萬萬沒想到，現在的國產AI搜索，竟然讓我成功讀懂了陶哲軒推薦的論文。

事情是這樣的。

前幾天陶哲軒在自己的主頁上推薦了一篇關于勾股定理新證明的研究，引發了一波不小的討論。

畢竟2500多年的數學定理，竟然還能出現“新玩法”，而且是兩個高中生搞出來的。

帶著好奇，去翻閱了一下論文，結果……

（試圖喚醒塵封的記憶……以失敗告終）

But！遇事不決，問問AI啊~~~

于是乎，我們打開了一個國產AI，很直接地搜索一句：陶哲軒推薦的勾股定理新證明的論文講的是什么？

然后它就“唰唰唰”地開始在網上找資源了，包括公眾號文章、arXiv論文和權威期刊等等：

不過這個AI接下來的表現，才是真正讓人為之意外的，我們一步一步來看下它是怎么“求解”的。

首先，這個國產AI搜索，它會先鋪墊一些背景知識，包括什么是勾股定理，以及2位高中生新證明的故事概要。

然后它并沒有直接進入證明過程，而是繼續先鋪墊三角學證明和幾個先決條件，信源也是可以在右側的參考鏈接中追溯。

在預備知識就緒之后，這個AI才正式開始對新證明進行闡述。

每一個步驟，每一個公式，可以說是非常清晰、一目了然了。

不僅如此，它，一個AI，竟然還會拓展和上價值！

我們的問題只是限定在了論文，但它卻把兩位作者如何產生思路的靈感，以及這些研究對數學界的貢獻都描述了出來。

或許這時你會問了，現在的AI搜索不都能做到這些嗎？

非也非也，我們不妨來看看其它頭部AI搜索的效果。

首先有請OpenAI最新推出的ChatGPT search，同樣的問題之下，結果是這樣的：

嗯，生成的內容是有夠短的……

但這并非是個例，再來看下Perplexity的表現：

回答依舊是非常簡短，重點是它倆都沒法對數學公式、證明步驟等內容做出任何解析。

那么這個國產AI搜索到底是什么來頭？

不賣關子，它就是由自昆侖萬維天工AI推出的最新功能——高級搜索，而且是不限次數的那種哦~

如果用四個字來形容天工AI高級搜索的特點，或許可以是“多快好省”：

多：引入超10億的專業型數據，包括網頁、PDF（例如研報、財報、海內外權威學術文檔）等。

快：構建分鐘級的信源收錄系統，能夠更快地收集全網高價值信息。

好：AI可以把復雜的難題拆解為多個簡單的問題，自動規劃路徑，一邊思考一邊執行。

省：甚至引入了企業的收費數據，并且所有的功能都是免費的。

昆侖天工AI高級搜索的加入，也體現著AI搜索競速來到了高端局。

在海外，Perplexity之外，ChatGPT開始全面發力；在國內，Kimi探索版，昆侖萬維天工AI高級搜索等也加入戰局。

那么接下來，我們就繼續深入了解一下。

最New的技術也能hold住

之前的AI搜索，有一個較為明顯的通病，那就是回答的太泛，有種“聽君一席話勝似一席話”的感覺。

從剛才ChatGPT search和Perplexity的例子中就能看出一二。

那么天工AI搜索對于特別新的知識的掌握能力到底能到何種程度，我們來一波實測。

最近要論AI圈里什么新概念最fashion，李飛飛提出的空間智能（Spatial Intelligence）絕對是其中一個。

我們不妨簡單粗暴地搜一句：

李飛飛空間智能的原理。

首先映入眼簾的，就是超多的信源，來感受一下這個feel：

而且從天工AI搜索的資源來看，它沒有僅限于我們提問的“原理”，也做了相應的發散，包括定義、研究方向和應用等。

更重要的一點是，不僅生成的內容做了拓展，甚至還配上了對應的圖片，頗有一種維基百科+完整科普文章的既視感了：

之所以如此，是因為天工AI支持對學術論文、技術文檔等的快速檢索與深度解析，可以幫助研究人員迅速定位最具價值的研究成果。

我們還是橫向對比來看，ChatGPT search給出的答案僅是羅列式且極其簡單，并且也沒有做相應的拓展：

而Perplexity這邊，雖然有拓展到應用場景，但內容上還是簡單提了幾句，并且二者都沒有做到圖文并茂。

因此這一波，國產的天工AI，勝！

金融領域，也是一把好手

除了最前沿的科學知識之外，天工AI搜索在金融財經方面也是具備較強的搜索能力。

例如我們還是非常簡單地搜一句：

英偉達Q3財報。

老規矩，天工AI搜索還是會把超多的權威信源展示一波：

然后它會從關鍵財務數據、分項業務表現、資產負債狀況、現金流量、重要事件和未來發展，以及總結等多方面介紹英偉達Q3的表現。

同樣的關鍵數據還是會以圖文并茂的形式來呈現。

不僅如此，我們還可以繼續追問更具總結性的問題：

英偉達Q1-Q3財報的走勢。

對于這種多維度數據放到一起比較的問題，制作表格可以說是最一目了然的呈現方式。

對此，天工AI搜索也是get到了：

不難看出，天工AI將關鍵的數據都轉變成了表格的形式，而后再基于這些數據做文字性的提煉和總結。

