Depois de experimentar a nova versão do Doubao Deep Thinking, descobri que a IA finalmente aprendeu a “pesquisar enquanto pensa” como os humanos.
Você notou que a pesquisa de IA atual realmente sabe pescar?
Quando ferramentas como ChatGPT e Perplexity surgiram uma após a outra, foi dito que a IA subverteria completamente o campo de pesquisa. No entanto, a realidade é que quando lhe faço uma pergunta complexa, ele opera tão rápido quanto um tigre e pesquisa centenas de páginas da web, mas os resultados da pesquisa são medíocres.
Se você olhar com atenção, verá que há um monte de informações dispersas ou que os pontos-chave não podem ser compreendidos. Parece que um monte de informações me foram impostas, mas não usei muito meu cérebro, como uma pessoa superficial no local de trabalho.
No entanto, a IA não pode ser inteiramente culpada por isso. Afinal, se você pensar sobre isso do seu ponto de vista, até mesmo os humanos podem facilmente se deixar levar pela enxurrada de informações ao buscar informações com perguntas. Muitos produtos de IA começaram a otimizar isso. Por exemplo, OpenAI e Grok lançaram o modo Deep Research/DeepSearch baseado no modo de inferência.
Entre os fabricantes nacionais, a Byte acaba de fornecer uma nova solução, atualizando a função de pensamento profundo do Doubao. Um dos destaques da nova versão do Doubao Deep Thinking que está sendo testada é que ela suporta “pesquisar enquanto pensa” gratuitamente. Baixe a versão mais recente do Doubao APP agora ou você pode experimentar esse recurso nas versões para PC e Web do Doubao.
A APPSO também teve pela primeira vez uma experiência aprofundada.
Simplificando, os usuários não precisam ativar a função de pesquisa separadamente, mas apenas ativar o modo de pensamento profundo. A IA pode chamar ferramentas de pesquisa de maneira flexível durante o processo de raciocínio para conduzir várias rodadas de pesquisas dinâmicas.
De “pesquisar primeiro e pensar depois” a “pesquisar enquanto pensa”, a IA finalmente aprendeu como procurar problemas como os humanos.
DeepSearch + pensamento profundo, a nova função do Doubao não apenas evita algumas perguntas
A IA generativa foi desenvolvida há dois anos. Isso subverteu a pesquisa?
Embora as primeiras ferramentas de pesquisa de IA não sejam muito boas em portar a Internet, seu modelo ainda segue a rotina tradicional de "pesquisar primeiro, pensar depois" – primeiro pegue um monte de informações na Internet e depois organize as respostas com base nessas informações.
A nova versão do Doubao Deep Thinking é diferente. Ele combina capacidades de pensamento profundo, agrupa pesquisa e raciocínio e realiza múltiplas pesquisas com base nos resultados de pensamento de cada etapa, tornando as respostas mais lógicas e mais próximas das necessidades. Parece bastante misterioso, então vamos tentar com algumas perguntas.
Vamos começar com uma questão de investimento que é próxima da vida. “Se eu começar a investir em ações da Xiaomi e ações da NVIDIA ao mesmo tempo a partir de janeiro deste ano, qual delas terá retornos maiores a partir do preço de fechamento em 24 de março?” A resposta de Doubao me surpreendeu.
APPSO desmontou o processo de pensamento da nova versão do Doubao e descobrimos que sua lógica de busca é significativamente diferente:
1. Primeiro, realize a análise do problema e a definição da estrutura
2. Obtenha informações preliminares e estabeleça conceitos
3. Aprofunde-se em pontos de dados específicos
4. Realize pesquisas adicionais ao encontrar incertezas
5. Faça inferências razoáveis com base nas informações existentes e tire conclusões.
No passado, a IA poderia fornecer diretamente o aumento ou diminuição percentual de duas ações e, em seguida, tirar uma conclusão direta, mas a nova versão do Doubao Deep Thinking conduziu várias rodadas de pensamento, análise de problemas e definição de estrutura (período de tempo – desempenho do preço das ações – chamadas de ferramentas de pesquisa).
Assim que tiver uma ideia mais adequada, continuará a busca. Por exemplo, encontrou 14 materiais de referência na Internet. Este processo serve apenas para obter um conceito geral, mas claro, para facilitar o pensamento posterior e a pesquisa direcionada.
Devido à falta de preços de fechamento precisos em 1º de janeiro (o mercado foi fechado) e à incerteza nos dados da Nvidia, ela precisa pesquisar novamente para confirmar esses dois pontos de dados principais e, finalmente, fazer inferências razoáveis com base nas informações existentes.
O resultado final não só fornece uma comparação dos retornos dos investimentos, mas também analisa os fatores de flutuação dos preços das ações e sugere riscos futuros. Está até compilado em uma tabela, o que é bastante cuidadoso.
Obtive insights sobre as perguntas que queria fazer, mas não disse, e incorporei os detalhes que precisavam ser "perguntados" nas respostas com antecedência, tornando-me assim um consultor de investimentos atraente.
