搜索新纪元：自主技术驱动
3月1日，夸克AI搜索发布了其最新创新成果：’深度思考’推理模型。 这标志着夸克向前迈出了重要一步，因为它是由夸克内部开发的推理模型，利用了阿里巴巴通义千问模型的基础能力。此举表明了夸克对专有技术的承诺，并为未来更强大的模型奠定了基础。
自今年年初以来，AI推理模型领域的竞争日益激烈。中国的主要互联网公司迅速抓住 DeepSeek 推理模型的潜力，推出了自己的深度思考产品。作为阿里巴巴 AI to C 战略的关键参与者，以及拥有数十亿用户群，夸克为其’深度思考’功能选择的基础模型一直是市场关注的焦点。
虽然夸克AI搜索的’深度思考’功能的最初发布并没有立即披露底层推理模型的具体细节，但消息来源已经证实，它确实是建立在阿里巴巴自己的通义千问之上的。这个基础模型以其快速思考、可靠性和及时性而闻名。这使得夸克成为业内少数几个没有选择与 DeepSeek 集成的大规模、面向消费者的 AI 应用之一。
‘深度思考’增强用户体验
‘深度思考’功能可在夸克 App 和 PC 版本上使用，其设计超越了简单的关键字匹配。它的目标是真正掌握用户的潜在需求和意图，即使是复杂或细微的查询。其结果是更详细、更全面、最终更值得信赖的响应。这种量身定制的方法不仅可以帮助用户找到答案，还可以分析信息并制定解决方案。用户只需更新他们的夸克 App 或夸克 PC，并在搜索框中激活’深度思考’模式，即可访问此增强功能。
阿里巴巴对 AI 基础设施的承诺
阿里巴巴集团最近发布了一项重要公告，强调了其对 AI 未来的承诺。在未来三年内，该公司将投资超过 3800 亿元人民币用于建设其云和 AI 硬件基础设施。这项巨额投资超过了过去十年的总支出，凸显了阿里巴巴对这一快速发展领域的战略重视。
该战略的核心是阿里巴巴通义大模型家族，该家族已经确立了自己在开源模型领域的领先地位。有消息称，该家族更大规模的模型将在未来集成到夸克的产品中。
深入了解夸克的’深度思考’能力
‘深度思考’模型代表了搜索引擎理解和响应用户查询方式的范式转变。它不仅仅是找到相关文档；而是综合信息、进行推理并提供有见地的答案。以下是其一些关键功能的详细介绍：
理解复杂查询： 传统搜索引擎通常难以处理复杂或多方面的问题。’深度思考’旨在更准确地处理此类查询，解析语言和意图的细微差别。
个性化响应： 该模型考虑了用户的个人需求和偏好，定制响应以提供最相关和最有用的信息。
全面分析： ‘深度思考’不仅仅提供链接列表。它分析来自多个来源的信息，以提供对该主题的整体看法，帮助用户获得更深入的理解。
解决方案生成： 除了简单地找到答案之外，该模型还可以帮助用户开发问题的解决方案，提供建议并概述潜在的方法。
可信赖的结果： 该模型建立在可靠和及时的信息基础上，确保用户可以信任他们收到的答案。
自主研发的意义
夸克决定基于阿里巴巴的通义千问开发其’深度思考’模型，而不是仅仅依赖 DeepSeek 等外部模型，这具有几个重要意义：
更大的控制权： 通过开发自己的技术，夸克可以更好地控制模型的功能和未来的发展。这允许更大的灵活性和定制化，以满足其用户的特定需求。
创新和差异化： 内部开发促进创新，并使夸克能够从竞争对手中脱颖而出。它可以创造独特的特性和功能，使其在市场上与众不同。
数据隐私和安全： 基于自己的基础模型构建使夸克能够更好地控制数据隐私和安全，确保负责任地处理用户数据。
长期愿景： 此举反映了对 AI 研究和开发的长期承诺，将夸克定位为该领域的领导者。
夸克AI搜索的未来
‘深度思考’模型的推出仅仅是个开始。随着阿里巴巴对 AI 基础设施的持续投资以及未来更大规模模型的承诺，夸克 AI 搜索有望持续增长和创新。
以下是我们可以期待在未来看到的：
增强的功能： 随着底层模型的不断发展，我们可以预期夸克 AI 搜索将提供更复杂的功能。这可能包括改进的自然语言理解、更细致的推理以及更个性化的响应。
新功能： 夸克可能会推出利用其’深度思考’模型的新功能。这可能包括用于创意写作、代码生成甚至复杂数据分析的工具。
无缝集成： 我们可以期待在夸克的各种平台和服务中更深入地集成 AI 驱动的功能，从而创建更统一和智能的用户体验。
扩展到新领域： 夸克可能会探索将其 AI 技术应用于新领域，例如教育、医疗保健或金融，为特定行业提供量身定制的解决方案。
深入了解技术
支撑夸克’深度思考’的通义千问模型是一个大型语言模型 (LLM)，它是在大量文本和代码数据集上训练的。这种训练使其能够：
生成人类质量的文本： 该模型可以生成连贯、语法正确且通常与人类编写的文本无法区分的文本。
理解和响应自然语言： 它可以解释用户查询背后的含义和意图，即使是以复杂或模棱两可的语言表达。
执行广泛的任务： 除了搜索之外，该模型还可用于翻译、摘要、问答和创意内容生成等任务。
持续学习： 该模型旨在随着时间的推移不断学习和改进，适应新信息和用户反馈。
‘深度思考’模型建立在这些核心功能之上，增加了一层推理，使其能够：
连接不同的信息片段： 它可以将看似不相关的概念联系起来，从而提供对主题的更全面的理解。
识别模式和趋势： 该模型可以分析大型数据集以识别对人类来说可能不明显的模式和趋势。
做出预测和推断： 它可以利用其知识对未来事件做出预测或推断未明确说明的信息。
生成假设并进行测试： 该模型可以提出假设，然后根据现有证据对其进行评估。
应对 AI 驱动搜索的挑战
虽然 AI 驱动的搜索提供了巨大的潜力，但它也带来了几个挑战：
偏见和公平性： LLM 有时会反映其训练数据中存在的偏见。解决这些偏见以确保公平和公正的结果至关重要。
准确性和可靠性： 虽然 LLM 越来越准确，但它们仍然可能出错或生成不正确的信息。开发验证 AI 生成内容准确性的机制非常重要。
可解释性和透明度： 了解 LLM 如何得出特定答案可能具有挑战性。使这些模型更具可解释性和透明度对于建立信任至关重要。
计算资源： 训练和部署 LLM 需要大量的计算资源。寻找使这些模型更有效的方法是一个持续的挑战。
夸克和阿里巴巴正在积极努力应对这些挑战，投资于研发，以确保其 AI 驱动的搜索技术负责任、可靠且对用户有益。