Нова ера в търсенето, задвижвана от собствена технология
На 1 март Quark AI Search представи своята най-нова иновация: моделът за изводи „Дълбоко мислене“. Това представлява значителна стъпка напред, тъй като е модел за разсъждение, разработен вътрешно от Quark, използвайки основните възможности на модела Tongyi Qianwen на Alibaba. Този ход сигнализира за ангажимент към собствена технология и поставя основите за още по-мощни модели в бъдеще.
Надпреварата в пространството на AI моделите за изводи се нажежава, особено от началото на годината. Големите интернет играчи в Китай бързо възприеха потенциала на модела за изводи DeepSeek, пускайки свои собствени продукти за дълбоко мислене. Като ключов играч в стратегията на Alibaba за AI към потребителите и с потребителска база, наброяваща милиарди, изборът на Quark на основен модел за неговите възможности за „дълбоко мислене“ е обект на голям интерес на пазара.
Докато първоначалното стартиране на функцията „дълбоко мислене“ на Quark AI Search не разкри веднага спецификата на основния модел за изводи, източници потвърдиха, че той наистина е изграден върху собствения Tongyi Qianwen на Alibaba. Този основен модел е известен със своето бързо мислене, надеждност и навременност. Това прави Quark едно от малкото мащабни, ориентирани към потребителите AI приложения в индустрията, което не е избрало интеграция с DeepSeek.
Подобрено потребителско изживяване с 'Дълбоко мислене'
Налична както в приложението Quark, така и в компютърните версии, функцията „Дълбоко мислене“ е проектирана да надхвърли простото съпоставяне на ключови думи. Тя има за цел наистина да разбере основните нужди и намерения на потребителя, дори при сложни или нюансирани заявки. Резултатът е по-подробен, изчерпателен и в крайна сметка надежден отговор. Този персонализиран подход помага на потребителите не само да намират отговори, но и да анализират информация и да формулират решения. Потребителите могат да получат достъп до тази подобрена функционалност, като просто актуализират своето приложение Quark или Quark PC и активират режима „Дълбоко мислене“ в полето за търсене.
Ангажиментът на Alibaba към AI инфраструктурата
Alibaba Group наскоро направи важно съобщение, подчертавайки своята отдаденост на бъдещето на AI. През следващите три години компанията ще инвестира над 380 милиарда юана в изграждането на своята облачна и AI хардуерна инфраструктура. Тази огромна инвестиция надхвърля общите разходи за последното десетилетие, подчертавайки стратегическото значение, което Alibaba отдава на тази бързо развиваща се област.
В основата на тази стратегия е голямото моделно семейство Alibaba Tongyi, което вече се утвърди като водеща сила в света на моделите с отворен код. Източници посочват, че още по-мащабни модели от това семейство ще бъдат интегрирани в предложенията на Quark в бъдеще.
По-дълбоко вникване във възможностите на Quark за 'Дълбоко мислене'
Моделът „Дълбоко мислене“ представлява промяна на парадигмата в начина, по който търсачките могат да разбират и да отговарят на потребителски заявки. Не става въпрос само за намиране на подходящи документи; става въпрос за синтезиране на информация, правене на изводи и предоставяне на проницателни отговори. Ето по-отблизо някои от основните му възможности:
Разбиране на сложни заявки: Традиционните търсачки често се борят със сложни или многостранни въпроси. ‘Дълбоко мислене’ е проектиран да обработва такива заявки с по-голяма точност, анализирайки нюансите на езика и намерението.
Персонализирани отговори: Моделът взема предвид индивидуалните нужди и предпочитания на потребителя, като приспособява отговора, за да предостави най-подходящата и полезна информация.
Изчерпателен анализ: ‘Дълбоко мислене’ не предоставя просто списък с връзки. Той анализира информация от множество източници, за да предложи цялостен поглед върху темата, помагайки на потребителите да придобият по-дълбоко разбиране.
Генериране на решения: Освен простото намиране на отговори, моделът може да помогне на потребителите при разработването на решения на проблеми, предлагайки предложения и очертавайки потенциални подходи.
Надеждни резултати: Моделът е изграден върху основа от надеждна и навременна информация, гарантирайки, че потребителите могат да се доверят на отговорите, които получават.
Значението на вътрешнофирмената разработка
Решението на Quark да разработи своя модел „Дълбоко мислене“ въз основа на Tongyi Qianwen на Alibaba, вместо да разчита единствено на външни модели като DeepSeek, има няколко важни последици:
По-голям контрол: Чрез разработването на собствена технология, Quark има по-голям контрол върху възможностите на модела и бъдещото му развитие. Това позволява по-голяма гъвкавост и персонализиране, за да отговори на специфичните нужди на своите потребители.
