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杨昌
25天前
刚刚发现了个“单凭AI搜索,完全解决不了”的场景,浪费了我近 1 个小时……

情况是这样的,早上突然接到个需求,说是有媒体要报道公司,其中有一部分内容要让我来写。

1、

起初,我觉得不是个什么大不了的活儿,因为公司对外发过很多内容了,我只要在 AI 搜索的输入框里,把记者的问题放进去,答案不分分钟就出来了吗~

输入问题前,我还在想,这记者难道不能自己把问题丢给 AI 搜索吗?可输入之后,我渐渐发现不对劲了……

不管是 perplexity pro,还是 kimi、秘塔、元宝、海螺,都搜不出我心目中的答案。

2、

搜完第一轮,我以为是自己提示词不对,于是把提示词又优化了几遍,测下来还是不行。

于是,我就仔细想了一下,心目中的答案来源可能在哪里。后面发现,原来是在财报里头。

我就赶紧找来财报内容的网址,发给某 AI 搜索,试了好几种模式,它都说我内容太长;最后,我是换成了海螺,才成功读取了网页,回复了问题。

到这个时候,我已经不敢全信 AI 了,就拿着海螺提炼的线索,逐条去财报里搜原文。

3、

等所有内容整理完,一看时间,一个小时过去了……

不得不说,在我的这个场景里,AI 搜索是帮了倒忙的。如果不是不过度依赖 AI 搜索,我大概只用花 10 分钟不到的时间。

看来,传统搜索技术不能丢啊。去年看B站硬核搜索教程视频的时候,我就做过些笔记,其中的两条,今天正中了我的眉心:

1、搜的结果不够准,一定是找错信息源

“教程中有个思路,一定要重点提一下,那就是直奔源头找一手信息,确保最高准确率。

比如想了解 ChatGPT 的最新消息,那就去 OpenAI 的官网和 Twitter。

如果能把cookbook.openai.com 啃下来,那市面上99%的 ChatGPT 课程,真的都不用学了。

如果是只是为了know something,简单了解一下,不深究,那就搜网页,搜个B站中视频就够了。比如想了解 ChatGPT的工作原理和应对策略,那就看这个《【渐构】万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流;为何你要关注微软Copilot、文心一言等大模型》 www.bilibili.com

如果是为了learn something,系统的学习知识或者某项技能,或者说是为了create something,写研究报告、写专栏、写书写论文、写程序。

那这个时候,我们就得考虑,知识的质量一定要高。我们要尽可能地采用源头的认可度高的一手知识:像公众号的文章,肯定就不如一手的电子书和学术论文;微博、即刻的翻译,肯定就不如 Twitter 上大神们直接的讨论。”

2、搜不到想要的答案,可能是用错搜索引擎了

“在刷抖音或者视频号的时候,我们经常会刷到 xxAI 技术又颠覆了 xx 行业,等到真上手过后,发现连玩具都不算。

没办法,短视频就得一惊一乍,不然没有流量,但这也牺牲了准确性。

在课程中,老师总结了个规律:谷歌>公众号>短视频>百度。

哪怕是搜中文的信息,人家谷歌都可以直接把答案高亮出来,而百度翻了好几页还是广告。此外,近 10 年来,因为“移动互联网”的兴起,简体中文互联网上的内容,都沉淀在抖音和腾讯里了,留给百度的非常有限。

因此,有机会用谷歌一定要用谷歌,然后顺藤摸瓜,就可能会找到Twitter、Reddit等AI讨论质量较高的社区。

没有机会用谷歌,也要用微信搜索公众号文章去了解。虽然公众号文章里的养生文、健康文的垃圾很多,但如果能找到靠谱的博主,还是能找到不错的信息的。”

更多相关笔记,以及原视频的链接,都在这条帖子里,感兴趣可以瞜一眼:

