🔍 秘塔 AI 如何用结构化数据改写信息获取规则
在信息过载的时代，传统搜索工具面临着效率瓶颈。秘塔 AI 推出的深度研究功能，通过结构化数据技术，重新定义了信息获取的方式。
🛠️ 技术架构：小模型与大模型的协同作战
秘塔 AI 采用了独特的 “小模型 + 大模型” 协同架构。需要深度推理的框架搭建和步骤拆解，由 DeepSeek R1 模型负责；信息检索和资料整合则由秘塔自研模型完成。这种分工让秘塔 AI 能在 2-3 分钟内处理数百个网页，效率远超传统搜索工具。
具体来说，分段强化学习技术是其核心。将复杂问题拆解为子任务，逐层推理，既降低算力消耗，又提升准确性。在 BrowseComp 评测中，秘塔 AI 的准确率超过了通义 WebSailor 等主流模型。
📊 功能亮点：可视化与结构化的双重突破
秘塔 AI 的深度研究功能有三大亮点。首先是 “问题链” 可视化，用户可实时追踪 AI 的拆解路径，每个节点都有信源标注，点击即可跳转。其次是互动式报告，支持完整报告与可视化模式切换，还能一键生成可分享的网页版报告。最后是信源偏好设置，用户可自定义优先站点或屏蔽特定来源，提升研究质量。
以 “娃哈哈 150 亿遗产之争” 为例，秘塔 AI 不仅梳理了事件脉络，还结合法律和企业治理背景，预测了诉讼结果。整个过程耗时 8.8 分钟，消耗 24 万 Tokens，生成的报告逻辑闭环，可直接用于汇报。
🌐 应用场景：从学术研究到商业分析
在学术领域，秘塔 AI 支持文献翻译、课程生成等功能。上传论文后，它能自动生成 PPT、语音讲解和课程结构，还提供分屏模式方便对照原文。例如，分析古生物学论文时，它能抓住核心思路，用可视化方式呈现复杂知识。
商业场景中，秘塔 AI 的深度研究功能同样出色。分析 “外卖大战” 时，它不仅对比基础数据，还补充了竞争趋势和用户行为洞察等深度内容。在芯片行业研究中，它通过台积电的封装技术和晶圆分配数据，预测了英伟达和 AMD 的市场竞争力。
📈 市场表现：用户增长与行业认可
秘塔 AI 的用户增长迅速。2024 年 3 月，其 MAU 达到 721 万，位列国内 AI 产品第三名。在技术评测中，它在 BrowseComp 和 xbench-DeepSearch 两项评测中均位列榜首，成绩优于 GPT-4.1 等模型。
与 Google Gemini 相比，秘塔 AI 在可视化链路和交互体验上更具优势，虽然文本体量稍逊，但更适合 “查重点、看脉络” 的需求。在中文场景下，其表现明显优于通义 WebSailor。
💡 用户体验：效率提升与痛点改进
用户反馈显示，秘塔 AI 的深度研究功能显著提升了工作效率。法律从业者用它分析信托资产争议，学生用它整理学术资料，打工人用它快速获取行业报告。一键生成的互动报告，甚至可以直接用于 PPT 制作。
不过，秘塔 AI 仍有改进空间。例如，语音交互功能有待优化，文件摘要能力目前不如 Kimi。未来，若能增加自动整合资料生成课程的选项，以及优化小语种处理，将进一步提升用户体验。
🚀 未来展望：结构化数据的无限可能
秘塔 AI 的深度研究功能，标志着 AI 搜索从 “信息聚合” 向 “知识生产” 的转变。其结构化数据技术，不仅提升了信息获取的效率和准确性，还为学术研究、商业分析等领域提供了新的工具。
随着技术的不断迭代，秘塔 AI 有望在更多场景中发挥作用。例如，结合代码执行和数值分析能力，拓展至编程和数据分析领域。而其免费开放的策略，也让更多用户能够享受到 AI 技术的红利。
在信息爆炸的时代，秘塔 AI 通过结构化数据技术，为我们打开了高效获取知识的新大门。无论是学术研究还是商业决策，它都能成为我们的得力助手。未来，随着技术的进一步发展，我们有理由期待秘塔 AI 带来更多的惊喜。
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