Иновации и диференциация: Вътрешнофирмената разработка насърчава иновациите и позволява на Quark да се разграничи от конкурентите. Тя може да създаде уникални функции и възможности, които го отличават на пазара.
Поверителност и сигурност на данните: Изграждането на собствен основен модел дава на Quark по-голям контрол върху поверителността и сигурността на данните, гарантирайки, че данните на потребителите се обработват отговорно.
Дългосрочна визия: Този ход отразява дългосрочен ангажимент към изследванията и развитието на AI, позиционирайки Quark като лидер в областта.
Бъдещето на Quark AI Search
Стартирането на модела „Дълбоко мислене“ е само началото. С продължаващите инвестиции на Alibaba в AI инфраструктурата и обещанието за още по-мащабни модели, които предстоят, Quark AI Search е готов за непрекъснат растеж и иновации.
Ето какво можем да очакваме да видим в бъдеще:
Подобрени възможности: Тъй като основните модели продължават да се развиват, можем да очакваме още по-усъвършенствани възможности от Quark AI Search. Това може да включва подобрено разбиране на естествения език, по-нюансирано разсъждение и още по-персонализирани отговори.
Нови функции: Quark вероятно ще въведе нови функции, които използват силата на своя модел „Дълбоко мислене“. Това може да включва инструменти за творческо писане, генериране на код или дори сложен анализ на данни.
Безпроблемна интеграция: Можем да очакваме да видим по-дълбока интеграция на AI-задвижвани функции в различните платформи и услуги на Quark, създавайки по-унифицирано и интелигентно потребителско изживяване.
Разширяване в нови области: Quark може да проучи приложението на своята AI технология в нови области, като образование, здравеопазване или финанси, предлагайки персонализирани решения за конкретни индустрии.
По-задълбочено вникване в технологията
Моделът Tongyi Qianwen, който е в основата на 'Дълбоко мислене' на Quark, е голям езиков модел (LLM), обучен върху огромен набор от данни от текст и код. Това обучение му позволява да:Генерира текст с човешко качество: Моделът може да произвежда текст, който е последователен, граматически правилен и често неразличим от текст, написан от човек.
Разбира и отговаря на естествен език: Той може да интерпретира значението и намерението зад потребителските заявки, дори когато са изразени на сложен или двусмислен език.
Извършва широк спектър от задачи: Освен търсене, моделът може да се използва за задачи като превод, обобщаване, отговаряне на въпроси и генериране на творческо съдържание.
Непрекъснато обучение: Моделът е проектиран да се учи непрекъснато и да се подобрява с течение на времето, адаптирайки се към нова информация и обратна връзка от потребителите.
Моделът ‘Дълбоко мислене’ надгражда тези основни възможности, добавяйки слой на разсъждение и извод, който му позволява да:
Свързва несвързани части от информация: Той може да прави връзки между привидно несвързани концепции, осигурявайки по-цялостно разбиране на дадена тема.
Идентифицира модели и тенденции: Моделът може да анализира големи набори от данни, за да идентифицира модели и тенденции, които може да не са веднага очевидни за човек.
Прави прогнози и изводи: Той може да използва знанията си, за да прави прогнози за бъдещи събития или да извежда информация, която не е изрично посочена.
Генерира хипотези и ги тества: Моделът може да формулира хипотези и след това да ги оценява въз основа на наличните доказателства.
Справяне с предизвикателствата на AI-задвижваното търсене
Въпреки че AI-задвижваното търсене предлага огромен потенциал, то също така представлява няколко предизвикателства:
Пристрастия и справедливост: LLM понякога могат да отразяват пристрастия, присъстващи в данните, върху които са обучени. От решаващо значение е да се обърне внимание на тези пристрастия, за да се осигурят справедливи и равноправни резултати.
Точност и надеждност: Въпреки че LLM стават все по-точни, те все още могат да правят грешки или да генерират невярна информация. Важно е да се разработят механизми за проверка на точността на AI-генерираното съдържание.
Обяснимост и прозрачност: Разбирането как LLM стига до конкретен отговор може да бъде предизвикателство. Направата на тези модели по-обясними и прозрачни е от решаващо значение за изграждането на доверие.
Изчислителни ресурси: Обучението и внедряването на LLM изисква значителни изчислителни ресурси. Намирането на начини да се направят тези модели по-ефективни е постоянно предизвикателство.
Quark и Alibaba активно работят за справяне с тези предизвикателства, инвестирайки в изследвания и разработки, за да гарантират, че тяхната AI-задвижвана технология за търсене е отговорна, надеждна и полезна за потребителите.