SearchGPT Archives

还没排上SearchGPT？比Perplexity更好用的国产开源平替了解一下？

来自上海人工智能实验室。有 AI 在的科技圈，似乎没有中场休息。除了大模型发布不断，各家科技大厂也在寻找着第一个「杀手级」AI 应用的落脚之地。 OpenAI 首先瞄准的是谷歌 1750 亿美元的搜索业务市场。7 月 25 日，OpenAI 带着 AI 搜索引擎——SearchGPT 高调入场。在演示 demo 中，搜索引擎的使用体验不再像以往一样，需要我们逐个点开网页链接，判断信息有没有用。SearchGPT 像端上了一桌精美的套餐，所有答案都帮你总结好了。在演示 demo 中，SearchGPT 分析了在应季最适合种植哪种品种的番茄。不过，鉴于年初发布的 Sora 到目前都还未正式开放，估计很多人排上 SearchGPT 的体验名额也遥遥无期。然而，有一款国产的开源平替，在和能联网的 ChatGPT 和专攻 AI 搜索引擎的 Perplexity.ai 的 PK 中，它的回答在深度、广度和准确度方面都都秒了这两款明星产品。它甚至可以在不到 3 分钟内收集并整合 300 多页相关信息。这换成人类专家，需要大约 3 小时才能做完。这款「国货」就是多智能体框架 MindSearch（思・索），由来自中科大和上海人工智能实验室的研究团队联合研发。正如其名，MindSearch 是一个会「思索」的系统，面对你输入的问题，它将先调用负责充分「思」考问题的智能体，再启用全面搜「索」的智能体，这些智能体分工合作，理解你的需求，并为你呈上从互联网的五湖四海搜罗来的新鲜信息。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.20183 项目主页：https://mindsearch.netlify.app/ MindSearch 演示 demo 那么，MindSearch 是凭什么打败 ChatGPT 和 Perplexity.ai 的呢？和别的 AI 搜索引擎相比，MindSearch 有什么独到之处吗？答案还得从它的名字说起。MindSearch 的核心竞争力在于采用了多智能体框架模拟人的思维过程。如果向 Perplexity.ai 提问「王者荣耀当前赛季哪个射手最强？」它会直接搜索这个问题，并总结网上已有的回复。把这个问题交给 MindSearch，它会把这个问题拆解成一个逻辑链：「当前赛季是哪个赛季？」，「从哪些指标可以衡量王者荣耀的射手的强度？」，再汇总所能查询到的答案。技术实现 WebPlanner：基于图结构进行规划仅依靠向大型语言模型输入提示词的方式并不能胜任智能搜索引擎。首先，LLM 不能充分理解复杂问题中的拓扑关系，比如前一段挂在热搜上的大模型无法理解 9.9 和 9.11 谁大的问题，就是这个问题的生动注脚。字与字之间的关系，LLM 都很难在简单对话中理解，那么「这个季节种哪个品种的番茄最合适？」这种需要深入思考，分解成多个角度来回答的问题，对于 LLM 就更难了。换句话说，LLM 很难将用户的意图逐步转化为搜索任务，并提供准确的响应，因此它总是提供一些模版式的知识和套话。基于此，研究团队设计了高级规划器 WebPlanner，它通过构建有向无环图（DAG）来捕捉从提问到解答之间的最优执行路径。对于用户提出的每个问题 Q，WebPlanner 将其解决方案的轨迹表示为 G (Q) = ⟨V, E⟩。在这个图中，V 代表节点的集合，每个节点 v 代表一个独立的网页搜索任务，包括一个辅助的起始节点（代表初始问题）和一个结束节点（代表最终答案）。E 代表有向边，指示节点之间的逻辑和推理关系。研究团队进一步利用 LLM 优越的代码能力，引导模型编写代码与 DAG 图交互。为了实现这一点，研究团队预定义了原子代码函数，让模型可以在图中添加节点或边。在解答用户问题的过程中，LLM 先阅读整个对话，还有它在网上搜索到的信息。阅读完这些信息后，LLM 会根据这些信息产生一些思考和新的代码，这些代码将通过 Python 解释器添加在用于推理的图结构中。一旦有新节点加入图中，WebPlanner 将启动 WebSearcher 来执行搜索任务，并整理搜索到的信息。由于新节点只依赖于之前步骤中生成的节点，所以这些节点可以并行处理，大大提高了信息收集的速度。当所有的信息收集完毕，WebPlanner 将添加结束节点，输出最终答案。 WebSearcher：分层检索网页由于互联网上的信息实在太多，就算是 LLM 也不能一下子处理完所有的页面。针对这个问题，研究团队选择了先广泛搜索再精确选择的策略，设计了一个 RAG 智能体 ——WebSearcher。首先，LLM 将根据 WebPlanner 分配的问题，生成几个类似的搜索问题，扩大搜索的范围。接下来，系统将调用不同搜索引擎的 API 查询问题，例如分别在 Google、Bing 和 DuckDuckGo 查一下，得到网页的链接、标题和摘要等关键信息。接着，LLM 将从这些搜索结果中选出最重要的网页来仔细阅读，汇总得出最终答案。 MindSearch 中，LLM 如何管理上下文作为一个多智能体框架，MindSearch 为如何管理长上下文提供了全新尝试。当需要快速阅读大量网页时，由于最终答案只依赖 WebSearcher 的搜索结果，WebPlanner 将专注于分析用户提出的问题，不会被过长的网页信息分心。这种明确的分工也大大减少了上下文计算量。如何在多个智能体之间高效共享信息和上下文并非易事，研究团队在实证中发现，如果只依靠 WebPlanner 的分析，有可能会在信息收集阶段由于 WebSearcher 内部的局部感知场丢失有用的信息。为了解决这个问题，他们利用有向图边构建的拓扑关系来简化上下文如何在不同智能体间传递。具体来说，在 WebSearcher 执行搜索任务时，它的父节点以及根节点的回答将作为前缀添加在其回答中。因此，每个 WebSearcher 可以有效地专注于其子任务，同时不会丢失之前的相关上下文或者忘记最终的查询目标。本地部署 7 月初，上海人工智能实验室已经开源了搭载 MindSearch 架构的 InternLM2.5-7B-Chat 模型。除了直接点击链接，跳转到体验 Demo 试玩。研究团队还公开了 MindSearch 的完整前后端实现，基于智能体框架 Lagent，感兴趣的朋友可以在本地部署模型。在线 Demo：https://mindsearch.openxlab.org.cn/ 开源代码：https://github.com/InternLM/mindsearch 在 GitHub 下载 MindSearch 仓库后，输入如下命令就可以打造属于自己的 MindSearch 了： # 启动服务python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server## 一键启动多种前端# Install Node.js and npm# for Ubuntusudo apt install nodejs npm# for windows# download from https://nodejs.org/zh-cn/download/prebuilt-installer# Install dependenciescd frontend/Reactnpm installnpm start

