Новая эра поиска, основанная на собственных технологиях
1 марта Quark AI Search представил свою последнюю инновацию: модель логического вывода ‘Глубокое мышление’. Это представляет собой значительный шаг вперед, поскольку это модель рассуждений, разработанная собственными силами Quark, использующая базовые возможности модели Tongyi Qianwen от Alibaba. Этот шаг свидетельствует о приверженности проприетарным технологиям и создает основу для еще более мощных моделей в будущем.
Гонка в области моделей логического вывода ИИ набирает обороты, особенно с начала года. Крупные интернет-игроки в Китае быстро осознали потенциал модели логического вывода DeepSeek, запустив свои собственные продукты для глубокого мышления. Как ключевой игрок в стратегии Alibaba по применению ИИ для потребителей, и с базой пользователей, насчитывающей миллиарды, выбор Quark базовой модели для своих возможностей ‘глубокого мышления’ был предметом пристального интереса на рынке.
Хотя первоначальный запуск функции ‘глубокого мышления’ Quark AI Search не сразу раскрыл специфику базовой модели логического вывода, источники подтвердили, что она действительно построена на собственной модели Tongyi Qianwen от Alibaba. Эта базовая модель известна своим быстрым мышлением, надежностью и своевременностью. Это делает Quark одним из немногих крупномасштабных, ориентированных на потребителя приложений ИИ в отрасли, которое не выбрало интеграцию с DeepSeek.
Улучшенный пользовательский опыт с ‘Глубоким мышлением’
Доступная как в приложении Quark, так и в версиях для ПК, функция ‘Глубокое мышление’ предназначена для выхода за рамки простого сопоставления ключевых слов. Она нацелена на то, чтобы по-настоящему понять основные потребности и намерения пользователя, даже при сложных или детализированных запросах. Результатом является более подробный, всеобъемлющий и, в конечном счете, заслуживающий доверия ответ. Этот индивидуальный подход помогает пользователям не только находить ответы, но и анализировать информацию и формулировать решения. Пользователи могут получить доступ к этой расширенной функциональности, просто обновив свое приложение Quark или Quark для ПК и активировав режим ‘Глубокое мышление’ в поле поиска.
Приверженность Alibaba инфраструктуре ИИ
Alibaba Group недавно сделала важное заявление, подчеркнув свою приверженность будущему ИИ. В течение следующих трех лет компания инвестирует более 380 миллиардов юаней в создание своей облачной инфраструктуры и инфраструктуры аппаратного обеспечения ИИ. Эти масштабные инвестиции превосходят общие расходы за последнее десятилетие, подчеркивая стратегическое значение, которое Alibaba придает этой быстро развивающейся области.
В основе этой стратегии лежит большое семейство моделей Alibaba Tongyi, которое уже зарекомендовало себя как ведущая сила в мире моделей с открытым исходным кодом. Источники сообщают, что в будущем в предложения Quark будут интегрированы еще более масштабные модели из этого семейства.
Более глубокое погружение в возможности ‘Глубокого мышления’ Quark
Модель ‘Глубокое мышление’ представляет собой смену парадигмы в том, как поисковые системы могут понимать запросы пользователей и отвечать на них. Речь идет не только о поиске релевантных документов; речь идет о синтезе информации, построении логических выводов и предоставлении содержательных ответов. Вот более пристальный взгляд на некоторые из его ключевых возможностей:
Понимание сложных запросов: Традиционные поисковые системы часто испытывают трудности со сложными или многогранными вопросами. ‘Глубокое мышление’ предназначено для обработки таких запросов с большей точностью, анализируя нюансы языка и намерений.
Персонализированные ответы: Модель учитывает индивидуальные потребности и предпочтения пользователя, адаптируя ответ, чтобы предоставить наиболее релевантную и полезную информацию.
Всесторонний анализ: ‘Глубокое мышление’ не просто предоставляет список ссылок. Она анализирует информацию из нескольких источников, чтобы предложить целостное представление о теме, помогая пользователям получить более глубокое понимание.
Генерация решений: Помимо простого поиска ответов, модель может помочь пользователям в разработке решений проблем, предлагая варианты и намечая потенциальные подходы.
Надежные результаты: Модель построена на основе надежной и своевременной информации, гарантируя, что пользователи могут доверять получаемым ответам.
Значение собственной разработки
Решение Quark разработать свою модель ‘Глубокое мышление’ на основе Tongyi Qianwen от Alibaba, а не полагаться исключительно на внешние модели, такие как DeepSeek, имеет несколько важных последствий:
Больший контроль: Разрабатывая собственную технологию, Quark имеет больший контроль над возможностями модели и будущим развитием. Это обеспечивает большую гибкость и возможность настройки для удовлетворения конкретных потребностей пользователей.
