Nachdem ich die neue Version von Doubao Deep Thinking erlebt hatte, stellte ich fest, dass die KI endlich gelernt hat, wie Menschen „zu suchen und dabei zu denken“.

Eskere Guru

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Ist Ihnen aufgefallen, dass die heutige KI-Suche wirklich weiß, wie man fischt?

Als Tools wie ChatGPT und Perplexity nacheinander auf den Markt kamen, hieß es, dass KI den Bereich der Suche völlig untergraben würde. Die Realität sieht jedoch so aus: Wenn ich ihm eine komplexe Frage stelle, arbeitet er so schnell wie ein Tiger und durchsucht Hunderte von Webseiten, aber die Suchergebnisse sind mittelmäßig.

Wenn Sie genau hinsehen, können Sie feststellen, dass entweder eine Menge verstreuter Informationen vorhanden sind oder dass die wichtigsten Punkte nicht erfasst werden können. Es fühlt sich an, als ob mir eine Menge Informationen aufgezwungen wurden, aber ich habe mein Gehirn nicht viel genutzt, wie ein oberflächlicher Mensch am Arbeitsplatz.

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Die alleinige Schuld daran kann jedoch nicht der KI zufallen. Denn wenn man aus der Perspektive einer anderen Person darüber nachdenkt, kann sich auch ein Mensch beim Nachschlagen von Informationen mit Fragen leicht von der Informationsflut mitreißen lassen. Viele KI-Produkte haben begonnen, dies zu optimieren. OpenAI und Grok haben beispielsweise den Deep Research/DeepSearch-Modus basierend auf dem Inferenzmodus eingeführt.

Unter den inländischen Herstellern hat Byte gerade eine neue Lösung bereitgestellt und die Deep-Thinking-Funktion von Doubao verbessert. Eines der Highlights der neuen Version von Doubao Deep Thinking, die derzeit getestet wird, ist die kostenlose Unterstützung des „Suchens beim Denken“. Laden Sie jetzt die neueste Version der Doubao-App herunter oder erleben Sie diese Funktion in der PC- und Web-Version von Doubao.

Auch APPSO hatte zum ersten Mal eine umfassende Erfahrung.

Vereinfacht ausgedrückt müssen Benutzer die Suchfunktion nicht separat aktivieren, sondern nur den Deep-Thinking-Modus aktivieren. KI kann während des Argumentationsprozesses flexibel Suchwerkzeuge aufrufen, um mehrere Runden dynamischer Suchvorgänge durchzuführen.

Von „Zuerst suchen und später nachdenken“ bis hin zu „Suchen während des Denkens“ hat die KI endlich gelernt, nach Problemen wie Menschen zu suchen.

DeepSearch+ tiefes Denken, die neue Funktion von Doubao erspart Ihnen nicht nur ein paar Fragen

Generative KI wird seit zwei Jahren entwickelt. Hat es die Suche untergraben?

Obwohl frühe KI-Suchtools nicht sehr gut darin sind, das Internet zu portieren, folgt ihr Modell immer noch der traditionellen Routine „Zuerst suchen, später nachdenken“: Zuerst eine Menge Informationen im Internet abrufen und dann die Antworten auf der Grundlage dieser Informationen organisieren.

Die neue Version von Doubao Deep Thinking ist anders. Es kombiniert Deep-Thinking-Fähigkeiten, bündelt Suche und Argumentation und führt mehrere Suchvorgänge basierend auf den Denkergebnissen jedes Schritts durch, wodurch die Antworten logischer und bedarfsnäher werden. Es klingt ziemlich mysteriös, also probieren wir es mit ein paar Fragen aus.

Beginnen wir mit einer lebensnahen Anlagefrage. „Wenn ich ab Januar dieses Jahres gleichzeitig in Xiaomi-Aktien und NVIDIA-Aktien investiere, welche wird ab dem Schlusskurs am 24. März höhere Renditen erzielen?“ Doubaos Antwort überraschte mich.

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APPSO hat den Denkprozess der neuen Version von Doubao demontiert und wir haben festgestellt, dass sich die Suchlogik deutlich unterscheidet:

1. Führen Sie zunächst eine Problemanalyse und Rahmensetzung durch

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2. Vorabinformationen einholen und Konzepte erarbeiten

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3. Tauchen Sie tiefer in bestimmte Datenpunkte ein

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4. Führen Sie zusätzliche Recherchen durch, wenn Sie auf Unsicherheit stoßen

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5. Ziehen Sie auf der Grundlage vorhandener Informationen vernünftige Schlussfolgerungen und ziehen Sie Schlussfolgerungen.