阿里国际推出首个专业版AI Search，为什么它会是下一个B2B谷歌？

刚推出SearchGPT结果被曝亏损50亿美元，OpenAI寿命只剩一年了？

OpenAI前几天宣布了一项令人惊讶的消息——推出人工智能搜索引擎原型SearchGPT，直接挑战谷歌在在线搜索市场的主导地位。这一大胆举动预示着人工智能搜索大战将大幅升级，并可能重塑用户在网络上查找信息和与信息互动的方式。 01.SearchGPT带来新变化 SearchGPT是一个新的人工智能搜索功能的临时原型，它能为用户提供快速、及时的答案，并提供清晰、相关的信息来源。 OpenAI在7月25日发文称：“我们正与一小群用户测试该功能，以获得反馈，并计划将该体验整合到ChatGPT中。” 新的SearchGPT原型承诺“提供快速、及时、来源清晰的相关答案”，并将OpenAI的高级语言模型与实时网络信息相结合。同时提供了一个会话界面，允许用户在整个搜索过程中提出后续问题并建立上下文。 OpenAI发言人表示：“我们相信，通过利用网络实时信息增强我们模型的对话能力，可以更快、更轻松地找到您要找的东西。” SearchGPT的推出正值搜索技术发展的关键时刻。谷歌一直在谨慎地涉足人工智能增强搜索领域，而OpenAI则是一头扎了进去。这一积极举措可能会迫使谷歌出手，加速这家科技巨头的人工智能整合计划，并有可能引发搜索领域的快速变革。习惯于在一页页搜索结果中筛选的用户，可能很快就会发现自己正在与搜索引擎进行动态的、上下文感知的对话。这将实现信息获取的民主化，使普通用户更容易进行复杂的搜索。不过，这也引发了人们对这些人工智能系统真正能提供的知识深度和广度的质疑，以及它们是否会在无意中制造假性信息。 SearchGPT对来源和归因的关注是OpenAI的明智之举，它试图将自己定位为出版商的合作伙伴，而非威胁。通过突出引用和链接来源，OpenAI向经常对人工智能持怀疑态度的行业伸出了橄榄枝。然而，这一举措可能不足以消除所有担忧。最根本的问题依然存在：如果人工智能可以直接提供全面的答案，用户还会点击进入原始资料来源吗？这可能会导致网络流量模式发生重大转变，从而有可能颠覆当前的数字出版模式。 The Atlantic首席执行官Nicholas Thompson是在一份书面声明中支持这一举措的少数出版商之一。 Thompson表示：“人工智能搜索将成为人们浏览互联网的主要方式之一，在这个早期阶段，关键是要以重视、尊重和保护新闻业和出版商的方式来构建这项技术。” 此外，Reddit最近的行动也凸显了这一领域日益紧张的局势。 02.机遇与挑战并存随着人工智能系统变得越来越复杂，我们可能会看到内容付费墙和知识产权法律战的增加。这些冲突的结果可能会影响人工智能发展和数字出版的未来。同时，人工智能对数字广告市场的潜在破坏也十分值得注意。如果SearchGPT获得发展，它就会削弱谷歌在搜索广告领域近乎垄断的地位。这不仅会影响谷歌的底线，还可能导致在人工智能驱动的搜索环境中，数字广告的功能被重新想象。然而，OpenAI面临着巨大的障碍。扩展人工智能搜索引擎以处理每天数十亿次的查询是一项巨大的技术挑战。此外，确保人工智能实时生成回复的准确性和可靠性也至关重要。一些引人注目的错误可能会迅速削弱用户的信任，让人们逃回熟悉的搜索引擎。也许最大的挑战在于如何在创新和责任之间取得适当的平衡。随着人工智能搜索引擎变得越来越强大，它们在影响公众舆论和信息获取方面的影响力也越来越大。