以自家技術驅動搜尋新紀元
3月1日，夸克AI搜尋揭曉了其最新創新：’深度思考’推理模型。這代表著一個重要的進步，因為它是由夸克內部開發的推理模型，利用了阿里巴巴通義千問模型的基礎能力。此舉標誌著對專有技術的承諾，並為未來更強大的模型奠定了基礎。
自今年年初以來，AI推理模型領域的競爭日益激烈。中國的主要互聯網公司迅速擁抱了DeepSeek推理模型的潛力，推出了他們自己的深度思考產品。作為阿里巴巴AI to C戰略中的關鍵角色，並且擁有數十億的用戶群，夸克為其’深度思考’能力選擇的基礎模型一直是市場關注的焦點。
雖然夸克AI搜尋的’深度思考’功能的最初發布並未立即披露底層推理模型的細節，但消息來源已確認它確實建立在阿里巴巴自己的通義千問之上。這個基礎模型以其快速思考、可靠性和及時性而聞名。這使得夸克成為業界少數幾個沒有選擇與DeepSeek整合的大規模、面向消費者的AI應用程式之一。
透過'深度思考'增強用戶體驗
‘深度思考’功能可在夸克App和PC版本上使用，其設計超越了簡單的關鍵字匹配。它的目標是真正掌握用戶的潛在需求和意圖，即使是複雜或細微的查詢。結果是更詳細、更全面、最終更值得信賴的回應。這種量身定制的方法不僅幫助用戶找到答案，還可以分析信息並制定解決方案。用戶只需更新他們的夸克App或夸克PC，並在搜尋框中啟動’深度思考’模式，即可使用此增強功能。
阿里巴巴對AI基礎設施的承諾
阿里巴巴集團最近發布了一項重要公告，強調了其對AI未來的奉獻精神。在未來三年內，該公司將投資超過3800億元人民幣用於建設其雲端和AI硬體基礎設施。這項巨額投資超過了過去十年的總支出，突顯了阿里巴巴對這個快速發展領域的戰略重視。
這項戰略的核心是阿里巴巴通義大模型家族，它已經確立了自己在開源模型領域的領先地位。消息人士表示，來自該家族的更大規模模型將在未來整合到夸克的產品中。
深入探討夸克的'深度思考'能力
‘深度思考’模型代表了搜尋引擎理解和回應使用者查詢方式的典範轉移。這不僅僅是找到相關文件；而是關於綜合信息、得出推論並提供有見地的答案。以下是其一些關鍵功能的詳細介紹：
理解複雜查詢： 傳統搜尋引擎通常難以處理複雜或多方面的問題。’深度思考’旨在更準確地處理此類查詢，解析語言和意圖的細微差別。
個人化回應： 該模型考慮了使用者的個人需求和偏好，調整回應以提供最相關和有用的資訊。
全面分析： ‘深度思考’不僅僅提供連結列表。它分析來自多個來源的資訊，以提供對該主題的整體看法，幫助使用者獲得更深入的理解。
解決方案產生： 除了簡單地找到答案之外，該模型還可以協助使用者開發問題的解決方案，提供建議並概述潛在的方法。
值得信賴的結果： 該模型建立在可靠和及時的資訊基礎上，確保使用者可以信任他們收到的答案。
內部開發的意義
夸克決定基於阿里巴巴的通義千問開發其’深度思考’模型，而不是僅僅依賴DeepSeek等外部模型，這具有幾個重要意義：
更大的控制權： 通過開發自己的技術，夸克可以更好地控制模型的功能和未來發展。這允許更大的靈活性和客製化，以滿足其使用者的特定需求。
創新和差異化： 內部開發促進創新，並使夸克能夠從競爭對手中脫穎而出。它可以創造獨特的功能和能力，使其在市場上與眾不同。
資料隱私和安全： 建立在自己的基礎模型上，使夸克能夠更好地控制資料隱私和安全，確保使用者資料得到負責任的處理。
長期願景： 此舉反映了對AI研究和開發的長期承諾，將夸克定位為該領域的領導者。
夸克AI搜尋的未來
‘深度思考’模型的推出僅僅是個開始。隨著阿里巴巴對AI基礎設施的持續投資以及未來更大規模模型的承諾，夸克AI搜尋已準備好持續成長和創新。
以下是我們可以期待在未來看到的：
增強的功能： 隨著底層模型的不斷發展，我們可以預期夸克AI搜尋將提供更複雜的功能。這可能包括改進的自然語言理解、更細緻的推理，甚至更個人化的回應。
新功能： 夸克可能會推出利用其’深度思考’模型力量的新功能。這可能包括用於創意寫作、程式碼產生，甚至複雜資料分析的工具。
無縫整合： 我們可以期待看到AI驅動的功能在夸克的各種平台和服務中更深入地整合，創造一個更統一和智慧的使用者體驗。
擴展到新領域： 夸克可能會探索將其AI技術應用於新領域，例如教育、醫療保健或金融，為特定行業提供量身定制的解決方案。
更深入地了解技術
通義千問模型是夸克'深度思考'的基礎，它是一個大型語言模型 (LLM)，在大量的文本和程式碼資料集上進行訓練。這種訓練使它能夠：產生人類品質的文本： 該模型可以產生連貫、語法正確且通常與人類編寫的文本無法區分的文本。
理解和回應自然語言： 它可以解釋使用者查詢背後的含義和意圖，即使是以複雜或模稜兩可的語言表達。
執行廣泛的任務： 除了搜尋之外，該模型還可用於翻譯、摘要、問答和創意內容產生等任務。
持續學習： 該模型旨在隨著時間的推移不斷學習和改進，適應新資訊和使用者回饋。
‘深度思考’模型建立在這些核心功能之上，增加了一層推理和推斷，使其能夠：
連接不同的資訊片段： 它可以將看似無關的概念聯繫起來，提供對主題更全面的理解。
識別模式和趨勢： 該模型可以分析大型資料集，以識別對人類來說可能不明顯的模式和趨勢。
做出預測和推論： 它可以利用其知識對未來事件做出預測，或推斷未明確說明的資訊。
產生假設並驗證它們： 該模型可以提出假設，然後根據現有證據對其進行評估。
應對AI驅動搜尋的挑戰
雖然AI驅動的搜尋提供了巨大的潛力，但它也帶來了幾個挑戰：
偏見和公平性： LLM有時會反映其訓練資料中存在的偏見。解決這些偏見以確保公平和公正的結果至關重要。
準確性和可靠性： 雖然LLM變得越來越準確，但它們仍然可能出錯或產生不正確的資訊。開發驗證AI產生內容準確性的機制非常重要。
可解釋性和透明度： 了解LLM如何得出特定答案可能具有挑戰性。使這些模型更具可解釋性和透明度對於建立信任至關重要。
計算資源： 訓練和部署LLM需要大量的計算資源。尋找使這些模型更有效率的方法是一個持續的挑戰。
夸克和阿里巴巴正在積極努力應對這些挑戰，投資於研究和開發，以確保他們的AI驅動搜尋技術是負責任的、可靠的，並且對使用者有益。