undertale18+ chara rlue63当AI搜索开始赚钱养家_ZAKER新闻undertale18+ chara rlue63
当AI搜索开始赚钱养家_ZAKER新闻undertale18+ chara rlue63
出品｜国际在线中国互联网发展基金会
文 | 光子星球近期，在 GPT-4o 创造的新范式影响下，月暗、智谱、Perplexity 和 OpenAI 相继上线了 AI 搜索推理功能。与此前 " 大海捞针 " 不同，最近更新中 AI 搜索长了 " 脑子 "，在面对问题时，能像人一样先拆解步骤，再精准搜索，最后呈现答案。根据 " 知识管理模型 "，数据本身无序且缺乏意义，只有向上进化为信息、知识、智慧才能具备价值。信息解决了 "What" 的问题，知识解决了 "How" 的问题，金字塔最顶端的智慧应对了 "Why" 的问题。以此进化逻辑来看，CoT（思考链）加持下的 AI 搜索已经开启了 2.0 时代，从信息聚合走向规律总结和辅助决策。用户对 AI 搜索的依赖程度超出了预期，Perplexity 宣称其每周能处理 1 亿次查询，每月能处理约 4 亿次。从巨头手中抢夺用户还远远不够，更重要的是，AI 搜索在商业化上释放出了积极信号。国外最新报告显示，随着 AI 搜索的发展，谷歌搜索广告市场份额十年来首次跌破了 50%。无论新老玩家，都盯上了谷歌们留出来的 " 蛋糕 "。目前有两种路径，一种是效仿谷歌做通用型 AI 搜索工具，向 C 端售卖使用权，向 B 端出售广告席位和创建 AI 搜索能力；另一种以应用为载体，将 AI 搜索能力嵌入场景中，欲绕过搜索引擎中间商，自建分发渠道和数据入口。既能通过搜索优化用户使用体验感，提升付费可能性，也能防止中间商赚差价，增强盈利能力。月暗大搞饥饿营销，疯狂上分，怒刷 " 国内首个 4o 搜索 " 存在感；靠 Talkie 赚到回头钱的 Minimax，将精力放在了 AI 应用的搜推上；就连一向温吞慢热的微信也在求变，灰测 AI 问答功能，打通混元与微信间的生态。" 越是共识，门槛越高 "，有业内人士认为，正是由于普遍看好 AI 搜索，才加大了竞争，" 如果不突出，还是选谷歌 "。搜索 + 深度推理 =?深度推理模式下的 AI 搜索对拆解、分析能力的需求，远远超越了 " 搜 " 这个动作本身，搜推的底层逻辑嵌套在了寻找和解决问题答案的过程中。结合 Perplexity 和 Kimi 的使用体验，AI 搜索推理模式的基本过程如下：提出一个可能涉及大量搜索和多个意图的问题，针对该问题 AI 不急于回答，而是先解题，将一个复杂的指令拆解成几个步骤，然后依次完成 " 搜索 + 分析 " 动作，最后才是呈现答案。以前的 AI 搜索是 " 书呆子 "，拿着关键词在题库里找，开卷作答。现在的 AI 是 " 机灵鬼 "，在掌握解题思路后，依照解题步骤分点作答。而且整个解题是实时动态的，边思考边解答。（来源：Perplexity）以 Perplexity 官方给出的 case 为例，提问是 " 阅读贝索斯每年所有股东信，并列出一个每年关键要点的表格 "。为了解决问题，AI 将其分解为了三步，分别为 " 搜索并找到贝索斯所有年度的股东信 "" 获取贝索斯每封股东信的内容 " 以及 " 制出贝索斯每年股东信关键要点表格 "。如果使用 Kimi 探索版，会在答案生成完毕后再次搜索，完成 " 反思后的补充 "。" 搜索 + 深度推理 " 可视为执行搜索任务的 Agent，所以能看到 AI 给出的是可行性的操作步骤，而不是类似 " 贝索斯 "" 股东信 "" 要点 " 一类的搜索关键词。AI 搜索的底层逻辑发生了变化，从 " 找到 " 转向了 " 解决 "，" 搜 " 这一动作变成了解决问题底下的子集。如果把搜索视为辅助解决问题的工具，那这个子集可以无限扩充，比如文档、知识库、PPT、办公软件等等，Agent 工具的开放性和延展性为提升搜索质量埋下了伏笔。当然就目前而言，搜索 Agent 有其无法克服的自身缺陷。