OpenAI将需要驾驭复杂的道德考量，避免无意中成为错误信息或有偏见观点的传播者。随着OpenAI开始在特定群体中测试SearchGPT，科技界屏住了呼吸。这一刻可能标志着我们与浩瀚的人类知识互动的新时代的开始。无论SearchGPT是成功还是失败，它的推出无疑为定义搜索未来的激烈竞争打响了头炮。在推出SearchGPT的同时，OpenAI也正在努力应对可能威胁其未来的重大财务挑战。据报道，尽管得到了微软的大力支持，该公司在2024年预计仍将面临50亿美元的亏损。 03.巨大的财务压力人工智能聊天机器人ChatGPT的运营成本异常高昂，每天仅硬件成本就高达约70万美元。随着模型越来越复杂，这一数字预计还会上升。预计到2024年，OpenAI在人工智能培训和人员配备方面的总支出将分别达到70亿美元和15亿美元。这些支出大大超过了其竞争对手，如亚马逊支持的Anthropic，该公司预计同期的烧钱速度为27亿美元。根据The information的分析，OpenAI今年可能亏损50亿美元，并可能在12个月内耗尽现金，除非他们筹集更多资金。尽管每年从ChatGPT上获得约20亿美元的收入，另外还有10亿美元的语言模型访问费，但OpenAI的收入仍不足以支付飙升的运营成本。该公司的估值超过800亿美元，由于企业对其生成式人工智能工具的兴趣与日俱增，投资者希望其收入到2025年能翻一番以上。 OpenAI已通过七轮融资筹集了超过110亿美元，并享受微软Azure服务的折扣优惠。尽管如此，该公司的运营能力已接近饱和，其35万台服务器中有29万台专用于ChatGPT。 OpenAI的财务困境引发了人们对其在没有额外资金的情况下能否持续运营的担忧。公司必须在未来12个月内获得更多资金，以避免破产。尽管面临这些挑战，OpenAI仍将在首席执行官Sam Altman的领导下，专注于推进通用人工智能（AGI）的发展。

OpenAI推出AI搜索引擎SearchGPT

科技日报讯 (记者张佳欣)据英国《卫报》、美国消费者新闻与商业频道等媒体报道，当地时间7月25日，OpenAI宣布正在测试新的人工智能(AI)搜索工具SearchGPT，可以实时访问来自互联网的信息，旨在为用户提供更具时效性和更准确的信息。该搜索引擎以一个大文本框开始，询问用户“您在找什么？”客户输入搜索内容后，SearchGPT并不是返回一个简单的链接列表，而是试图对它们进行组织和理解。在OpenAI提供的一个例子中，该搜索引擎总结了它对于音乐节的相关发现，提供了活动的简短描述，并在后面附上了链接。在另一个例子中，SearchGPT先解释何时种植西红柿，然后解释了西红柿的细分品种。结果出现后，用户可以提出后续问题，或点击侧边栏打开其他相关链接。 OpenAI表示，SearchGPT将先在一小群用户和出版商中推出，然后可能在更大范围推广。该公司最终打算将这一搜索功能整合到ChatGPT中，而不是将其作为一款独立产品。报道称，这可能会对谷歌主导的引擎搜索产生影响。自2022年11月推出ChatGPT以来，谷歌母公司Alphabet投资者一直担心，OpenAI可能会通过为消费者提供在线获取信息的新方式来从谷歌手中夺取搜索市场份额。 OpenAI近期新推出的“GPT-4o mini”迷你AI模型和SearchGPT原型，都是其致力于在“多模态”领域保持领先地位的一部分。所谓“多模态”，即在一个工具(即 ChatGPT)内部，提供多种类型的AI生成媒体，包括文本、图像、音频、视频以及搜索功能。