它不僅能夠實時提供股票、基金等金融資產的關鍵數據，還能對市場動態進行分析，提供精準的建議。

而面對類似這種較為復雜且具總結性的問題，反觀ChatGPT search和Perplexity這邊，則依舊是羅列式的文字。

這一局，天工AI搜索，win again。

不只是搜索這么簡單

不過除此之外，天工AI搜索此次升級之后，還有一個更高階的玩法——深度解析模式。

這個功能會更聚焦在超長文檔的解讀能力上。

我們這次以微軟Q3財報的case為例，若是把鼠標懸停在“PDF”處，頁面便會彈出一個小窗口：

而這正是天工AI搜索在生成結果過程中所引用的關鍵文檔之一，要是對這個文檔內容感興趣，我們可以點擊彈窗中的深度解析進一步做了解。

進入這個頁面之后，我們可以通過自然語言對話的方式對文檔中的內容提出問題，或者也可以讓AI做總結性、提煉性的工作。

當然，根據報告生成腦圖也是不在話下：

如果你手頭上有現成的需要解析的文檔，天工AI搜索也是可以處理——AI文檔-音視頻分析功能。

只需一個上傳的動作，剩下的統統交給AI。

例如我們把特斯拉今年三季度的報告（英文版）上傳之后，天工AI搜索就可以從眾多復雜的財務報表中提取關鍵數據，整理成關鍵指標表格（支持一鍵復制）。

而且也可以根據需要，對比每條數據間的關系，做進一步分析原因：

對于超長的文檔，天工AI搜索的文檔解讀功能，是可以圖文并茂地提煉最核心內容的哦~

不過有一說一，對于單個文檔的處理，還不能夠完全體現天工AI搜索的能力，畢竟市面上的許多AI產品也是能夠做到。

但這一次，天工AI是可以做到聯動多個文檔，一塊進行處理了！

例如我們把特斯拉和谷歌兩家公司的財務報表一塊“喂”進去，天工AI搜索跨文檔回答用戶的所有問題：

由此可見，天工AI搜索在此次升級之后，不僅可以對復雜問題的分析推理與逐步解決，還針對學術和金融等這些強需求的領域做針對性的優化。

嗯，著實是上了一波大分。

怎么做到的？

天工AI的最新搜索能力遠非簡單的關鍵詞匹配，而是通過復雜的多層次技術堆棧，為用戶提供深度且權威的搜索體驗。

首先就是分鐘級實時內容檢索與精準信息索引。

這種方法結合了大規模預訓練語言模型與“分片”和“多域建模”技術，通過對海量數據的精準分片存儲和索引，確保檢索結果的高相關性與精準性，能夠迅速捕捉最新的新聞事件、財經動態以及學術成果。

其次是深度推理與復雜問題分析。

結合自研搜索引擎與具備強大推理能力的大規模語言模型，天工AI不僅能夠深入挖掘細節，還能從多個角度對結果進行總結，以確保用戶獲得的是深刻且權威的解答。

這種能力在應對跨領域復雜難題或逐步解決的多階段任務時可以說是尤為關鍵。

最后是高權威信息的信源保障。

天工AI通過融合多種算法（如PageRank、GNN等）對信息質量進行評估，建立了嚴格的信源權威性評價體系，可以自動識別低質量或虛假信息。

此外，天工AI還引入了企業級的實時收費數據，例如股票市場數據，以滿足用戶對信息時效性和準確性的高要求。

不過現在還有一個問題值得聊一聊，為什么OpenAI、Perplexity等玩家都沒法做到的能力，天工AI可以率先實現？

若是縱觀天工AI在大模型時代的發展路線便一目了然了。

天工AI是大模型時代較早將對話式生成AI的產品投入到實際應用的玩家之一，而后的發展階段中，每一次新模態的爆發，幾乎都能看到它的身影。

例如在圖片生成方面，天工AI也是早期便開始布局，不僅能夠生成風格各異、質量極高的圖片，也已廣泛應用于電商、廣告和創意設計等行業。

天工AI的音樂生成也成為其在行業中的一大亮點。通過深度學習和音樂特征分析，天工AI不僅可以生成原創的背景音樂，還能根據特定情感或場景定制音樂內容。

此外，PPT自動生成與短視頻劇本創作功能也體現了天工AI對辦公與娛樂場景的全面覆蓋。

用戶可以利用天工AI快速生成高質量的演示文檔或短視頻劇本，大大提高了工作和創作的效率。尤其是在短視頻時代，天工AI生成的劇本內容在創意與內容質量上表現出色，滿足了用戶多樣化的創作需求。

由此可見，天工AI的發展應當是順應了用戶所需，且技術發展到了一定程度之后，順其自然地迭代和推陳出新。

這也與現在AI大模型的趨勢高度契合——

已經到了應用為王的關鍵階段，誰家產品用得好才能笑到最后。

而天工AI，絕對是其中之一。

One More Thing：

除了此次高級搜索功能之外，天工AI還有一個細節也是有點意思。

這就是在新版天工AI中的寶典，簡單來說，它是用戶和AI共創的專屬知識網頁。

每個用戶都有機會成為寶典的主理人，內容方向幾乎是覆蓋了所有的行業和領域。

而更有意思的一點是，若是持之以恒地去打理自己的寶典，那么就還有機會賺取收益哦~

最后，新版天工AI的入口放下面了，感興趣的小伙伴可以去體驗嘍：https://www.tiangong.cn/