Era Baru Pencarian Didukung oleh Teknologi Internal
Pada tanggal 1 Maret, Quark AI Search meluncurkan inovasi terbarunya: model inferensi ‘Deep Thinking’. Ini merupakan langkah maju yang signifikan, karena ini adalah model penalaran yang dikembangkan secara internal oleh Quark, memanfaatkan kemampuan dasar dari model Tongyi Qianwen milik Alibaba. Langkah ini menandakan komitmen terhadap teknologi hak milik dan menetapkan panggung untuk model yang lebih kuat di masa depan.
Persaingan di ruang model inferensi AI telah memanas, terutama sejak awal tahun. Pemain internet utama di Tiongkok dengan cepat merangkul potensi model inferensi DeepSeek, meluncurkan produk deep-thinking mereka sendiri. Sebagai pemain kunci dalam strategi AI-to-consumer Alibaba, dan dengan basis pengguna yang mencapai miliaran, pilihan model dasar Quark untuk kemampuan ‘deep thinking’-nya telah menjadi subjek yang menarik di pasar.
Sementara peluncuran awal fitur ‘deep thinking’ Quark AI Search tidak segera mengungkapkan spesifikasi model inferensi yang mendasarinya, sumber telah mengkonfirmasi bahwa itu memang dibangun di atas Tongyi Qianwen milik Alibaba sendiri. Model dasar ini dikenal dengan pemikiran yang cepat, keandalan, dan ketepatan waktu. Ini menjadikan Quark salah satu dari sedikit aplikasi AI berskala besar yang berhadapan dengan konsumen di industri yang belum memilih integrasi dengan DeepSeek.
Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan dengan ‘Deep Thinking’
Tersedia di Quark App dan versi PC, fitur ‘Deep Thinking’ dirancang untuk melampaui pencocokan kata kunci sederhana. Ini bertujuan untuk benar-benar memahami kebutuhan dan maksud pengguna yang mendasarinya, bahkan dengan kueri yang kompleks atau bernuansa. Hasilnya adalah respons yang lebih detail, komprehensif, dan pada akhirnya dapat dipercaya. Pendekatan yang disesuaikan ini membantu pengguna tidak hanya menemukan jawaban, tetapi juga menganalisis informasi dan merumuskan solusi. Pengguna dapat mengakses fungsionalitas yang ditingkatkan ini hanya dengan memperbarui Quark App atau Quark PC mereka dan mengaktifkan mode ‘Deep Thinking’ di dalam kotak pencarian.
Komitmen Alibaba terhadap Infrastruktur AI
Alibaba Group baru-baru ini membuat pengumuman penting, menggarisbawahi dedikasinya terhadap masa depan AI. Selama tiga tahun ke depan, perusahaan akan menginvestasikan lebih dari 380 miliar yuan untuk membangun infrastruktur cloud dan perangkat keras AI-nya. Investasi besar-besaran ini melampaui total pengeluaran dekade terakhir, menyoroti pentingnya strategis yang diberikan Alibaba pada bidang yang berkembang pesat ini.
Inti dari strategi ini adalah keluarga model besar Alibaba Tongyi, yang telah memantapkan dirinya sebagai kekuatan terdepan di dunia model open-source. Sumber telah mengindikasikan bahwa model skala yang lebih besar dari keluarga ini akan diintegrasikan ke dalam penawaran Quark di masa depan.
Menyelami Lebih Dalam Kemampuan ‘Deep Thinking’ Quark
Model ‘Deep Thinking’ mewakili perubahan paradigma dalam cara mesin pencari dapat memahami dan menanggapi kueri pengguna. Ini bukan hanya tentang menemukan dokumen yang relevan; ini tentang mensintesis informasi, menarik kesimpulan, dan memberikan jawaban yang berwawasan luas. Berikut ini adalah tampilan yang lebih dekat pada beberapa kemampuan utamanya:
Memahami Kueri Kompleks: Mesin pencari tradisional sering kesulitan dengan pertanyaan yang kompleks atau multi-segi. ‘Deep Thinking’ dirancang untuk menangani kueri tersebut dengan akurasi yang lebih besar, mengurai nuansa bahasa dan maksud.
Respons yang Dipersonalisasi: Model ini mempertimbangkan kebutuhan dan preferensi individu pengguna, menyesuaikan respons untuk memberikan informasi yang paling relevan dan berguna.
Analisis Komprehensif: ‘Deep Thinking’ tidak hanya menyediakan daftar tautan. Ini menganalisis informasi dari berbagai sumber untuk menawarkan pandangan holistik tentang topik tersebut, membantu pengguna mendapatkan pemahaman yang lebih dalam.
Pembuatan Solusi: Selain hanya menemukan jawaban, model ini dapat membantu pengguna dalam mengembangkan solusi untuk masalah, menawarkan saran, dan menguraikan pendekatan potensial.
Hasil yang Dapat Dipercaya: Model ini dibangun di atas dasar informasi yang andal dan tepat waktu, memastikan bahwa pengguna dapat mempercayai jawaban yang mereka terima.
Signifikansi Pengembangan Internal
Keputusan Quark untuk mengembangkan model ‘Deep Thinking’ berdasarkan Tongyi Qianwen Alibaba, daripada hanya mengandalkan model eksternal seperti DeepSeek, memiliki beberapa implikasi penting:
Kontrol yang Lebih Besar: Dengan mengembangkan teknologinya sendiri, Quark memiliki kontrol yang lebih besar atas kemampuan model dan pengembangan di masa depan. Ini memungkinkan lebih banyak fleksibilitas dan penyesuaian untuk memenuhi kebutuhan spesifik penggunanya.
