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Hangzhou Cultural Creative Digital Technology Research Institute
7月15日，秘塔 AI 搜索对其“深度研究”功能进行了重要升级。这一功能的迭代，聚焦于提升解决复杂问题检索时的效率与问题解决过程的透明度，通过技术层面的创新，为用户处理多维度信息需求提供了新的思路。
早在五个月前，秘塔AI便已推出“浅度研究”模块，而此次升级将其进化为 “深度研究” 功能。“深度研究” 这一概念并非首次出现，最初由OpenAI团队在今年2月初推出，凭借分析的深度与搜索的广度获得了研究人员的认可，但受限于较高的算力消耗，仅存在于付费订阅版本中，后续其他类似产品也多有局限。
秘塔AI团队此次则重磅出手，直接放出免费版的“深度研究”功能。该团队从数据和算法两方面进行优化，将功能成本控制在可接受范围，同时也保障了搜索的准确率和有效性。
作为资源相对有限的团队，秘塔AI团队将深度研究拆分为多个子任务进行分段强化学习（RL），成功降低了资源消耗。与最新的通义 WebSailor 等模型相比，秘塔的“深度研究”功能取得了更优的结果，尤其在中文搜索方面，提升更为显著。
通过这种独特的子任务拆分与分段强化学习策略，秘塔AI的“深度研究”功能在处理信息时，能够更精准地抓取关键内容，特别是在中文语境下，对语义的理解、多源信息的整合能力都有明显提升，这使得用户在搜索中文相关的复杂问题时，能获得更可靠的结果。
为了解决搜索规划算法“黑箱”问题，秘塔 AI 搜索为每个问题提供动态的“问题链”，让模型的研究过程清晰可见，实现搜索过程透明化。例如，当用户提问“著名投资人朱啸虎先生，在过去这些年的投资生涯中，有哪些对公司和团队判断的公开言论，其中有哪些被事后证明了，哪些被证伪了，找到尽量多的案例，将结果以表格形式整理”时，系统并非直接给出答案，而是围绕问题层层展开，从一个切入点延伸到多个关键节点，最终形成结构清晰的报告。这种“顺藤摸瓜”式的过程呈现，使用户能够了解信息的来源和推理逻辑。
（ 秘塔AI搜索过程 ）
（ 秘塔AI搜索报告 ）
（ 秘塔AI互动研究报告 ）
01
体验案例一
研究院的同事简单体验了一下秘塔 AI 搜索的 “深度研究”，输入“如何快速使用A7M3拍出好看的照片，将结果以表格形式整理”，经过大约3.4分钟的思考时间，秘塔直接输出了一份酷似产品技术说明的报告，效果确实出乎意料。
（ 报告链接：https://metaso.cn/s/6m9bYtt ）
02
体验案例二
小编自己也使用秘塔AI的“深度研究”功能小试牛刀了一下。输入“做一份杭州旅游攻略，将杭州当地的美食和名胜古迹详细整理出来，内容包括每个美食或景点的价格、地址、简短的游玩建议以及每年各个季节或月份的最佳游玩时间，以表格的形式呈现”，让秘塔AI帮大家总结了一份杭州旅游攻略，供大家参考。
（ 报告链接：https://metaso.cn/s/EloZfGX、https://metaso.cn/s/oMz1ja4 ）
总体而言，秘塔AI的“深度研究”功能通过技术上的优化和流程上的透明化，为AI搜索在处理复杂问题领域提供了一种新的模式，也为用户带来了更高效、更清晰的信息获取体验。
*文章部分插图来源：秘塔AI微信公众号推送文章
*参考资料：https://mp.weixin.qq.com/s/-w48s1XuIEcWg6Rd3ZGRXg
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