不确定是不是 OpenAI 又在狙击谷歌，ChatGPT 爆改 AI 搜索引擎只比谷歌的竞品迟到了一分钟。不过可以肯定的是，从现在开始乃至未来很长一段时间内，AI 圈中最激烈的战场必然是 AI 搜索。
而在国内各种眼花缭乱的 AI 搜索工具中，特工们就曾预言这个赛道的最大潜力股，或将是知乎。
关于知乎直答 zhida.ai 的诞生，研发团队表示：设计这个功能的初衷，源于他们发现有一部分用户想做更深入的研究，另外一部分用户则想快速知道答案。
这份以真心换真心的用户调研的含金量还在上升，在收到了大量反馈和建议之后——知乎又面向学术、专业工作者开放了“专业搜索”功能，引入了维普、知乎精选等超过 5000 万篇中英文高质量文献数据，同时提供资料查询、上传和专业解读等一系列功能。
也许，与其说知乎急于赶上潮流，不如说它更愿意跑出自己的特色。
OpenAI 上线 SearchGPT，虽然又引来阵阵惊呼。但从技术路径来看，其实跟 Perplexity 所代表的通用型 AI 搜索没有太大区别。
概括起来就两步：首先根据搜索引擎中的问题在互联网上检索信息；再调用大模型快速总结，分条直观呈现给用户。
SearchGPT就是从搜到新浪财经的网页总结的回答
但知乎这次是真的在打差异化，回归“有问题，就会有答案”。知乎认真思考了自己在长文本内容领域深耕十多年的成果，最大化利用其问答机制，打出了属于自己的王牌。第一张牌就是科研与知乎问答社区生态天然的融合。从本质上讲，学术研究就是发现问题，然后寻找各种方法来解决它。
在越来越娱乐化、碎片化的喧嚣声浪中，静下心来深入研究并不容易。然而，当深度思考的需求被放在首位时，那就来到了知乎的主场。
相信在做 pre 找不到主题，或者写论文卡住时，我们的第一反应往往是上知乎逛逛，看看答主们的硬核干货，还有评论区的内容含金量也很高。
即使没主动去知乎，随便在互联网上搜索，首个弹出的搜索结果往往也来自知乎。（知乎的数亿用户群体卧虎藏龙，就连沐神这种级别的大佬还会刷知乎，给别人的回答点赞！）相比其他聚焦科研场景的 AI产品需要从头培养用户黏性，拥有原生科研氛围的知乎占满了天时、地利、人和。
第二张牌是数据源。靠外部搜索引擎的产品，其实和我们自己搜区别不大，只是把判断信息有没有用的角色，从用户转移到了 AI。你从这里得到的答案，还要看模型是否足够聪明，能否有效过滤垃圾信息。
知乎引入了维普、知乎精选等专业内容源，涵盖超过 5000 万篇中英文文献。它们组成的知识库，基本上就是互联网信息浓缩的精华。可以说，再也找不到比这更加优质的内容源了。
（要不然为什么那么多顶级模型都要用知乎语料做训练呢？）
选择 AI 天马行空的独家特调，还是按经典配方加工的饮料？这就显示出首家提供 AI 搜索与正版论文库一站式解决的优势了。在如今火热的 AI 搜索赛道中，读起专业文献来，相比拥有文档解析功能的 GPT、Claude，相比 Consensus、Semantic Scholar 这种专供科研人员的工具，进阶版的知乎直答有什么优势呢？
1. 学术检索，根据问题整理专业内容源的回答，一键直达文献出处。
2. 深入研究，暂存列表中感兴趣的文献，为大模型指定范围进一步问答交互。
3. 上传文档，大模型将对其智能解析，还可以为你讲解其中的内容。
首先来看学术搜索，我们特意找来了“structure from motion (SfM)”这样一个小众的概念，来看看专业搜索功能到底有多专业。
几乎是一瞬间，它就找到了 48 篇参考来源，分别来自维普、arXiv 和知乎答主，其中不少还是答主们对 AAAI、CVPR 等顶会论文的总结。效率和数据来源的权威性，主打一个靠谱！
我还特意搜了好几次，参考来源里的文献列表都是一致的，属实是更靠谱了。
