該更愿意將搜索作為與用戶互動的場景。

02 搜索功能一手評價：有特色，但不完美。

打開百小應(yīng)用程序，將直接出現(xiàn)一個對話框，這也是搜索功能的入口。

為更好地感受百小應(yīng)與市場上AI搜索產(chǎn)品的區(qū)別，我們通過三個問題來解決百小應(yīng)的AI。 對實用性進行了搜索測試。

第一個問題是楊立昆對AGI的看法。對于這個看似不難的問題，百小應(yīng)的回答令人驚訝:

楊立昆教授是中國科學(xué)院自動化研究所的研究人員。與此同時，百小應(yīng)無法給出楊立昆的觀點，因為他無法打開最新的數(shù)據(jù)庫，也無法提供最新的觀點。

相比之下，秘塔AI和Perplexity的表現(xiàn)要好得多。

秘塔不僅給出了楊立昆的一些核心觀點，還梳理了觀點，形成了一個大綱。答案后面，還有與楊立昆相關(guān)的內(nèi)容和事件科普。

盡管Perplexity不能像秘塔那樣詳細，但至少可以給出一些核心觀點，這是基本合格的。

甚至Kimi也和Kimi一樣被定位為AI助手，至少給出了楊立昆的一些基本信息和一般觀點。

第二個問題是，AI搜索和傳統(tǒng)搜索有什么區(qū)別？關(guān)于這個問題，秘塔的表現(xiàn)一如既往的穩(wěn)定，包括整體總結(jié)和重點分類。

Perplexity直接給出了AI搜索和傳統(tǒng)搜索的六個不同之處，從重點總結(jié)來看，Perplexity和秘塔略有不同。

讓我們看看百小應(yīng)的表現(xiàn)。百小應(yīng)也給出了五個區(qū)別:搜索結(jié)果的相關(guān)性、交互技術(shù)、學(xué)習(xí)和優(yōu)化、搜索結(jié)果的呈現(xiàn)和搜索引擎的智能化。

不僅如此，百小還根據(jù)用戶AI搜索的信息需求進一步提供了百度和谷歌在AI搜索領(lǐng)域的實際應(yīng)用案例。至少在這個問題上，百小應(yīng)該沒有落后于與秘塔和Perplexity的對比。

在這里，烏鴉君又問了一個問題:在AI搜索中，秘塔和百度哪個更有優(yōu)勢？百小應(yīng)沒有直接下結(jié)論，而是給出了秘塔和百度各自的優(yōu)勢，甚至做了一個表格。更多樣化的結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)形式也是百小應(yīng)的一大特色。

從前兩個問題來看，與秘塔和Perplexity相比，百小應(yīng)該在信息準(zhǔn)確性方面不穩(wěn)定。如果你想的話 AI 與持續(xù)的對話和實時性相比，搜索真正應(yīng)用于工作中，答案的準(zhǔn)確性是首選。

所以，在最后一次測試中，烏鴉君特意挖了一個坑，問了一個完全不存在的數(shù)據(jù)：2010年拼多多的用戶數(shù)量？

百小不僅沒有上套，而且直接戳破了這一套：拼多多成立于2015年9月，所以2010年沒有用戶信息。

Perplexity也沒有上套，不僅給出了正確的信息，而且還給出了更多關(guān)于拼多多用戶表達的信息點。

烏鴉君沒想到的是，之前表現(xiàn)不錯的秘塔在這個問題上頭暈?zāi)垦！ｋm然秘塔在總結(jié)中說不能給拼多多2010年的數(shù)據(jù)，但在總結(jié)中還是給出了一個錯誤的事實:拼多多成立于2010年。

經(jīng)過三輪測試，除了Perplexity表現(xiàn)穩(wěn)定外，百小應(yīng)和秘塔在信息準(zhǔn)確性上都“翻車”，相比之下，百小應(yīng)的錯誤更加嚴(yán)重。

楊立昆AGI觀點的事實錯誤，部分原因是模型知識庫造成的信息實時性不足。

舉例來說，在我問百小應(yīng)問題的時候，評價一下GPT-4o？百小應(yīng)會回答，數(shù)據(jù)知識更新日期是2023年，沒有相關(guān)信息。但是，如果把類似的問題交給秘塔和Perplexity，他們可以給出最新的GPT-4o信息。

這與百小應(yīng)的市場定位密切相關(guān)。百小應(yīng)的定位類似于ChatGPT的個人助手，這意味著它的信息收集取決于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而AI搜索可以實時捕捉到最新的網(wǎng)絡(luò)信息，因此在信息實時性方面更有優(yōu)勢。同樣的Kimi無法給出GPT-4o的評價。

據(jù)其它媒體報道，百小應(yīng)該提問時，搜索功能可能不會觸發(fā)。然而，這種設(shè)計令人驚訝:

雖然定位為個人助手，但百小在宣傳時應(yīng)該注意的是，搜索技術(shù)與大模型緊密結(jié)合?！爸浪阉鞯腁I助手”也是百小應(yīng)的口號。但在實際使用過程中，即時信息的獲取無法像市場上的AI搜索那樣完成，對用戶體驗影響很大。

當(dāng)然，考慮到百小應(yīng)該剛剛上線，這些不健全也可以理解，希望后面的產(chǎn)品能有進一步的改進。

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