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In der Vergangenheit gab die KI möglicherweise direkt den prozentualen Anstieg oder Rückgang zweier Aktien an und zog dann direkt eine Schlussfolgerung, aber die neue Version von Doubao Deep Thinking hat mehrere Runden des Nachdenkens, der Problemanalyse und der Rahmensetzung durchgeführt (Zeitraum – Aktienkursentwicklung – Aufruf von Suchwerkzeugen).

Sobald es eine passendere Idee hat, wird die Suche fortgesetzt. Beispielsweise wurden 14 Referenzmaterialien im Internet gefunden. Dieser Prozess dient lediglich dazu, ein allgemeines, aber klares Konzept zu erhalten, das das weitere Nachdenken und die gezielte Suche erleichtert.

Aufgrund des Fehlens genauer Schlusskurse am 1. Januar (der Markt war geschlossen) und der Unsicherheit in den Daten von Nvidia muss eine erneute Suche durchgeführt werden, um diese beiden wichtigen Datenpunkte zu bestätigen und schließlich auf der Grundlage der vorhandenen Informationen vernünftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Das Endergebnis ermöglicht nicht nur einen Vergleich der Anlagerenditen, sondern analysiert auch Schwankungsfaktoren des Aktienkurses und weist auf zukünftige Risiken hin. Es ist sogar in einer Tabelle zusammengestellt, was recht durchdacht ist.

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Ich erhielt Einblick in die Fragen, die ich stellen wollte, aber nicht sagte, und baute die Details, die „gefragt“ werden mussten, im Voraus in die Antworten ein und wurde so zu einem aufmerksamkeitsstarken Anlageberater.

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Ich habe vor, kürzlich nach Singapur zu reisen und würde gerne wissen, ob es eine optimale Option für ein Hin- und Rückflugticket gibt.

Gewöhnliche KI-Suchmaschinen können Hunderte von Web-Experience-Beiträgen gleichzeitig durchsuchen und diese dann zusammenfassen und vergleichen, aber die neue Version von Doubao Deep Thinking ist anders. Es wird mit Fragen denken und mehrere Schlüsselpunkte aufschlüsseln – Ausgangspunkt, Zeit, Budget usw. – und dann schrittweise eine detaillierte Analyse durchführen, wodurch ein positiver Zyklus von „Denken – Abrufen – Weiterdenken“ entsteht.

Und das zeigt nur, dass Doubaos neue Version von Deep Thinking eher „denkengesteuert“ als „suchgesteuert“ ist.

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Mit anderen Worten: Früher mussten wir uns um die Fähigkeiten der KI kümmern, große Probleme in mehrere kleine aufteilen und Schritt für Schritt Fragen stellen; Aber jetzt müssen wir das überhaupt nicht mehr tun. Werfen Sie einfach Ihre Bedürfnisse weg und überlassen Sie den Rest Doubao.

Vielleicht ist deshalb die Gesamtreaktionsgeschwindigkeit nicht langsam und das Erlebnis recht flüssig.

Es gibt ein sehr reales Problem: Was soll ich tun, wenn ich keine Zeit habe, mir die nationalen Fußballspiele anzusehen? Machen Sie sich keine Sorgen, zu diesem Zeitpunkt können Sie die neue Version von Doubao bitten, gründlich nachzudenken, um die Situation zu retten. Teilen Sie Beanbao die spezifischen Inhalte mit, die Sie wissen möchten, wie Spielergebnisse, Schlüsselmomente, Spielerleistung oder Regelpunkte, und er verwandelt sich in einen Speedrunning-Meister, was Zeit und Effizienz spart.

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Wenn die Deep-Thinking-Funktion nicht aktiviert ist, werden wir natürlich feststellen, dass die Antwort zwar immer noch schnell und effizient ist, die Qualität jedoch offensichtlich minderwertig ist. Es fehlt nicht nur eine klarere Auflistung der Punkte, auch die logische Hierarchie ist dünn und es werden sogar weniger Informationen zitiert.

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Ein solcher Vergleich unterstreicht, wie wichtig es ist, wie ein Mensch zu denken. Mit der Segnung gründlicher Überlegungen können die Antworten verfeinert, rücksichtsvoller, klarer und besser organisiert werden. Darüber hinaus kann es mit nützlichen Informationen gefüllt werden, sodass das Lesen sowohl angenehm als auch lohnend für Sie ist.

Als nächstes testen wir es mit Entscheidungsszenarien, die näher an den persönlichen Bedürfnissen liegen.

Was das iPhone 16e betrifft, sind wir der Meinung, dass es sich um ein schickes Telefon handelt, und je später man es kauft, desto besser wird es sein. Welches ist also im Vergleich zum iPhone 16 kostengünstiger, und wenn Sie es satt haben, welches Ersatztelefon sollten Sie ersetzen?