Pretendo viajar para Cingapura recentemente e gostaria de saber se existe uma opção ideal de passagem aérea de ida e volta.
Os mecanismos de pesquisa comuns de IA podem pesquisar centenas de postagens de experiência na web de uma só vez e depois resumi-las e compará-las, mas a nova versão do Doubao Deep Thinking é diferente. Ele vai pensar com perguntas e quebrar vários pontos-chave – ponto de partida, tempo, orçamento, etc., e depois analisar gradativamente em profundidade, formando um ciclo virtuoso de “pensar-recuperar-continuar pensando”.
E isso apenas mostra que a nova versão do Deep Thinking de Doubao tende a ser “motivada pelo pensamento” em vez de “motivada pela pesquisa”.
Por outras palavras, no passado, precisávamos de cuidar das capacidades da IA, dividir grandes problemas em vários pequenos e fazer perguntas passo a passo; mas agora não precisamos mais fazer isso, apenas jogue fora suas necessidades e deixe o resto para Doubao.
Talvez por causa disso, sua velocidade geral de resposta não pareça lenta e a experiência seja bastante tranquila.
Há um problema muito real: o que devo fazer se não tiver tempo para assistir aos jogos nacionais de futebol? Não se preocupe, neste momento você pode pedir à nova versão do Doubao que pense profundamente para salvar a situação. Diga ao Beanbao o conteúdo específico que você deseja saber, como resultados de jogos, momentos-chave, desempenho do jogador ou pontos de regras, e ele se transformará em um mestre de speedrunning, economizando tempo e eficiência.
É claro que, se a função de pensamento profundo não estiver ativada, descobriremos que, embora a resposta ainda seja rápida e eficiente, a qualidade é obviamente inferior. Não só falta uma lista de pontos mais clara, mas a hierarquia lógica também é tênue e ainda cita menos informações.
Tal comparação destaca a importância de pensar como um ser humano. Com a bênção do pensamento aprofundado, ele pode aprimorar as respostas para que sejam mais refinadas, mais atenciosas, claras e bem organizadas, e também pode ser preenchido com informações úteis, tornando sua leitura confortável e gratificante.
A seguir, testamos com cenários de tomada de decisão mais próximos das necessidades pessoais.
Em relação ao iPhone 16e, nossa opinião é que se trata de um celular sofisticado e quanto mais tarde você comprá-lo, melhor será. Então, comparado com o iPhone 16, qual é o mais econômico e, se você se cansar de usá-lo, qual telefone reserva deve substituir?
Assim como o gráfico padrão do Grok DeepSearch, a nova versão do Doubao DeepSearch também fornece uma comparação clara de parâmetros. A tela, o chip e a câmera ficam nítidos à primeira vista. Ele ainda fornece sugestões bem pensadas de migração de dados. Esse nível de consideração é digno de elogio.
A lógica é a maior característica da nova versão das respostas de pensamento aprofundado de Doubao.
Em relação à recomendação de telefones alternativos Android, ela não apresentará vários nomes de modelos de uma só vez. Em vez disso, através de um ciclo iterativo de "pensamento e pesquisa", ele irá pesquisar e raciocinar passo a passo para os cenários de uso que você pode usar e, finalmente, fornecer uma lista de recomendações lógicas e práticas.
É claro que o excelente trabalho de encontrar pistas ainda deve ser deixado para a IA.
“Quais são os nomes dos seis ladrões que Wukong matou no Capítulo 14? Como devemos entender a organização desta trama pelo autor?” A nova versão da resposta de pensamento aprofundado de Doubao não apenas lista os nomes específicos, mas também incorpora as perspectivas do budismo e da psicologia. A análise é clara e lógica, e de vez em quando surgem algumas frases de ouro, que são bastante brilhantes.
Li Bai, Du Fu e Bai Juyi são os símbolos icônicos dos poetas da Dinastia Tang. Existe alguma intersecção entre os três?
Em relação a esta questão, o pensamento e a compreensão aprofundados da Doubao New Edition mostram que esta intersecção não se limita às interações interpessoais na vida real, mas também se estende a um contexto literário mais amplo e à influência mútua nos estilos e criações de cada um.
Finalmente, o comentário citado por Zhao Yi da Dinastia Qing: "Os poemas de Li e Du foram transmitidos por milhares de bocas, mas não são mais novos; pessoas talentosas surgiram de geração em geração, e cada uma abriu o caminho por centenas de anos." É perfeito, acrescentando uma sensação de profundidade histórica a toda a análise e fazendo com que as pessoas tenham um sabor infinito depois de lê-lo.
De “pesquisar primeiro e pensar depois” a “pesquisar enquanto pensa”, como será o futuro da pesquisa?
Ray Kurzweil, um futurista tecnológico e diretor de engenharia do Google, certa vez previu em seu livro “The Singularity is Near” que as pesquisas futuras pensarão como pessoas, em vez de índices como máquinas. Hoje, essa previsão está se tornando realidade.
O modelo anterior de pesquisa de IA de “pesquisar primeiro e pensar depois” era um processo linear simples e rudimentar:
"Insira uma pergunta → chame a ferramenta de pesquisa para obter dados → faça inferências com base nos dados → produza a resposta."