光子星球在测试中发现，当去过分强调搜索步骤的完整性时，就会发生过程正确，而结果错误的现象。这意味着单个 CoT 的链条没有问题，但是链与链之间的连接关系出现了错误。在某些问题中出现了 " 鬼打墙 "，搜索和步骤拆解动作反复循环，这将是对算力的巨大浪费。上述也提到好的解题思路大于搜索，当 CoT 代替 RAG 成为标配，更要警惕出现把简单问题复杂化的倾向。比如在一些经典的逻辑问题中，本来可以两步到位的问题，非要强行增加分析过程，反而增加了搜索的难度。CoT 不是拿数量说话，而是构建的质量。AI 搜索进阶 2.0跳出单个功能语境，AI 搜索离解决问题又进了一步。搜索筛选出的内容有维度之分，最底层是信息，互联网时代的搜索是通过关键词来匹配到信息池，具体怎么找还要靠用户手动点击进行页面筛选。AI 搜索最先填补了上面的断裂，联网的 AI 可以在自行搜索后，得到确定而非模糊范围的答案。但这个阶段，用户的感知非常明显，ChatGPT 等助手只能回答类似于 4W 的问题，" 谁、什么、何时、何地 "。聚合的好处是不用打开 N 个网页，来了解某个事物的最基本情况，通过 prompt 以上的构成要素可以随意组合。此时，限制 AI 搜索是否好用的关键是搜索量，即搜索的范围越大，所能涵盖的 4W 越全面，也能靠量提升准确性。知识在信息的基础上进一步被提炼出来，它涉及到对信息的深度理解和处理，是通过大量搜索、对比后发现的规律、趋势。智慧是知识的进一步升维，是运用规律后的指导决策和执行。2.0 阶段的 AI 搜索处于知识与智慧中间，例如可以追加提问 " 贝索斯经常提到的关键词 "" 贝索斯提到的关键点对亚马逊发展产生了怎样影响 " 等问题。也可以上传《孙子兵法》文档，让 AI 提出亚马逊发展建议。以上都脱离了 4W 层面，来到了 How、Why 问题的探讨。正是因为搜索处理信息维度升高，其价值才水涨船高。就目前而言，开卷考试和自主思考两种搜索方式的差距并不大，同样的问题用关键词搜索也能获取差不多水平的答案。从信息到智慧，AI 2.0 搜索押注的是长期价值，但鉴于目前后训练推理投入不充分，这仍需时间。除了 CoT 方式，AI 搜索也有其他增强方式。信息搜索是地基，基于此衍生出三条思路，一是扩大搜索量和范围。Kimi 探索版的搜索量是普通版的十倍，一次搜索可精读超过 500 个页面。Kimi 探索版产品负责人曾下过一个结论：" 如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到 "。其潜台词充满了对 Kimi 搜索量的自信，但也忽略了一个问题，" 全 " 不能与 " 准确 "" 优质 " 划等号。这就诞生了第二条思路，优质化搜索。核心是提前过滤冗余、低质的信息，确保搜索池质量的基础上再开发搜索能力。相当于建立了一个搜索漏斗池，顶部是未经筛选的信息，第二层按照 AI 搜索公司或用户定制标准进行过滤，第三层进一步细分，比如关联性强弱、相似程度、优先级等，将重新分配信息的把关权、分发权。最后一种是直接补充信息来源，因为无论怎么在数量、质量上做取舍，都可能不符合用户预期。如果这样，不如让用户自己上传数据和文本。Perplexity 目前支持用户自建 AI 研究和协作中心，用户可以上传内部知识库，结合网络搜索来获得针对性的答案。瓜分 " 谷歌 "，人人有份传统搜索退，AI 搜索进，趋势日益凸显。当下，AI 搜索成为了必争之地。招聘信息显示，AI 六小虎中重押 AI 搜索推理方向的是月暗，大量涉及推理和工程优化方向的岗位显示在招。功能上，越来越像 Perplexity。Minimax 同时也在招聘搜索推荐相关的工程师，但思路有所差异，聚焦在旗下 AI 应用里的算法、广告投放优化。（来源：招聘平台）谁也不知道留给新玩家的窗口期有多久，尽快吞下显现出的 " 蛋糕 " 迫在眉睫。此前积累的用户规模和留存沦为了 AI 搜索的 " 饵 "，到了广告变现时刻。据悉，Perplexity 即将在本季度在其应用内投放广告，可投放广告位有 " 问题回答 " 的媒体赞助，搜索答案下方的 " 相关问题 " 以及 " 显眼位置 " 的视频投放。