杨昌发表了动态:最近有个好消息,那就是:越来越多非 AI 行业的人,开始问我 AI 相关的问题了。 最近有个坏消息,那就是:几乎所有的问题,明明可以直接在网上搜到答案的。 更甚者,对方说有个“AI”的需求,我们仔细一聊,发现用「万能的淘宝」就能低成本快速搞定~ 所以,我强烈建议所有对 AI 等新领域感兴趣的朋友: 【要学AI,先学搜索】。 刚好,最近在 B 站看到个百万播放的搜索教程。这个视频在即刻上反响很不错,我自己看完也很有收获。 视频时长虽然有点长,1 小时 7 分钟。但绝对值得找个时间看一遍,操练一下。 下面,我就结合学习 AI 的一些经验,简单介绍一下《超级搜索技术,普通人变强的唯一外挂 | 全套宝藏实操秘技》这门免费教程。 一、搜不到想要的答案,可能是用错搜索引擎了。 在刷抖音或者视频号的时候,我们经常会刷到 xxAI 技术又颠覆了 xx 行业,等到真上手过后,发现连玩具都不算。 没办法,短视频就得一惊一乍,不然没有流量,但这也牺牲了准确性。 在课程中,老师总结了个规律:谷歌>公众号>短视频>百度。 哪怕是搜中文的信息,人家谷歌都可以直接把答案高亮出来,而百度翻了好几页还是广告。此外,近 10 年来,因为“移动互联网”的兴起,简体中文互联网上的内容,都沉淀在抖音和腾讯里了,留给百度的非常有限。 因此,有机会用谷歌一定要用谷歌,然后顺藤摸瓜,就可能会找到Twitter、Reddit等AI讨论质量较高的社区。 没有机会用谷歌,也要用微信搜索公众号文章去了解。虽然公众号文章里的养生文、健康文的垃圾很多,但如果能找到靠谱的博主,还是能找到不错的信息的。 对啦,即刻上的 AI 讨论、B 站上的 AI 教程,质量也相对不错。 二、搜得没有别人快,可能是搜索技巧不过关 我原本认为自己信息搜集能力还不赖,但看完视频的分享,觉得自己有很大的进步空间。 比如下面这些搜索语法,我就用得不是很多: 1、限定标题in title,也就是在要搜的关键词前面,输入intitle和英文冒号。用了它,保证标题里面一定包含搜的这个关键词。用它不用它,效率差非常多。 2、限定多个标题all in title,比如all in title英文冒号加上OpenAI和宫斗(中间加空格),那么搜到的文章标题都包含OpenAI和宫斗。 3、限定文章内容关键词in text,比如in text英文冒号加上Sam Altman,那么搜出来的内容中,都包括OpenAI公司老板Sam Altman了。 如果你对哪些 AI 领域的大牛或者从业者感兴趣,可以通过这种方式搜到很多他们相关的内容,甚至可以顺便做一个简单的“背调”,了解到他们的核心产出和思想变迁等。 更多复杂的操作,建议直接看原教程。 三、搜的结果不够准,一定是找错信息源 教程中有个思路,一定要重点提一下,那就是直奔源头找一手信息,确保最高准确率。 比如想了解 ChatGPT 的最新消息,那就去 OpenAI 的官网和 Twitter。 如果能把https://cookbook.openai.com/ 啃下来,那市面上99%的 ChatGPT 课程,真的都不用学了。 如果是只是为了know something,简单了解一下,不深究,那就搜网页,搜个B站中视频就够了。比如想了解 ChatGPT的工作原理和应对策略,那就看这个《【渐构】万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流;为何你要关注微软Copilot、文心一言等大模型》 https://www.bilibili.com/video/BV1MY4y1R7EN/?share_source=copy_web&vd_source=b2706342ccb2fe6369e4aeaf5198bb0d 如果是为了learn something,系统的学习知识或者某项技能,或者说是为了create something,写研究报告、写专栏、写书写论文、写程序。 那这个时候,我们就得考虑,知识的质量一定要高。我们要尽可能地采用源头的认可度高的一手知识:像公众号的文章,肯定就不如一手的电子书和学术论文;微博、即刻的翻译,肯定就不如 Twitter 上大神们直接的讨论。 关于“学习/了解AI,最好的信息源在哪里”,我 5 月份写过一篇即刻帖子,据说是即刻平台 5 月最受即友欢迎 top3 的文章,感兴趣也可以看看:https://m.okjike.com/originalPosts/6462a2c1502f200faede3fca?s=eyJ1IjoiNWM2M2I4YzQ2ZWEwOWYwMDBmMzk4ZWM3IiwiZCI6Mn0%3D 对啦,除了少数可以直接联网搜索的AI(如 Kimi Chat),绝大多数 AI 给出的“答案”准确性都存疑。再次强调,生成式 AI 不是搜索引擎,只是不分 AI 有联网功能,最终还是要以一手资料为准。 我之前还写过一套解决中文搜索结果不行的一套工作流,被即刻的AI探索站精选,感兴趣可以瞜一眼:https://m.okjike.com/originalPosts/64dd5dfa7d10e1210ffaddc2 四、如果你问人得不到回复,原因可能是这个 “我们身边经常会遇到一些伸手党,或者说职场新人,遇到一丁点的问题就张嘴问别人要资料、要答案、要工具。 要知道,「在职场,没有经过搜索就直接请教别人,是极其不礼貌的」。 能立马搜到答案的问题,就别问出来,被别人当傻子了。 「不懂就问是小孩子,成年人不懂就搜好了」。” 教程中,UP 主的这句话可能说得有点重,但事实也确实如此。就连即刻上,不少即友一加微信就一顿问,每当这个的时候,我的感受真是差极了。 一般遇到这种情况,我不仅不会回答,还会给对方打上一个“taker”的标签。后续再有什么交集或者合作的时候,如果我看到 ta 有 taker 标签,我是会直接拒绝,或者给对方打低分。 但反过来,如果对方一上来就做了很多功课,该搜的都搜了,该查的都查了,也是查完之后发现我适合一起交流,那我会有种遇到知己般的喜悦,要尽我最大努力去给到支持。 因为,AI 在国内发展得还是太慢了,真正沉下心来学习AI和应用 AI 的人寥寥无几。能多一个有心人报团取暖,AI 路上就少一份孤独,未来能做出一些成果的可能性也就更大一点。

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