Инновации и дифференциация: Собственная разработка способствует инновациям и позволяет Quark отличаться от конкурентов. Она может создавать уникальные функции и возможности, которые выделяют ее на рынке.
Конфиденциальность и безопасность данных: Опора на собственную базовую модель дает Quark больший контроль над конфиденциальностью и безопасностью данных, гарантируя ответственное обращение с данными пользователей.
Долгосрочное видение: Этот шаг отражает долгосрочную приверженность исследованиям и разработкам в области ИИ, позиционируя Quark как лидера в этой области.
Будущее Quark AI Search
Запуск модели ‘Глубокое мышление’ — это только начало. Благодаря постоянным инвестициям Alibaba в инфраструктуру ИИ и обещанию появления еще более масштабных моделей, Quark AI Search готов к дальнейшему росту и инновациям.
Вот что мы можем ожидать увидеть в будущем:
Расширенные возможности: По мере того, как базовые модели продолжают развиваться, мы можем ожидать еще более сложных возможностей от Quark AI Search. Это может включать улучшенное понимание естественного языка, более тонкие рассуждения и еще более персонализированные ответы.
Новые функции: Quark, вероятно, представит новые функции, использующие возможности своей модели ‘Глубокое мышление’. Это могут быть инструменты для творческого письма, генерации кода или даже сложного анализа данных.
Бесшовная интеграция: Мы можем ожидать более глубокой интеграции функций на базе ИИ в различные платформы и сервисы Quark, создавая более унифицированный и интеллектуальный пользовательский интерфейс.
Расширение в новые области: Quark может изучить применение своей технологии ИИ в новых областях, таких как образование, здравоохранение или финансы, предлагая индивидуальные решения для конкретных отраслей.
Более глубокое погружение в технологию
Модель Tongyi Qianwen, лежащая в основе ‘Глубокого мышления’ Quark, представляет собой большую языковую модель (LLM), обученную на огромном наборе текстовых данных и кода. Это обучение позволяет ей:
Генерировать текст, сравнимый по качеству с человеческим: Модель может создавать текст, который является связным, грамматически правильным и часто неотличимым от текста, написанного человеком.
Понимать естественный язык и отвечать на него: Она может интерпретировать значение и намерение, стоящее за запросами пользователей, даже если они выражены сложным или неоднозначным языком.
Выполнять широкий спектр задач: Помимо поиска, модель можно использовать для таких задач, как перевод, обобщение, ответы на вопросы и создание творческого контента.
Непрерывное обучение: Модель предназначена для непрерывного обучения и совершенствования с течением времени, адаптируясь к новой информации и отзывам пользователей.
Модель ‘Глубокое мышление’ основывается на этих основных возможностях, добавляя уровень рассуждений и логического вывода, который позволяет ей:
Соединять разрозненные фрагменты информации: Она может устанавливать связи между, казалось бы, несвязанными понятиями, обеспечивая более целостное понимание темы.
Выявлять закономерности и тенденции: Модель может анализировать большие наборы данных для выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть не сразу очевидны для человека.
Делать прогнозы и выводы: Она может использовать свои знания, чтобы делать прогнозы о будущих событиях или делать выводы об информации, которая явно не указана.
Формулировать гипотезы и проверять их: Модель может формулировать гипотезы, а затем оценивать их на основе имеющихся данных.
Решение проблем поиска на базе ИИ
Хотя поиск на базе ИИ предлагает огромный потенциал, он также создает ряд проблем:
Предвзятость и справедливость: LLM иногда могут отражать предвзятость, присутствующую в данных, на которых они были обучены. Крайне важно устранить эти предубеждения, чтобы обеспечить справедливые и равноправные результаты.
Точность и надежность: Хотя LLM становятся все более точными, они все же могут допускать ошибки или генерировать неверную информацию. Важно разработать механизмы проверки точности контента, сгенерированного ИИ.
Объяснимость и прозрачность: Понимание того, как LLM приходит к тому или иному ответу, может быть сложной задачей. Сделать эти модели более объяснимыми и прозрачными крайне важно для укрепления доверия.
Вычислительные ресурсы: Обучение и развертывание LLM требует значительных вычислительных ресурсов. Поиск способов сделать эти модели более эффективными является постоянной проблемой.
Quark и Alibaba активно работают над решением этих проблем, инвестируя в исследования и разработки, чтобы гарантировать, что их технология поиска на базе ИИ является ответственной, надежной и полезной для пользователей.