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35歲被裁怎么辦?我用「深度搜索」規劃轉行,結果比獵頭還專業

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日前,作為一款用戶過億的國產AI應用,夸克升級AI超級框,將“深度思考”升級為“深度搜索”。在體驗后我發現,夸克AI搜索在一眾采用深度思考模式的AI產品中更進一步,展現了AI搜索的高極形態,或者說“L5級AI搜索”該有的樣子。



夸克深度搜索跟“深度思考”們有何不同?

前段時間,我對采用深度思考模式的AI產品進行過一波橫評,結論是:DeepSeek成了“外賣技術”,任何有內容的平臺都能接入DeepSeek將站內搜索重做一遍,讓搜索具備深度思考能力。

此前,市面上的AI搜索工作原理是一樣的:將用戶需求轉化成搜索query,再對站內或全網內容進行“傳統搜索”,接著對數十條甚至上百條結果基于“深度思考”進行篩選、整理和歸納,給到用戶唯一答案,核心價值是幫助用戶在海量結果中“精挑細選”。



深度思考已是“通用技術”,因此AI搜索們核心拼的不是技術,而是內容生態,微博有權威內容,知乎有專業回答,小紅書有生活筆記……

夸克深度搜索則與眾不同,它除了會對結果“深度思考”外,還會對用戶搜索需求“深度思考”,并基于思考結果智能規劃搜索步驟、動態調整搜索過程。

當我搜索:“我是程序員,精通python,前端工程師。35歲從大廠辭職了,轉崗做什么合適?”時,大部分AI應用都是不管三七二十一,搜了再說,再基于海量結果去深度思考,一一分析并總結答案。



還有的AI則會“先入為主”,在沒有搜索結果時就進行邏輯推理和結果輸出,再針對各種可能性去“窮舉式搜索”。



雖然思考過程很詳細,但我認為考慮得有些過多了,比如這個case中,用戶不大可能只想在白云區本地就業,但這款AI產品卻會綜合這一因素考量再搜索白云區求職的相關信息,這樣的步驟其實是多余的。



不論是“搜了再說”還是“窮舉搜索”,都會導致結果抓不住重點。



夸克深度搜索的做法則截然不同,它會先對用戶需求進行深度思考,但思考的結果不是答案本身,而是“我該搜索什么,通過哪些步驟,去哪里搜集信息”,基于此得出了23個鏈接,基本來自B站、CSDN、知乎專欄等強相關平臺。



根據定向搜索的23個結果,夸克深度搜索再深度思考,給出轉型方向和具體建議。



這不是偶然,我多試了幾個case,結構都是類似的情況。

比如當我搜索“兩娃家庭,想買一輛智能電車,需要續航長一些,空間大一些,預算20萬,請推薦10款最值得買的電車。”時,有的AI搜索干脆不搜索直接給答案,有的AI搜索窮舉搜索海量結果再整理,但夸克深度搜索每一次均會先分析我的意圖,接著拆分出具體的搜索任務,再獲取搜索鏈接列表并深度思考整理答案,一氣呵成。



(從左到右依次為:夸克深度搜索及AI應用1、AI應用2、AI應用3的思考過程及結果展示)

特別值得一提的是,夸克深度搜索的結果在展示產品列表時,還會圖文并茂,更利于用戶決策。



(夸克深度搜索的結果展示“圖文并茂”)

試想一下你去買房,先打電話咨詢中介,初步需求是:“預算500萬,在廣州買一套三居室”。

剛入行的中介二話不說先去搜一堆房源給你再篩選,有些老道的中介甚至會直接說服你去看某個新盤(因為傭金高),但專業的經紀人會先摸清楚你的需求再去找房源:是投資還是自住,是否有孩子教育需求?日常通勤是地鐵還是開車?……等等,再給你精準篩選樓盤,帶著你看盤踩盤。

盲目窮舉、先入為主都不行,準確把脈需求再定向行動,最有效,“專業經紀人思維”就是夸克深度搜索的理念,“搜前深度思考”盡可能錨定高質量信息,再從優質信息中整理出準確答案,這將大幅提升搜索結果的準確性、有效性和可用性,這也是夸克帶給AI搜索的全新理念。

夸克深度搜索“搜前思考”大幅提升AI搜索準確率

夸克深度搜索的核心突破,其實是在“如何搜”上。

一個善用搜索引擎的用戶,不只是有從海量結果中鑒別甄選的“火眼金睛”,還知道“如何搜”,這涉及到三個維度:

1、去哪里搜。比如35歲程序員想轉行,不大可能去58看面向當地的招聘需求,CSDN、知乎、B站、BOSS直聘這樣的平臺的信息更具參考價值;

2、如何拆分任務?要搜哪些信息,分幾步,搜什么?比如35歲程序員想轉行,會關注最新的就業環境、技術趨勢、市場需求,以及同類的轉型案例,這會涉及到N個搜索步驟,一般而言,要將分散在不同平臺的優質信息找到需要耗費許多精力;

3、怎么搜?在搜索引擎或者特定平臺站內搜索時,在哪里搜?使用什么關鍵詞?是否要使用高級搜索選項(如結果排序、過濾等)?

