九游娱乐它想给AI搜索醒醒脑

　　九游娱乐地址在加利福尼亚州旧金山，日期是7月16日。一个专门研究如何在人工智能时代改进搜索的实验室，Exa，宣布：融到2200美元。

　　这笔钱Lightspeed Venture Partners带头。还有英伟达（NVIDIA）的风险投资部门和Y Combinator也参与投资；目的是帮助Exa快速发展，打造一个全新的搜索引擎,专门服务于人工智能。

　　什么？帮助人工智能，打造全新搜索？是的，你没听错。他们要给人工智能加个“外脑”，或者说，在搜索功能上加点新东西，让AI搜索更强进。

　　这让我很好奇，Exa到底是个什么样的公司？有什么特别的技术？创始团队背景是怎样的？为什么这么多资本投他们？

　　最开始，Exa构建一个工具，这个工具能让人工智能模型做类似网络搜索的事情。

　　创始人早些年花100万美元买了GPU，他们使用矢量数据库和嵌入技术（这不是基于经典Transformer的大型语言模型），开始建立一个机器学习模型，模型被训练来本能地理解链接，而不是单个的词或句子。

　　我们是看大家在网上分享什么链接，来训练搜索引擎，所以，是一种全新的方式，不同于一般的搜索引擎只根据关键词来找东西。

　　就像大型语言模型通过提供最有可能的下一个单词来完成句子一样，Exa的系统会提供最有可能的链接（可能是十个）。

　　结果，当ChatGPT爆火之后，很多人工智能公司开始向Exa请求他们的搜索引擎API版本，以便能将用到自己的模型中去。

　　之后事情就一发不可收拾了，现在已经有数千名开发者在使用我们的产品，客户也越来越多，从那以后，Exa获得了极大的关注。

　　尤其是谷歌搜索，在谷歌，有一整个行业叫做搜索引擎优化（SEO）。这个行业目的，是用各种技巧让网页在搜索结果里排名靠前，这样就能吸引更多人的注意。

　　结果就是，哪怕你只是简单地想知道“感冒了怎么办？”你也会看到一大堆网站在争抢排名，而不是真的提供最有用的信息。

　　显然，搜索引擎不只是为个人使用，更多是为AI搜索服务的；实际上个人也可以用。

　　我也可以不点进去，直接把鼠标悬停在标题上，右侧就会出现一个摘要，自动形成一个总结文档。

　　进行多轮测试，可以肯定，只要点击“新闻”，显示出来的都是引用自各大媒体的报道，比如华尔街新闻、TechCrunch等。

　　域过滤器可以限定搜索范围，只在特定的文档字段或域中进行搜索，这可以提高搜索的精确度和效率。

　　不过，一个缺点是并没有给我直接的答案。可能是因为关于Exa的报道本身就较少，所以它没法自己创造内容。

　　我也遇到一个问题，当我搜“IPD是什么”时，它没有给我想要的答案。我意识到问题太过简单，于是我重新提问，加上IPD（Integrated Product Development集成产品完整表达，它才给我过滤掉那些和我意图不一样的内容。

　　缺点则是：一，无法给出直接答案，我一个个筛选信息源，点击查看；二，有些信息源不准确，这可能和我选择的筛选条件有关。

　　Exa主要为AI系统和开发者设计，它的工作给AI提供需要的知识和数据。而Perplexity则是给普通人用的搜索引擎，提供问答式的搜索体验，所以，这两个是完全不同的产品。

　　中间层，提供API服务，整合世界知识为AI系统提供数据，Perplexity是一个端到端的搜索引擎，直接给用户提供摘要。

　　所以，Embedding技术，是帮助机器通过数字来理解和记住各种信息的一种方法。

　　前者能把词汇、图片等变成一串数字，这样更容易让计算机学习和使用；后者更贴近用户，帮助我在网上找到你需要的信息，比如新闻、图片或视频等。

　　百度智能云的一篇文档里，深入讨论了Embedding技术在推荐系统中的应用。

　　我不是太懂，把它罗列出来，供你参考，相信这门技术在国内也能很快用到其他场景上。

　　前一段时间有篇文章特别火，叫《中文互联网是否会消失》，抛开争议就整体而言，大家认为中文互联网内容并没有迅速消失，相反，中文内容在全球范围内的比例在增长。

　　最近，一直在思考一个全新的，支持AI智能体的网络基础设施，这种网络会和我们人类用的网络不一样，因为AI智能体和人类需要的东西不同。

　　二，虽然现在有了检索增强生成（Retrieval-augmented generation）技术，它帮助大型语言模型能够处理训练数据之外的信息，但这些通常都是私人或内部的信息。

　　但是，建设这样的网络，面临很多技术和经济上的挑战。现有网络基础设施，主要是为了服务广告商，而不是用户，传统搜索引擎更关注广告点击和展示，这就导致了“SEO”产业兴起。

　　AI用的搜索引擎不应该显示广告，应该直接显示结果，不幸的是，现在人类和AI使用的是同样的搜索结果，这种“一刀切”的方式很糟糕。

　　它获取并索引网络上的最新内容，并通过一种独特的“链接预测”模型，通过搜索API，把数据提供给基于大型语言模型的应用程序；这个模型被专门调整，以便更好地理解搜索查询并从索引中返回相关链接。

　　当你向图书管理员询问关于某个主题的书时，他不仅迅速找到了与这个主题相关的书，还确保书正是你现在最需要的那一本。

　　是不是很有趣？简单讲：它想给AI搜索引擎“洗个脑”，做中间部分，左手深度检索信源后，右手投喂给大语言模型，让它更聪明、更高效。

　　很快了，值得期待。最起码，这两位年轻人的创新想法，让人们看到了新的机会点。

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