Genau wie das Standarddiagramm von Grok DeepSearch bietet auch die neue Version von Doubao DeepSearch einen übersichtlichen Parametervergleich. Bildschirm, Chip und Kamera sind auf einen Blick klar. Es bietet sogar durchdachte Vorschläge zur Datenmigration. Dieses Maß an Nachdenklichkeit ist lobenswert.

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Logik ist das größte Merkmal der neuen Version von Doubaos tiefgreifenden Denkantworten.

Was die Empfehlung von Android-Backup-Telefonen betrifft, werden Sie nicht mit einer Reihe von Modellnamen auf einmal konfrontiert. Stattdessen wird durch einen iterativen Zyklus des „Denkens und Suchens“ Schritt für Schritt nach den Nutzungsszenarien gesucht und begründet, die Sie möglicherweise verwenden, und schließlich eine logische und praktische Empfehlungsliste bereitgestellt.

Natürlich muss die feine Arbeit, Hinweise zu finden, immer noch der KI überlassen werden.

„Wie heißen die sechs Diebe, die Wukong in Kapitel 14 getötet hat? Wie sollen wir die Gestaltung dieser Handlung durch den Autor verstehen?“ Doubaos neue Version der ausführlichen Denkantwort listet nicht nur die spezifischen Namen auf, sondern bezieht auch die Perspektiven des Buddhismus und der Psychologie ein. Die Analyse ist klar und logisch, und von Zeit zu Zeit kommen ein paar goldene Sätze heraus, die ziemlich hell sind.

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Li Bai, Du Fu und Bai Juyi sind die ikonischen Symbole der Dichter der Tang-Dynastie. Gibt es eine Überschneidung zwischen den dreien?

Das tiefgreifende Nachdenken und Verstehen von Doubao New Edition zu diesem Thema zeigt, dass sich diese Schnittstelle nicht auf zwischenmenschliche Interaktionen im wirklichen Leben beschränkt, sondern sich auch auf einen breiteren literarischen Kontext und die gegenseitige Beeinflussung der Stile und Kreationen des anderen erstreckt.

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Abschließend der von Zhao Yi aus der Qing-Dynastie zitierte Kommentar: „Die Gedichte von Li und Du wurden von Tausenden von Mündern weitergegeben, aber sie sind nicht mehr neu; von Generation zu Generation sind talentierte Menschen hervorgegangen, und jeder von ihnen hat über Hunderte von Jahren hinweg den Weg geebnet.“ Es ist genau richtig, es verleiht der gesamten Analyse ein Gefühl von historischer Tiefe und sorgt dafür, dass die Leute nach der Lektüre einen endlosen Nachgeschmack haben.

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Wie sieht die Zukunft der Suche aus, von „Erst suchen und später nachdenken“ bis hin zu „Suchen während des Nachdenkens“?

Ray Kurzweil, ein technologischer Zukunftsforscher und technischer Leiter bei Google, sagte einmal in seinem Buch „The Singularity is Near“ voraus, dass künftige Suchanfragen wie Menschen denken und nicht wie Maschinen indizieren werden. Heute wird diese Vorhersage Wirklichkeit.

Das bisherige KI-Suchmodell „Zuerst suchen und später denken“ war ein einfacher und grober linearer Prozess:

„Geben Sie eine Frage ein → rufen Sie das Suchtool auf, um Daten zu erhalten → ziehen Sie Schlussfolgerungen basierend auf den Daten → geben Sie die Antwort aus.“

Die Mängel dieser Methode liegen auf der Hand. Es stützt sich stark auf Keyword-Matching- und Web-Indexierungstechnologie, was zu Informationen führt, die „umfassend, aber nicht tiefgreifend“ sind.

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Die auf Deep Thinking und DeepSearch basierende KI-Suche hat dieses Problem weitgehend gelöst. KI kann komplexe Semantik in natürlicher Sprache verstehen. Wenn Sie beispielsweise fragen: „Welche Kleidung eignet sich morgen in Guangzhou?“, kann es verborgene Bedürfnisse wie Wetterdaten, Modetrends und persönliche Vorlieben analysieren, um eine mehrdimensionale Informationsverknüpfung zu erreichen.

Die neue Version von Doubaos Kombination aus Deep Thinking und Multi-Runden-Suche gleicht die Mängel von Deep Thinking und DeepSearch bei der Handhabung komplexer, unscharfer und dynamischer Informationsbedürfnisse weiter aus.