用英文提问，也是由于许多学术界的名词都源自英语，专业术语看来它都能对应上，更加 Amazing 的是，无需翻译软件，英文文献都被直接翻译成中文了。
想要详细阅读论文也很方便，省去了再跳转网页去搜的麻烦，直接点开论文就能看到它的 PDF 文件。但最重要的是，从 SfM 这个概念，它拆解出了基本原理、应用场景、技术流程、最新进展、实际应用几个角度，这份总结非常接近一篇文献综述，可以为真心求知的人带来启发。
不了解的人能够快速获得印象，而懂行的人想 get 的点都被 highlight 出来了。
（本来只知道 SfM 是一种计算机视觉的技术，只花了几秒，知识面就拓展开了——原来地理、考古都会用到。）
接下来是深入检索，想了解 SfM 经典框架，直答专业搜索就能给我讲。
还可以继续追问，就好像和这个领域内的专业人员在交流。
而这次最亮眼的应该就是暂存功能——我们可以从右侧的参考来源中，选择感兴趣的文献，让下一次的回答仅仅参考这些来源。
虽然之前的 AI 搜索帮我们收集和分析了信息，但用户没有选择信源的权利，只能看到总结。在这一点上，AI 搜索省的那点事，还不如手动来搜。
暂存功能，相当于彻底解决了这个盲点，也大大降低了幻觉。
要凸显研究问题的重要性和位置，不可避免地要找到与前人成果的联系和对话。现在，只需要把它们都选上，就能旁观他们自动百家争鸣了。
最后，是文档上传功能，直接拿来看研报或者论文也是极好的。在同一屏内对比着直答的分析看，更是一目了然。
无论是读一本长篇名著、根据一份简历生成面试大纲，还是生成创意内容都可以胜任。在知乎还被拿来和百度做对比的年代，知乎创始人 CEO 周源曾表示：「百度知道表面看是问答，其实背后是搜索。知乎表面上是问答，背后实际上是一个SNS（社区）。」
然而，伴随平台用户群体的扩大和下沉，这艘自称“海盗船”的知乎遇到了越来越多的暗礁。如今，短视频领域人人都在追求开头的黄金 15 秒，让用户花时间为一个回答查阅文献，落笔成文好像显得有些奢侈。
而流量驱动的算法机制加剧了航线上的风浪，一方面算法更倾向于给用户推送时下的热点话题，另一方面，“抖机灵”的短回复比起数千字的专业性回答更容易获得关注和点赞。高质量内容因此沉底，难以在首页的信息流中出现。
坐拥宝山却难以充分释放其价值，为此，知乎一直在探索新的突破。而知乎直答，大模型串联起的知识网，打捞起的正是知乎长期积累的高质量内容沉淀。
据 Zpedia 发布的 AI TOP 产品榜，7 月知乎直答访问量环比增速达到 430%，增速位居国内 AI 产品增速榜第一；8 月访问量环比增长 346%，跻身全球增速榜冠军。
全球知名网站 SimilarWeb 发布的最新数据显示，知乎直答持续保持超高速增长，9 月份访问量达到 470 万，较 8 月访问量增长超 180%。这些数据清晰地显示了知乎直答给这个 14 岁的社区注入的全新活力。
以传统引擎挑战者姿态出现的 AI，恰恰为搜索注入了新的生机。我们往往是先有了一个具体的问题再去搜索，找到最终的答案后便浅尝辄止。但 AI 技术的引入改变了这一过程，通过与专业资料的持续对话，我们更容易被启发，从而激发出更多的批判性思考与创作。
在专业搜索领域，我们的目标越清晰、搜索行为越聚焦，就越容易放大知乎直答的价值——这是科研人的基本修养，也是一个真心愿意寻求专业答案的人的必经之路。
随着专业文献使用门槛的降低，信息获取逐渐演变为知识生成，我们也能积极地参与到更高质量的知识再创造中——从单向的内容消费，迈向多向的知识共享与交流，进而跃迁到一个更有活力的内容生态。
更高能力的用户和更具价值的知识资源均已齐备，知乎直答，也为知乎的知识付费模式点亮了新的增长点。
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