慢思考会是AI搜索的理想形态么？我们评测了下Kimi探索版和智谱AI搜索
作者｜袁博
来源｜AI先锋官
前几周，在OpenAI发布o1和o1 mini模型后，让大家都了解到了思维链和模型推理能力的价值。这些技术在事实核查和复杂问题解决方面展现出巨大潜力。而在众多应用场景中，搜索无疑是离普通用户最近的需求之一。这不，智谱和月之暗面都分别推出了自家可以基于模拟人类推理的AI搜索功能。我们先来分别了解一下它们的功能，最后再来进行一些测试。首先是月之暗面正式发布的可自主海量搜索解决复杂问题的Kimi探索版。据Kimi介绍，Kimi 探索版的搜索量是普通版的10倍，一次搜索即可精读超过500个页面。并且它还具备AI自主搜索能力，可以模拟人类的推理思考过程，多级分解复杂问题，执行深度搜索，并即时反思改进结果，提供更全面和准确的答案，帮助用户更高效地完成分析调研等复杂任务。Kimi 探索版产品负责人表示，“如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到。未来搜索引擎会成为AI更擅长调用的工具，人只需要专注于提出好的问题，AI就可以结合模型本身的能力在庞大的互联网中自主海量搜索，不断反思迭代，更精准地定位所需答案。”Kimi 探索版目前已逐步分批上线PC端，预计下周一前至全量用户。已经获得资格的用户可以打开对话框左下角的“探索版”开关，或在对话框中输入“ / ”，即可以唤醒 Kimi 探索版。
除了网页版之外，Kimi智能助手的手机APP后续也将上线该功能。
他们新的AI搜索智能体，不仅可以一次性搜索和总结大量网页，更能像人类思考那样，进行多次搜索、推理与验证，努力把判断和整理的复杂过程贯穿其中，从而得出正确答案。支持单次阅读超过100多个网页，这意味着，它可以在数秒内同时阅读并总结超过100个网页。并且它还支持多级推理的思维链和联动智谱其他的AI工具，比如在联网搜索和多级推理中，能够调python等工具，综合解决问题。是不是感觉很牛
呢？第一个要搜索的问题：“今年诺贝尔物理学奖获得者，出生的那年世界发生了什么重大事件”。
先抛开答案对错，这里可以明显的看出Kimi探索版的变化，它首先将问题拆分为三步，它先搜索了2024年诺贝尔物理学奖获得者，再搜索了出生年份，最后是重大事件。值得注意的是，它还会自我反思，重新阅读回答进行补充。现在来看一看它的回答，它虽然回答对了获得者，但是它只回答了Geoffrey E. Hinton的出生年和事件。在后来的反思补充中，它又将去年的诺贝尔物理学奖获得者提了出来，并只回答了其中一位的出生年和事件。
可以看到它与Kimi探索版的步骤大差不差，同样是将问题拆分后逐步搜索回答，只不过在这个问题上它回答的要比Kimi探索版准确。它找出了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）两位的出生年份，并分别回答了这两个年份发生的事件。第二个问题：“2024年《财富》中国科技50强企业中，哪些企业或集团的总部设在北京。”
它们同样是分步搜索并解答，只不过Kimi探索版列出来6家，智谱AI搜索列出了5家，但实际上有10家。值得注意的是，智谱AI搜索还列出了这5家公司的具体地址，好评！
可以看到，智谱AI搜索要比Kimi探索版更具体，它将事情的完整过程全部罗列了出来，包括虚假宣传、打人事件、道歉与回应和现状与影响，而Kimi探索版只讲了虚假宣传方面问题。它俩在搜索的同时还能阅读搜索到的内容，然后将答案直接呈现出来。但它们又与其他传统模型如：海螺AI、文小言等有很大区别（详细内容：这个AI应用在我手机主屏上装了个悬浮球）。它们不会快速给出答案，它们会像o1一样，先对问题进行逐步分析、搜索问题，像人一样思考后再给出答案，甚至会提出反思，重新阅读并进行补充。当然，我们可能还是需要更长时间、更多提问才能发现Kimi探索版和智谱AI搜索的真正能力。但不论如何，这些问题的解答，都需要建立在庞大数据检索量的前提上。以前我们只能手动搜索或AI直接生成答案，但现在有了Kimi 探索版和智谱AI搜索就可以实现自主地海量搜索。往期文章回顾