高限HAI搜索应该显示几条高限H结论？_ZAKER新闻
AI搜索应该显示几条高限H结论？_ZAKER新闻
亚太新机遇，全球最大自贸区启动。由中国与东盟十国、日本、韩国、澳大利亚以及新西兰15个国家共同签署的《区域全面经济伙伴关系协定》（简称“RCEP”），自2022年1月1日起对签署国陆续生效。一年多来，在这个区域里的微观和宏观变化正在发生。2023年8月22日，由第一财经携手大华银行中国出品的《促融合增动能——RCEP落地观察报告》正式发布。想要了解报告的精华内容，欢迎观看视频，也可扫描结尾二维码下载具体报告内容。我们期待联结东盟内外力量，缔造个人与企业美好的未来。
本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远，题图来自：AI 生成使用 AI 搜索时，我注意到一个问题：不同 AI 搜索产品给出的答案数量参差不齐，有的比较简单，一两句话总结；有的比较复杂，结构化呈现 5~6 条，没一个能用的。这让我好奇，AI 搜索结果，到底展示多少条合适？要不要结构化？多少条是人们接受的？带着问题，我进行了测试和调研。先说结论：最满意 Kimi.AI 和知乎直答。为什么呢？测试部分，我问 Kimi 探索版，AI 搜索应该显示几条内容？它搜索 39 个网页后，给出的结论只有 5 句话，即：搜狗搜索每页显示 10 条结果，最多可以设置为 100 条；百度搜索可以提供 10 条、20 条或 50 条内容，数量取决于用户选择。必应则说自己有置顶框，会展示 AI 总结和相关链接。perplexity 只呈现五六条结果；360 AI 是通过答案再提供 20 到 30 条信源链接。从 Kimi 的回答结果看，搜狗、百度的结论是基于传统搜索引擎，而必应、perplexity、360 可能是基于 AI 的。带着问题，我又问了腾讯的 ima.copilot，这是一个笔记软件，能搜索所有公众号内容；我说：AI 搜索应该显示几条内容？它提到结果呈现方式取决于搜索目的、用户需求、内容类型和 AI 算法性能；百度一般显示 10 条结果，最多 100 条；Google 可以在 10 到 100 条之间显示，根据用户需求决定。不过，它的答案的确很繁琐，结构化了还很长，以上都是我帮它优化后的。接着，我测试了知乎知答。答案很简单，只有 4 句话：AI 搜索内容不固定，由算法根据用户最有价值、最相关的结果决定；搜索引擎的目标是提供最相关的结果，数量从几条到几十条不等，同时考虑用户体验和多样性。比如：谷歌搜索可能显示 10 条结果，并提供下一页链接以浏览更多内容；AI 搜索工具会挑选最重要、最合适的内容，关键在于质量而不是数量（这个例子是知乎直答答案中的）。然后，我测试了文心一言，它给出 5 条结构化内容。不同的是，它比较模棱两可；它说，答案数量取决于用户需求、搜索上下文、设备和界面、算法与性能以及用户体验，并且会根据这些因素动态调整。微信的 AI 搜索自然也不能放过，它的 AI 在 " 搜一搜 " 里，相对隐蔽。我测试了几个问题，发现微信搜一搜的 AI 生成式答案相对简单直接。我搜索 " 王智远是谁 " 时，结果显示王智远是个多才多艺的人，有多种身份，包括一级建造师、艺人和商业创作者，每个身份都有进一步的 5 点介绍。综上认为，Kimi 的答案结构化，且简洁有力；知乎知答则更为直接，没有列出具体条数，但直接给出了答案；相比之下，文心一言的回答与问题的相关性较弱，微信搜一搜则更注重直接陈述。对比不难看出，AI 搜索给出的答案，大致分为两类：一，简洁明确的；问题和答案匹配，不拖泥带水，二，切题详实的，AI 会围绕答案展开很多讨论；这些讨论看似正确，实际上只有一部分对用户有帮助。为什么会这样？带着好奇，我询问了身边两位技术朋友：他们说，可以从问题理解、技术逻辑和使用体验三个角度来看。首先，使用 AI 搜索，不能指望它像人类一样理解我们。