當一個用戶即懂“如何搜”,也有強大的信息甄別、篩選與總結能力時,他就是我們俗稱的具有“高搜商”的搜索專家。比如媒體從業者、投行研究員、學術類專家,他們經常需要與搜索引擎打交道,早就練就了高搜商。而一個理想的AI搜索引擎,同樣需要像搜索大牛一樣具備“高搜商”,現在看來,夸克深度搜索的“搜商”是最高的。

對海量結果進行篩選、整理和歸納,不同AI搜索基于具備深度思考能力的推理模型做得大差不差。但夸克深度搜索會深入理解用戶需求,再轉化成具體搜索步驟以及Query,再得出更優質的信息鏈接,并基于此再深度思考給出準確答案。

關鍵在于“更優質的鏈接”這一點上。鏈接多可能會污染信息、誤導模型,導致結果模棱兩可;直接思考給出答案也有問題,因為大模型的認知是固定的、過時的、抽象的,要給用戶真正可用的答案,必須要基于當下的“新鮮內容”去搜索并思考答案,這是聯網搜索的意義。

夸克深度搜索在搜前多做了一步,嚴選信息原材料再給出更準確的結果。而且整個思考與搜索過程精簡干脆、清晰可見,可更有效地輔助用戶判斷。

相較于傳統搜索而言,夸克深度搜索可大幅降低用戶的時間成本。用戶不再需要到處搜索、不斷試錯、篩選與整理信息,一次搜索就能得到結構化、清晰化答案甚至解決方案,準確、有效、能用。

更重要的是,夸克深度搜索相較于一眾AI搜索大幅提高了搜索結果準確率。

搜索有兩個關鍵指標:召回率和準確率,前者體現“查得全不全”,后者衡量“結果準不準”,一些AI搜索“窮舉”可提高召回率,但相關度低的鏈接會導致最終結果的模糊失真。

要知道,當前AI搜索被詬病最多的就是結果常有幻覺,答案不保真、不保準,這讓用戶要么不敢直接用結果,要么每次都要對結果二次校驗。這樣的類似L3輔助駕駛的體驗,影響了用戶使用AI搜索的頻率和程度。就像L3輔助駕駛時人必須全程關注、手不離方向盤一樣,用戶當前也依然傾向于使用傳統人工搜索。

要用戶對AI搜索高頻使用甚至高度依賴,AI搜索必須解決“準確率”的問題。夸克搜索“先思考再搜索”,確保“在對的地方、以對的方式、找對的信息”,減少相關度低的內容,大幅提高結果準確率,讓AI搜索可用性、準確度、信賴度大幅提升,可以說是一種做減法的思維,結果也將“少即是多”。

夸克深度搜索描繪了AI搜索引擎的高級形態

搜索引擎面世以來,就將“給用戶最準確的答案”作為進化的終極目標。

然而,傳統搜索只能給用戶“相關結果”,而不是“準確結果”。其基于“爬蟲+索引”的架構,用排序算法將一堆相關內容以排列或聚合的方式呈現給用戶,挑選的責任交給用戶。如果翻遍結果頁都找不到想要的答案,用戶再換query或者換搜索引擎繼續。

大模型技術催生了AI搜索應用,在產品形態上均是“給用戶唯一答案”,而不是“一堆結果列國”。這時候,搜索的價值不再是信息檢索聚合、加速信息流通,而是在真正意義上成為“專家助理”。

傳統搜索體驗的比拼在于前三條、第一頁或者前幾頁結果的相對有效性;AI搜索體驗的比拼則是個性化問題的精準回答。夸克深度搜索的出現,讓AI搜索答案的準確性和可用性進一步提升。當前,如同L4自動駕駛一樣,夸克深度搜索偶爾還需要用戶“接管”即校驗答案,但絕大多數場景下,用戶已可直接使用答案。

夸克深度搜索展現了AI搜索的理想形態:成為搜索Agent,給用戶提供即搜即答的最佳準確答案。不過,當前夸克深度搜索才邁出第一步,展望未來,基于同樣的理念與模式,深度搜索還有許多想象空間:

1、Pro版深度搜索。傳統搜索引擎上延伸出了新聞、學術、醫療、知識等垂直頻道,同樣,用戶對深度搜索也有垂直化的、專業化的需求。

夸克深度搜索也將推出Pro版,內測信息顯示,夸克深度搜索Pro版結合健康、學術等領域的權威專業數據,采取“資料收集→數據研究→分析歸納→觀點提煉→報告輸出”的作業模式,可以5分鐘生成人類專家要3天完成的專業課題報告。



(夸克深度搜索Pro智能生成外賣行業專業研究報告)

未來,夸克深度搜索Pro或許還可引入第三方Agent,融合AIGC,以及Agent+人工模式,給用戶提供專家級的搜索服務。

2、多模態。夸克深度搜索與AI眼鏡、AI耳機等結合,可以在“理解用戶搜索需求與意圖”上做得更多、做得更好。比如基于多模態AI,深度搜索可在理解用戶發出的語言指令外,感知環境、理解情緒等,更準確地去規劃搜索任務、對結果的深度思考以及任務決策執行。

3、成為一站式滿足需求的Agent。Agent就是能力跟人類看齊的智能助理(秘書/管家)。長期來看,深度搜索演進到后面不只是能給出信息、內容、資料、報告等“結果”,而是可以提供一站式服務,直接滿足用戶的需求。比如基于MCP協議與外部Agent協同,實現一站式訂票、外賣、掛號等等。當我問如何避免精神內耗,它可以給我預約心理醫生;當我讓它規劃旅行,它在給我安排行程時還能直接搶票訂票。

25年,DeepSeek爆發讓AI進入到工業化的新階段,其推動了更多模型面世、開源甚至免費,直接降低了AI規模化應用的門檻,AI搜索成了最大的受益產業之一:一方面,每一個Token的成本大幅降低,這給AI搜索大規模商用奠定了商業化基礎;另一方面,AI搜索加速進化,許多頭部應用都在接入AI,AI搜索加速涌現,且出現了夸克深度搜索這樣的新型產品,讓AI搜索逐漸從“用過、可用”,變為“好用、愛用、人人用”。從百家爭鳴的態勢來看,像夸克這樣的AI搜索很可能會成為第一個國民級的AI應用。

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