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昨天，百川智能发布了新一代的基座大模型 Baichuan 4，同时推出了首款 AI 应用——百小应。 与市场上大部分大模型厂商一样，百川智能瞄准的是AI智能助手。有意思的地方是，虽然定位于AI 智能助手，但百小应主打的特点却是「懂搜索、会提问」。这点又与目前很火的 AI 搜索应用类似。 强调搜索特点，并不意外。王小川可以说是国内最懂搜索的人之一，其创立的搜狗长期稳坐搜索行业第二把交椅。AI搜索又是AI应用的三大场景，连OpenAI都在布局。 令人好奇的是，从移动互联网到生成式AI，王小川是如何理解搜索产品的变化？百小应与市面上的AI搜索产品又有什么不同？在百小应上线的第一时间，乌鸦君就上手用了下。今天，大家可以跟着乌鸦君，先来探探水。 / 01 / 懂搜索，但又不止搜索 从定位上，百川推出的“百小应”是一款类似于ChatGPT、Kimi的智能助手产品，不仅可以随时回答用户提出的各种问题，速读文件、整理资料、辅助创作等，还具备多轮搜索、定向搜索等搜索能力。 产品本身也具备多模态相关功能，用户可以上传图片、pdf等文档，让百小应辨别其中的内容，并且完成相应指令，如撰写文案等。 要说百小应与市面上智能助手产品最大的不同，还得是搜索功能。用王小川的话说，“百小应”的一大特点在于，可以让模型学会“多轮搜索”。 什么是“多轮搜索”？多轮搜索就是指，针对用户提出的问题，百小应能够更进一步，探究问题的核心答案。相比单轮搜索，在市场调研、产业分析等复杂场景下，多轮搜索能够有效地获取更专业、更有深度的信息。 在搜索结果呈现方面，与其他在单次搜索后简单总结网页信息的应用不同，百小应将能够搜索结果作为观点、论据直接应用到问答结果中，能够将搜索结果以表格等结构化形式呈现，优化信息布局，便于用户快速定位、解读所需信息。 尽管以“搜索“功能作为特点，但百川并不希望将其看做一款搜索+AI的产品。用王小川的话说，“如果是将搜索结果简单总结，搜索公司自己就可以做，不是创业公司做的事。”长期来看，AI助手将会从AI“工具”升级到“伙伴”。 也就是说，比起市面上直接给到搜索结果的搜索产品，百小应更愿意将搜索作为与用户互动的场景。 / 02 / 搜索功能一手测评：有特点，但并不完美 打开百小应应用，会直接出现一个对话框，这也是搜索功能的入口。 为了更好感受百小应与市面上AI搜索产品的差异，我们通过三个问题对百小应的AI 搜索实用能力进行了一个测试。 第一个问题是，杨立昆对AGI的看法。对于这个看似并不难的问题，百小应的回答令人意外： 杨立昆教授是中国科学院自动化研究所的研究员。同时，百小应也没办法给出杨立昆的观点，原因是：由于无法访问最新资料库，其无法提供最新观点。 对比之下，秘塔AI和Perplexity的表现要好很多。 秘塔不仅给出了杨立昆的部分核心观点，还对观点进行了梳理，形成了大纲。在回答的后面，还有与杨立昆相关的信息、事件科普。 Perplexity尽管不能做到像秘塔一样详细，但至少能给到一些核心观点，算是基本合格。 就算是与同样定位于AI助手的Kimi，至少给出了杨立昆的一些基本资料和笼统的观点。 问题二是，AI搜索与传统搜索相比有什么不同？对于这个问题，秘塔的表现一如既往地稳定，既有整体的总结，又有要点的分类。 Perplexity则直接给出了AI搜索与传统搜索的6个不同点，从要点总结来看，Perplexity与秘塔略有差异。 再来看百小应的表现，百小应同样给出了五点不同分别是：搜索结果的相关性、交互方式、学习与优化、搜索结果呈现、搜索引擎的智能化程度。 不仅如此，百小应还基于用户AI搜索的信息需求更进一步，给出了百度、谷歌在AI搜索领域的实际应用案例。至少在这个问题上，百小应在与秘塔和Perplexity的对比中没有落于下风。 在这里，乌鸦君还多问了一句：在AI搜索上，秘塔和百度谁更有优势？百小应并没有直接给出结论，反而分别给出了秘塔和百度各自的优势，甚至还做了表格。更多样的结构化呈现形式，也是百小应的一大特色。 从前两个问题看，相比秘塔和Perplexity，百小应在信息准确性上表现很不稳定。要想把 AI 搜索真正用到工作里，比起什么连续对话和实时性，答案的准确度才是优先考虑项。 所以，最后的测验里，乌鸦君特地挖了一个坑，问了一个根本不存在的数据：拼多多2010年的用户数量？ 百小应不仅没有上套，还直接点破了这个套路：拼多多成立于2015年9月，所以2010年没有用户数据。 Perplexity也没有上套，不仅给出了正确信息，还围绕拼多多用户表现这一信息点，给出了更多的相关信息。 让乌鸦君没有想到的是，之前表现很不错的秘塔，却在这个问题上犯晕了。虽然秘塔在总结里说的是，没办法给到拼多多2010年的数据，但在概括里仍然给到了一个错误事实：拼多多成立于2010年。 三轮测试下来，除了Perplexity表现稳定外，百小应与秘塔在信息准确性都“翻了车“，相比之下，百小应的错误要更严重一些。 百小应对杨立昆AGI观点的事实错误，一部分原因是模型知识库造成的信息实时性不足。 比如，当我向百小应提问，评价一下GPT-4o？百小应会回答，数据知识更新日期为2023年，没有相关资料。但如果你把同样的问题给到秘塔和Perplexity，它们却能够给出有关GPT-4o的最新资料。 这与百小应产品定位有很大关系。百小应的定位是类似于ChatGPT的个人助手，这意味着其信息获取依赖于模型的训练数据，而AI搜索则可以实时抓取最新的网络信息，因此在信息实时性上更有优势。同样的Kimi也没办法给出GPT-4o的评价。 根据其他媒体的说法，在对百小应进行提问的时候，不一定会触发搜索功能。不过这样设计多少令人感到奇怪： 虽然定位于个人助手，但百小应在对外宣传时强调的是，搜索技术和大模型深度融合。“懂搜索的AI助手”，也是百小应的Slogan。但在实际使用过程中，无法像市面上AI搜索一样完成实时信息的获取，对用户体验影响极大。 当然，考虑百小应刚刚上线，这些不完善也能够理解，期待后面产品有进一步改善。
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