正规配资公司排名还是答非所问、磕磕绊绊

面对AI，我们正处于某种尴尬的境地。

一边是大模型技术飞速迭代、企业估值狂飙突进；另一边，当我们试图将AI用于严肃的学习或工作场景时，却仍会遭遇“体感鸿沟”：

AI的回答并不稳定，时而缺乏关键信息，时而出现事实偏差，在处理复杂逻辑时也容易“绕不出来”——用户经常会遭遇AI的“变懒”“降智”。

AI降智以后的最明显变化，就是变得口水化、娱乐化。国内充斥着大量趋于娱乐化导向的对话类AI应用。

而要变身“可靠的助手”，摆脱“有趣的玩具”，AI应用尚待破局。正是用户对可靠助手的普遍渴求，才能真正检验产品的价值。

就在最近，巴巴旗下AI应用夸克上线了“对话助手”，将搜索能力与对话体验融为一体，帮助用户在单一应用中实现信息查找、问题解答及任务处理，展现出与ChatGPT在效率提升上殊途同归的解题思路。

一条以生产力及效率为核心的AI发展路线，正在吹响号角。

告别AI玩具，谁是可靠助手？

纵观中国AI应用市场，两条差异化的发展路径正在形成，一个是以流量与消遣为核心的娱乐逻辑，另一个是以效用与结果为导向的效率逻辑。

不同的选择，源自于行业玩家们对市场环境、发展路径的理解不同。

娱乐逻辑下，AI应用被定位为新的内容消费入口，产品优先考虑用户粘性和使用时长，因此倾向于整合短视频等娱乐向内容，用算法推荐来激发用户的“多巴胺”。

以豆包为例，用户能轻松找到网友们创建的各式智能体，完成任务。例如，为姓名打分，用一分钟读完一本书，或者只用二进制、表情包交流。如果你愿意，甚至可以调侃他几句。

效率逻辑下，AI作为用户可信赖的认知延伸，帮助用户高效地完成任务。用户抛出复杂的问题，得到结构清晰、逻辑明确、信息精准的回答，这更接近市场对于严肃AI助手的期待。

效率逻辑要求模型能精准理解用户的复杂指令，技术重点在于提升逻辑推理的深度、信息生成的精准度，以及结果的可溯源性。

产品理念分流，让各家产品表现出更大差异。你追我赶，各式产品纷纷亮相。

如今，夸克对话助手正式上线，此前媒体不断讨论的夸克“C计划”神秘项目中首个成果终于揭开面纱，是“模型能力、行业环境与用户习惯三者”达到成熟之后的战略落地。

此前多家媒体报道认为，夸克对话助手是相当于把豆包这样的对话助手“塞进”了夸克。在虎嗅看来，各家目标用户群有所差异，夸克所设想的未来，与豆包差异极大。效率，是夸克对话助手与ChatGPT同频的关键词。

凭什么我“丝滑”你“顿挫”？

夸克对话助手一大特性是善用搜索，能获取实时、准确的材料；巧用对话（即大模型能力），来理解、归纳这些材料，并精准输出。同时，夸克解决了大模型的若干核心痛点：

第一，能对抗“幻觉”，搜索引入了外部可验证的事实依据，将大模型的回答强行“锚定”在真实信息上。第二，能增强时效，静态的大模型知识库停留在训练截至时刻，而搜索能引入即时信息。

然而，尽管模式类似，各家产品的体验却不尽相同。究竟是心领神会、精准流畅，还是答非所问、磕磕绊绊，这背后就是配置与调教的巨大区别。

这就如同造车，厂商都能造出“四个轮子加一个发动机”的车，都能上路跑，但只要一上手，体感就天差地别。有的车开起来换挡丝滑、指哪打哪，而有的车却顿挫明显、反应迟钝。

究其根本，真正的护城河在于以下几点：

第一，搜的是什么？搜得有多准？通用数据源提供了海量的公开网页，但噪音巨大，处理难度也大；垂直数据源实现了结构化、实时化，噪音更小。第二，内容深度有多深？用户的感受最为直观：答案是浅层的罗列结果、简单总结；还是是基于搜索结果来推理、决策和执行。第三，对话能力如何？例如，能否理解用户的口语化提问，明白用户的潜台词？能否在多轮对话中保持上下文理解？能否综合不同来源、不同模态的搜索结果，给出综合性答案？

对话式产品形态看起来类似，但用户使用体感千差万别。真正特别之处，在于数据质量、在于融合深度、在于任务闭环。

产品经理们需要回答几个核心问题：

产品能搜索到多独家、多干净、多实时的数据？产品能在多大程度上理解并使用搜索结果，而不仅仅是复述它？产品是停留在问答层面，还是能帮用户完成任务？

特别是最后一个问题——能否高效完成任务，正是区分中国版ChatGPT与聊天机器人的重点，也是夸克对话助手试图回答的核心。

事实上，夸克推出的对话助手，从多层次回应了用户需求。