  1. Komplexe Probleme, die nicht in einer Suchrunde gelöst werden können: Komplexe Aufgaben besser bewältigen, die mehrere Runden der Informationsintegration und dynamische Anpassung von Strategien erfordern. Suchen Sie während des Denkprozesses mehrmals, um die Informationen auf dem neuesten Stand zu halten und zu ergänzen, um umfassendere, genauere und tiefergehende Antworten zu erhalten.
  2. Fuzzy-Abfrage und Informationszuordnung: Bei einigen Problemen mit vagen Beschreibungen und unvollständigen Informationen ermöglicht die „Suche während des Denkens“ dem Modell, während des Argumentationsprozesses kontinuierlich zu suchen und zu überprüfen, wodurch der Umfang schrittweise eingeengt und relevante Informationen gefunden werden
  3. Dynamische Planung und mehrstufige Aufgaben: Bei Aufgaben, die eine langfristige Planung oder mehrere Schritte erfordern, kann „Search while Thinking“ die Informationen in jedem Schritt überprüfen und anpassen und so die Erfolgsquote der Aufgabenausführung verbessern.

Die neue Version von Doubao berücksichtigt eingehend den Ausführungspfad „Suchen während des Denkens“, was mich an den in letzter Zeit oft erwähnten Agenten erinnert. Berners-Lee, der „Vater des Internets“, schlug vor vielen Jahren vor:

Ein wirklich intelligenter Agent ist ein Agent, der automatisch ausführen kann, was der Benutzer tun möchte, aber nicht in jedem spezifischen Szenario explizit gesagt hat.

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Obwohl sich die neue Version von Doubao Deep Thinking etwas von Agent unterscheidet, handelt es sich in gewissem Maße um die Anwendung von Agent-Engineering-Ideen bei der Suche. Der Agent trifft autonome Entscheidungen und dynamische Anpassungen, wodurch Aufgaben stark automatisiert werden und zusätzliche Datenvorverarbeitung und menschliche Eingriffe erheblich reduziert werden.

Um es ganz klar auszudrücken: KI ist wie ein intelligenter Assistent, der selbst online Antworten finden kann. Es kann seine eigenen Hände und sein Gehirn nutzen, um zu finden, was wir wollen. Benutzer müssen Fragen nicht in kleine Teile zerlegen, um zufriedenstellende Antworten zu erhalten.

Daraus lässt sich auch der ideale Suchprozess im KI-Zeitalter ableiten:

  • 1. Empfangen und analysieren Sie Benutzerfragen. Nachdem ein Benutzer eine Frage gestellt hat, analysiert die KI zunächst den Inhalt der Frage, schlüsselt ihre Kernanforderungen auf und versucht, die wahre Absicht des Benutzers zu erraten.
  • 2. Wählen Sie Ihre eigene Suchstrategie. Entscheiden Sie sich je nach Art des Problems für eine allgemeine Suche oder den direkten Aufruf spezifischer professioneller Datenquellen. Es kann sich merken, wie häufig verwendete Tools und APIs aufgerufen werden, und direkt vorhandene Netzwerkressourcen (z. B. Sitemaps oder strukturierte Daten) für die Suche verwenden, anstatt sich auf voreingestellte Prozesse zu verlassen.
  • 3. Mehrstufige dynamische Suche Die Suche wird nicht auf einmal abgeschlossen, sondern ist in mehrere aufeinanderfolgende Schritte unterteilt. Starten Sie zunächst eine vorläufige Suche, und nachdem Sie die Ergebnisse angezeigt haben, können Sie Schlüsselwörter anpassen, im Internet nach eingehender Erkundung suchen oder auf andere Datenquellen zurückgreifen, um den Prozess der menschlichen Online-Erkundung zu simulieren.
  • 4. Echtzeitoptimierung der Suchpfade und kontinuierliches Lernen und Urteilen während des Suchprozesses. Wenn es feststellt, dass die derzeitige Ausrichtung unwirksam ist, wird es diese aufgeben und einen effektiveren Weg einschlagen, mit der Flexibilität eines erfahrenen Profis.
  • 5. Informationen integrieren und Ergebnisse generieren. Nachdem genügend Informationen gesammelt wurden, werden auch verstreute Inhalte durch Argumentation neu kombiniert und die Ergebnisse in einer logischen und klaren Zusammenfassung organisiert, um sicherzustellen, dass die Ausgabe den Benutzeranforderungen entspricht.
  • 6. Zeichnen Sie den Entscheidungsprozess auf. Jeder Schritt der Entscheidungsfindung und Begründung hinterlässt ein klares Protokoll, was die Interpretierbarkeit der Ergebnisse verbessert und es Benutzern ermöglicht, ihre Suchlogik nachzuvollziehen.

Wie der Medientheoretiker Paul Levinson sagte, ist die technologische Evolution eine Erweiterung der menschlichen kognitiven Struktur. Die wichtigste treibende Kraft der Technologie in jedem Zeitalter ist die Verbesserung der Informationsverarbeitungsfähigkeiten. Wenn KI Informationen auf eine Weise verarbeitet, die dem menschlichen Denken immer näher kommt, wird sie nicht nur unsere Suchgewohnheiten verändern.

Autor: Li Chaofan, Mo Chongyu

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