聊天时，我能知道你的过去、经验和外貌，但 AI 做不到。AI 更像一个 " 缸中之脑 "（Brain in a Vat）。这个概念有点奇怪，就像一个人的大脑被放在装满营养液的缸里，通过电脑来操纵，让它感觉像人脑一样。实际上，AI 的模型像大脑，外部信息像营养液，我们给 AI 一个问题，它会在各种知识库中搜索，然后整合信息找到答案。因此，它对问题的理解是基于大量数据做出的平衡，平衡什么呢？就是那些被大量点击的，或者相对准确的信息，有些模型为了准确性，自然会选择呈现多一些内容。其次，从技术角度来看，当你输入一个问题后，AI 会捕捉这个问题，利用搜索引擎，比如 Google，或者一些第三方服务来寻找答案。AI 会用一种叫 embedding 的技术来处理搜索结果，这个技术就像给结果排序和分类，让它们更容易管理；最后，AI 会使用 RAG 技术，从众多网页中挑选出与你问题相关的信息，再通过一个大型模型整合这些信息，最终给出答案。很多 AI 搜索产品不会自己建立搜索引擎，因为成本太高了，爬取 5000 万个网页可能需要花费一两百万人民币，而且爬取的内容还需要进行安全检查。现在大型搜索引擎拥有的网页数量是以千亿计的，这是多年积累的结果，从时间和金钱来，一般创业者难以承担。所以，AI 搜索找到网页内容后，会把它们按照段落、句子切成小块，这样处理更方便，那么，很自然地如果问题很长，答案可能也会很详细；如果问题很短，或者一个词有多个解释，它也可能给出很多相关的信息。这就像找东西，一个词能引出很多相关内容。朋友还说，针对一个问题，AI 给的答案比较丰富，也取决于生成式（generative）和交互式（interactive）。什么意思呢？AI 搜索系统本质上是一个问答系统，它的答案和传统检索方式有很大区别。传统检索只是把相关网页展示出来，而生成式可能返回一个文档或一组链接，这样用户可以直接获取所有信息，不用再从多个来源中筛选总结。这种技术有创造性，因为它要理解你的语料后，再给出答案。所以，虽然有些内容可能我们不需要，但这些多余的内容能增强人与 AI 的互动性。比如说：你问 " 如何提升工作效率？"，AI 可能会先给你一个常见的几条建议，比如设定清晰目标、合理分配时间等。但它还可能进一步提到一些新工具或方法，类似于 " 你可以尝试使用时间管理工具，如 Notion 或 Todoist，它们能帮助你更好地安排任务 "；这样，你会因为这些额外的信息对某个工具产生兴趣，从而进行下一次的搜索。问题是：我们真需要那么多答案吗？我从体验角度做了样本测试。有些人说：用 AI 搜索时，喜欢先看到结论，再看过程，这样能让他们更快地找到想要的信息。虽然 AI 能提供很多长文本，但并不是每个人都想要，就像一个知识渊博的人能讲很多，但并不是所有内容我们都感兴趣一样。你要不明白，就想象一下，在工作中，如果领导问你事情办得怎么样，你先说一大堆过程，最后才说没办成，领导肯定不高兴，相反，先告诉领导结果，再详细说过程，这样更好。但也有人觉得，AI 搜索显示的内容越多越好，因为这样可以学到更多知识，提高找信息的效率。比如：我问一个问题，可能还没完全想清楚，如果 AI 能展示很多内容，有些反而会激发我的好奇心，这种好奇心再次引导我探索更多不同的解决方法。然而，实际情况是这样吗？虽然历史上没有人专门研究 AI 搜索结果，但我查了一些关于传统搜索引擎的用户调研。到了 2024 年，谷歌搜索的用户调研显示，排名第一的链接点击率高达 39.8%，第二名是 18.7%，后面的点击率会越来越低。这说明用户更关注搜索结果页面靠前的链接，越往下，关注度就越低 [ 1 ] 。统计数据还显示，75% 的用户从不浏览搜索结果第一页之外的内容，只有 0.78% 的用户会点击谷歌第二页的结果。而那些直接显示答案的精选摘要（Featured Snippets），在 2018 年初的出现频率约为 12%，到 2020 年初增长到了约 16% [ 2 ] ；这意味着在搜索页面上，直接展示答案可能减少了用户对更多搜索结果页面的需求。