As deficiências deste método são óbvias. Ele depende muito da correspondência de palavras-chave e da tecnologia de indexação da web, resultando em informações “amplas, mas não profundas”.
A pesquisa de IA baseada em Deep Thinking e DeepSearch resolveu bastante esse problema. A IA pode compreender semântica complexa em linguagem natural. Por exemplo, se você perguntar "Quais roupas são adequadas para usar em Guangzhou amanhã?", ele poderá analisar necessidades ocultas, como dados meteorológicos, tendências da moda e preferências pessoais, para obter associação de informações multidimensionais.
A nova versão da combinação de pensamento profundo e pesquisa multi-round do Doubao complementa ainda mais as deficiências do pensamento profundo e do DeepSearch no tratamento de necessidades de informação complexas, confusas e dinâmicas.
- Problemas complexos que não podem ser resolvidos numa ronda de pesquisa: Lidar melhor com tarefas complexas que requerem múltiplas rondas de integração de informação e ajuste dinâmico de estratégias. Pesquise várias vezes durante o processo de pensamento para manter as informações atualizadas e complementadas para fornecer respostas mais abrangentes, precisas e aprofundadas.
- Consulta difusa e associação de informações: Para alguns problemas com descrições vagas e informações incompletas, "pesquisar enquanto pensa" permite que o modelo pesquise e verifique continuamente durante o processo de raciocínio, estreitando gradualmente o escopo e encontrando informações relevantes
- Planejamento dinâmico e tarefas em várias etapas: Ao lidar com tarefas que exigem planejamento de longo prazo ou múltiplas etapas, o "Pesquisar enquanto Pensa" pode verificar e ajustar as informações em cada etapa, melhorando a taxa de sucesso na execução da tarefa.
A nova versão do Doubao considera profundamente o caminho de execução de “buscar enquanto pensa”, o que me lembra o Agente que é frequentemente mencionado recentemente. Berners-Lee, o “Pai da Internet”, propôs há muitos anos:
Um verdadeiro agente inteligente é aquele que pode concluir automaticamente o que o usuário deseja fazer, mas não disse explicitamente em cada cenário específico.
Embora a nova versão do Doubao Deep Thinking seja um pouco diferente do Agent, até certo ponto é a aplicação das ideias de engenharia do Agent na pesquisa. O agente toma decisões autônomas e ajustes dinâmicos, automatizando tarefas altamente e reduzindo bastante o pré-processamento adicional de dados e a intervenção humana.
Para ser franco, a IA é como um assistente inteligente que pode encontrar respostas online por si só. Ele pode usar suas próprias mãos e cérebro para encontrar o que queremos. Os usuários não precisam dividir as perguntas em pequenos pedaços para obter respostas satisfatórias.
Disto também podemos deduzir o processo de pesquisa ideal na era da IA:
- 1. Receba e analise as perguntas dos usuários. Depois que um usuário faz uma pergunta, a IA primeiro analisa o conteúdo da pergunta, detalha seus principais requisitos e tenta adivinhar a verdadeira intenção do usuário.
- 2. Escolha sua própria estratégia de pesquisa. Dependendo da natureza do problema, decida se deseja usar uma pesquisa geral ou ligar diretamente para fontes de dados profissionais específicas. Ele pode lembrar como chamar ferramentas e APIs comumente usadas e usar diretamente os recursos de rede existentes (como mapas de sites ou dados estruturados) para pesquisar, em vez de depender de processos predefinidos.
- 3. Pesquisa dinâmica em várias etapas A pesquisa não é concluída de uma só vez, mas é dividida em várias etapas consecutivas. Primeiro, inicie uma pesquisa preliminar e, depois de visualizar os resultados, você poderá ajustar palavras-chave, navegar na web para uma exploração aprofundada ou recorrer a outras fontes de dados para simular o processo de exploração humana online.
- 4. Otimização em tempo real dos caminhos de busca e aprendizado e julgamento contínuos durante o processo de busca. Se achar que o seu rumo atual é ineficaz, irá abandoná-lo e tentar um caminho mais eficaz, com a flexibilidade de um profissional experiente.
- 5. Integrar informações e gerar resultados. Depois de coletar informações suficientes, ele também recombinará o conteúdo disperso por meio do raciocínio e organizará os resultados em um resumo lógico e claro para garantir que o resultado atenda às necessidades do usuário.
- 6. Registre o processo de tomada de decisão. Cada etapa da tomada de decisão e raciocínio deixará um registro claro, melhorando a interpretabilidade dos resultados e permitindo aos usuários rastrear sua lógica de busca.
Como disse o teórico da mídia Paul Levinson, a evolução tecnológica é uma extensão da estrutura cognitiva humana. A principal força motriz da tecnologia em todas as épocas é a melhoria das capacidades de processamento de informações. Quando a IA processar a informação de uma forma cada vez mais próxima do pensamento humano, irá remodelar mais do que apenas os nossos hábitos de pesquisa.
Autor: Li Chaofan, Mo Chongyu
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