Inovasi dan Diferensiasi: Pengembangan internal mendorong inovasi dan memungkinkan Quark untuk membedakan dirinya dari pesaing. Ia dapat menciptakan fitur dan kemampuan unik yang membedakannya di pasar.
Privasi dan Keamanan Data: Membangun di atas model dasarnya sendiri memberi Quark kontrol yang lebih besar atas privasi dan keamanan data, memastikan bahwa data pengguna ditangani secara bertanggung jawab.
Visi Jangka Panjang: Langkah ini mencerminkan komitmen jangka panjang untuk penelitian dan pengembangan AI, memposisikan Quark sebagai pemimpin di bidangnya.
Masa Depan Quark AI Search
Peluncuran model ‘Deep Thinking’ hanyalah permulaan. Dengan investasi berkelanjutan Alibaba dalam infrastruktur AI dan janji model skala yang lebih besar yang akan datang, Quark AI Search siap untuk pertumbuhan dan inovasi yang berkelanjutan.
Inilah yang dapat kita harapkan di masa depan:
Kemampuan yang Ditingkatkan: Seiring model yang mendasarinya terus berkembang, kita dapat mengantisipasi kemampuan yang lebih canggih dari Quark AI Search. Ini dapat mencakup peningkatan pemahaman bahasa alami, penalaran yang lebih bernuansa, dan bahkan respons yang lebih personal.
Fitur Baru: Quark kemungkinan akan memperkenalkan fitur baru yang memanfaatkan kekuatan model ‘Deep Thinking’-nya. Ini dapat mencakup alat untuk penulisan kreatif, pembuatan kode, atau bahkan analisis data yang kompleks.
Integrasi yang Mulus: Kita dapat berharap untuk melihat integrasi yang lebih dalam dari fitur-fitur bertenaga AI di berbagai platform dan layanan Quark, menciptakan pengalaman pengguna yang lebih terpadu dan cerdas.
Ekspansi ke Domain Baru: Quark dapat mengeksplorasi penerapan teknologi AI-nya ke domain baru, seperti pendidikan, perawatan kesehatan, atau keuangan, menawarkan solusi yang disesuaikan untuk industri tertentu.
Menyelami Lebih Dalam Teknologinya
Model Tongyi Qianwen, yang mendukung ‘Deep Thinking’ Quark, adalah model bahasa besar (LLM) yang dilatih pada kumpulan data teks dan kode yang sangat besar. Pelatihan ini memungkinkannya untuk:
Menghasilkan Teks Berkualitas Manusia: Model ini dapat menghasilkan teks yang koheren, benar secara tata bahasa, dan seringkali tidak dapat dibedakan dari teks yang ditulis oleh manusia.
Memahami dan Menanggapi Bahasa Alami: Ia dapat menafsirkan makna dan maksud di balik kueri pengguna, bahkan ketika diungkapkan dalam bahasa yang kompleks atau ambigu.
Melakukan Berbagai Tugas: Selain pencarian, model ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti terjemahan, peringkasan, menjawab pertanyaan, dan pembuatan konten kreatif.
Pembelajaran Berkelanjutan: Model ini dirancang untuk terus belajar dan meningkatkan dari waktu ke waktu, beradaptasi dengan informasi baru dan umpan balik pengguna.
Model ‘Deep Thinking’ dibangun di atas kemampuan inti ini, menambahkan lapisan penalaran dan inferensi yang memungkinkannya untuk:
Menghubungkan Potongan Informasi yang Berbeda: Ia dapat menarik hubungan antara konsep yang tampaknya tidak terkait, memberikan pemahaman yang lebih holistik tentang suatu topik.
Mengidentifikasi Pola dan Tren: Model ini dapat menganalisis kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak segera terlihat oleh manusia.
Membuat Prediksi dan Inferensi: Ia dapat menggunakan pengetahuannya untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan atau untuk menyimpulkan informasi yang tidak dinyatakan secara eksplisit.
Menghasilkan Hipotesis dan Mengujinya: Model ini dapat merumuskan hipotesis dan kemudian mengevaluasinya berdasarkan bukti yang tersedia.
Mengatasi Tantangan Pencarian Bertenaga AI
Sementara pencarian bertenaga AI menawarkan potensi yang luar biasa, ia juga menghadirkan beberapa tantangan:
Bias dan Keadilan: LLM terkadang dapat mencerminkan bias yang ada dalam data yang mereka latih. Sangat penting untuk mengatasi bias ini untuk memastikan hasil yang adil dan setara.
Akurasi dan Keandalan: Meskipun LLM menjadi semakin akurat, mereka masih dapat membuat kesalahan atau menghasilkan informasi yang salah. Penting untuk mengembangkan mekanisme untuk memverifikasi keakuratan konten yang dihasilkan AI.
Penjelasan dan Transparansi: Memahami bagaimana LLM sampai pada jawaban tertentu bisa jadi sulit. Membuat model ini lebih dapat dijelaskan dan transparan sangat penting untuk membangun kepercayaan.
Sumber Daya Komputasi: Melatih dan menerapkan LLM membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan. Menemukan cara untuk membuat model ini lebih efisien merupakan tantangan yang berkelanjutan.
Quark dan Alibaba secara aktif berupaya mengatasi tantangan ini, berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan untuk memastikan bahwa teknologi pencarian bertenaga AI mereka bertanggung jawab, andal, dan bermanfaat bagi pengguna.