最近有个AI搜索工具在小圈子里挺火。
被疯狂安利的时候打满了这么几个tag：干净清爽、无广告又智能。
只要输入一个问题，就能在全网范围内秒秒钟筛选出高质量相关资料摆在你眼前，还有对所有资料的一键整理、总结、归纳。
这么神奇的AI工具，我们量子位必须得试试，结果……初步的试用结论是——
这玩意不仅能当普通搜索引擎来用，还能当半个办公学习神器。从思维导图到问题大纲生成，从相关事件到相关组织一应俱全……
科技爱好者可以这样学习
对于AI爱好者来说，Sora是前段时间当之无愧的热门话题，对它稍有了解就会知道，它是一种扩散模型和Transformer结合的产物。
但扩散模型到底有多神奇，能够给Sora提供骨架支撑，同时又诞生出了哪些其他成果呢？
于是我们打开了这个工具，界面简洁直白，根据搜索范围可分为学术和全网两个版本，根据目标内容的详细程度，又有简洁、深入和研究三种模式可以选择。
热爱学习的我们就用学术搜索来试试看，速度还是挺快的，只用了不到十秒就完成了20篇文献的总结概括（确实无广告）。
而从结果当中我们还有意外发现——原来不只在AI领域有扩散模型的概念。
虽然覆盖全面的确是个好事，可是我只想了解AI领域的扩散模型啊……
没关系，开发者已经预判了我们的预判，就在这份总结的下方，点击追问就可以了。
就这样简单一“追”之后，所有的内容都变成和我们想了解的AI相关的了。
内容覆盖面广、条理清晰，总结得也十分精炼，而且每个信息点都直接链接到参考文献，对哪个更感兴趣就看哪个，不用再像以前一样逐篇翻阅了。
这些内容还可以一键导出，Word和PDF格式都支持。
为了能让我们更清晰地了解整个脉络，开发者还给我们配上了思维导图，可以一键下载为png。
当然了，作为一个AI的狂热爱好者，可能并不满足于这种浅尝辄止的概述，又该怎么办好呢？
如果你也有这样的疑问，那么恭喜你，又走进开发者的预判中了。
只要用下面这个**“深度研究”**，就能得到内容更丰富、更深入的报告。
单从文献的数量上看，就已经从20篇增加到了60多篇，稍加修改就是一篇大规模的文献综述。
除了学术动态，想要了解业界有哪些大新闻也不是问题，不过这时候切换到全网搜索模式会更为合适。
比如我们想要了解黄院士最新发布的核弹GB200都有哪些特性，于是在“全网”当中进行搜索。
把结果整理成思维导图的话是酱婶儿的：
怎么样，是不是比传统的搜索工具好用多了，但它的打开方式还不止于此，我们继续往下看。
打工人都能用的摸鱼神器
比如大伙儿日常办公学习中，被要求整理资料做表格，就可以先用它来打个草稿。
提问的时候直接要求“整理成表格”，输出格式就变成了这样婶儿，不再是大段的文本：
秒秒钟收获一个基础的表格还附带相关资料，这办事儿效率不得翻倍？
值得一提的是，直接输入链接，让它根据链接里的内容帮忙总结整理出一个表格也是可以的。
而且脑图和大纲也整理的明明白白：
最让人意想不到的是，它还能生成一个简易的在线演示文稿：
真的是歪瑞栓Q了：
除了正儿八经的用法，搬砖空档花几分钟时间快速吃个热乎瓜，也不是不可以吧？（doge）
相关事件、相关组织都有，吃瓜不怕吃不全：
甚至搜索出来的星座运势确实是有那么点神秘力量在身上的：
谁打造的？
经过一系列展示，想必细心一点的盆友，都不用我们揭谜底了。上面的这个AI搜索工具，叫秘塔AI搜索。
背后团队秘塔科技量子位此前也有介绍过。成立于2018年，核心产品除秘塔AI搜索外，还有秘塔写作猫、秘塔翻译等。
创始人****闵可锐是实打实的技术出身，复旦计算机系校友，本科毕业后在牛津大学数学系、美国UIUC电子与计算机工程攻读硕士、博士学位。
技术层面，团队透露除了常规的模型量化压缩技术让GPU降低通讯成本以外，秘塔AI搜索采用了多专家混合模型，加速不同领域搜索的性能和效果。
另外，在学术领域，秘塔的模型不仅会考虑搜索内容的相关性，也会综合考虑发表刊物的权威度，让搜索出的结果具备足够的参考价值。
就是这么好用的一款工具，敲重点的是：目前完全免费，而且全程没有广告。
有网友激动地表示，2024年了，搜索终于有了该有的样子。
当然公正地说，AI搜索表现得好，并不代表传统搜索引擎会被替代，就像另一位网友所说，两者各有特色、都是离不开的。
换种说法就是，秘塔AI搜索，是在为信息检索提供一种新的方式。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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