换言之，用户愿意直接获取答案，不想浏览无关信息。我也读了谷歌核心工程师玛丽莎 · 梅耶（Marissa Mayer）的一些用户调研。她说：很多用户告诉她，他们希望每页能看到尽可能多的结果，20 个不够，25 个也不行，最好是 30 个；但当她观察用户的实际行为时，发现了一个不同的趋势：用户其实更喜欢每页显示较少的结果。当搜索结果数量在 10 到 20 之间时，用户的点击率会急剧下降。当每页显示 25 个结果时，点击率下降得更多，而当每页显示 30 个结果时，情况最为糟糕。最后，梅耶决定每页显示 10 个搜索结果，这个决定也被谷歌一直沿用至今。所以，这个结论是：用户在 AI 搜索时，往往只关注一个屏幕内的内容；如果这一屏的前面就能完整呈现结论，他们就能获取所需要的结果，而后面的内容，对他们来说，可能就没那么相关了。问题是，为什么人们说的话和实际行为不一致呢？我们总说想看到更多内容，但当 AI 搜索结果真的呈现大量内容时，却不愿意花时间去看？经过长期使用 AI 搜索，我找到了答案：速度。很多人没有意识到，大量搜索结果会干扰我们的认知，影响体验。举个例子：我尝试了 Kimi 和天工 AI 的探索版，当我问它们一个心理学研究的问题时，一个给了简短有力的答案，并适当引导我去网页查看更多。另一个却给了很多内容，要我先浏览再点击链接查看；相比之下，后者让我感到选择困难，甚至觉得大脑负担加重，而前者的信息，让我获取得更直接、更方便。扎克伯格在 Facebook 早期发展时，也遇到过类似情况。当 Facebook 从哈佛扩展到耶鲁和哥伦比亚大学时，学生们一开始表示怀疑，甚至有些嘲讽，尽管他们抱怨，但没人真正删除信息或停止使用，反而使用频率增加了。扎克伯格得出结论：" 人们并不擅长预测自己对新事物的反应。"Facebook 的成功证明，用户可能对新事物持怀疑态度，但最终会喜欢成为其中的一部分。很少有人能清楚表达自己的真实需求，尤其是在面对未知的新事物时，语言可能会骗人，但行动不会，因为行动的代价比语言更大。在产品开发中，我们常听到一句话：" 不要听别人说什么，要看他们做什么。" 这句话同样适用于 AI 产品，用户可能会说他们想要更多功能或选项，但他们的行为表明，很多人更喜欢简单快捷的解决方案。所以，有两个结论：一，AI 搜索一开始不要展示太多内容，搜索引擎应该先直接给出答案，然后，逐步引导用户探索，这样更合适。二，AI 越专业，答案越简洁，长文本能力应该用在解释过程上，而不是直接给答案。你认为是不是这样？AI 搜索后，你期望看到几条结论？研究参考：1.WSR 团队 . ( 2024 ) . 30+ GOOGLE 搜索引擎统计数据和趋势 [ 2024 年更新 ] .2. 谷歌洞察 . ( 2024， March 8 ) . 用户搜索行为分析 .本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:冷德友
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据悉，NVIDIA的深度学习超采样技术（DLSS）即将升级至3.5版本。据了解，DLSS3.5将主要专注于光线重建技术（RayTracingReconstruction，简称RR），这种新技术相较于传统的去噪技术，能够提供更加优秀的视觉体验。据披露的数据显示，DLSS3.5的光线重建技术的训练数据量将是DLSS3的五倍。这意味着，通过更多的训练和合并额外的游戏、软件引擎数据，DLSS3.5能够识别出更多种类的光线追踪效果。另据消息，NVIDIA已经确认DLSS3.5将于今年秋季正式推出，并将在《赛博朋克2077：往日之影》、《传送门RTX版》以及《心灵杀手2》等游戏中率先应用。这无疑将为玩家带来更为出色的游戏体验。