（来源：Perplexity、Kimi）参照 Perplexity，Kimi 探索版一改免费版界面，新增搜索展示页面，预留广告招商位。Kimi 本身免费使用，其公司月暗也没有其他业务，投流、算力、人力成本的投入急需输血，To B 广告商收入是选择项之一。" 二次售卖 " 达成的前提是将 " 用户 " 售卖出去，用户构成决定了卖给谁。有数据显示，Perplexity 中 65% 用户为 " 高收入职业白领 "（医学、法律、软件工程），30% 处于 " 高级领导职位 "。这决定 Perplexity 瞄准的是高端广告市场，科技、金融、艺术等领域。媒体报道，Perplexity 的 CPM ( 每千次展示成本 ) 广告收费为 50 多美元，是市场平均水平的 4.5-20 倍。对 Kimi 们不算友好，其普遍用户画像为大学生、初入职场白领、宝妈、老师等。对广告主来说，上述用户的消费和转化能力相对有限。Perplexity 的用户定价与 ChatGPT 持平，一年多的时间已完成了用户筛选。国内 AI 搜索和助手类应用，为了争夺市场，采取免费策略至今。投流打响了知名度，却也让收费更加难以推行，更广泛的用户意味着更模糊的广告投放市场。值得注意的是，Perplexity 借鉴 Notion 协作空间提供了 AI 搜索 to 小 B 的模式。Perplexity 对外开放了 AI 搜索能力，既能共享知识库，也能提升检索、分析问题的效率，取代了一部分 "RAG+ 知识库 " 的解决方案。在该版本上，有很大想象空间，比如提供 AI 搜索融入软件生态的渠道。像 Notion 一样，开放自身也允许其他产品 API 接入，既能弥补能力缺陷，也能提高用户使用率。在这基础上，订阅收费模式进一步分层。除了原先的专业版收费模式，还会按照企业规模数量为标准收费，小规模、中等规模、大规模和定制化解决方案。种种迹象表明，AI 行业正在步入营收和利润导向阶段。搜索被誉为 " 离钱最近的领域 "，AI 搜索如果能打响大模型商业化的第一站，无疑是一针强心剂。谷歌们后退，谁能吃掉第一口 " 蛋糕 "？koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:李秉贵
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3.粪肥利用标准。抓紧编制畜禽粪污还田有害物质限量标准，研究制定畜禽粪肥安全评价方法，研究完善畜禽粪肥还田承载力测算相关标准，完善畜禽粪肥还田利用设施装备相关标准，加快推进固体粪肥、液体粪肥还田的操作技术标准制修订，分畜种、作物和地力开展粪污资源化利用标准研制。
（二）房屋建筑和市政工程农民工工资支付情况及工程建设领域四项保证金清理规范监督检查；
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活动中，公众代表们首先参观了上海文化广场的现代化设施，了解剧场台前幕后的质量管理并观看了宣传视频，切实感受企业高质量发展成果；之后，受邀嘉宾上海市质量协会徐俊杰副秘书长及上海弼兴律师事务所创始合伙人薛琦律师，分别围绕“企业质量提升和品牌运营管理”和“高价值专利与知识产权发展规划”主题进行了分享交流，通过专业视角剖析问题，分享案例实践和思考；最后，由区市场监管局质量发展和标准化管理科及知识产权保护管理科对本区相关惠企政策及政府服务进行宣介，讲述了政策举措和后续工作构想。活动最后安排了座谈交流环节，公众代表针对社会与企业所关心的问题进行咨询，得到了在座专家和政府部门的积极回应，并为继续推动黄浦区企业高质量发展工作提出了宝贵意见和建议。
上午10点，学校党总支书记兼校长魏澜同志，在学校发展中心杨美琴、陈建平等老师的陪同下，来到教师办公室看望各位老师，向大家送去了新学年美好的祝福。
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