提前体验火上热搜的 Kimi 探索版，我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了
谁能最先用 AI 颠覆搜索，至今还悬而未决。
年初，在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后，我和同事都一致认为，即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视，但还是难以被撼动。
最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。
相比于 AI 搜索更懂人类，我们更希望 AI 搜索引擎能够一步到位，最好就是成为一个带脑子的人类。
先来一剂预防针，目前 Kimi 探索版并未向所有用户开放。 昨天，在探索版上线之后，「Kimi 崩了」的词条也迅速登上了热搜。
不过，Kimi 官方也表示预计将于下周一向所有用户全量开放，不妨再耐心等待一下。
在这之前，我先行一步，替各位小伙伴尝尝鲜。
附上 Kimi 探索版的亮点总结：
搜索调研是核心功能，值得上手体验
搜索量是普通版 10 倍，可精读超过 500 个网页
能即时反思，补充更多信息提供用户决策
每天 5 次机会，满足用户日常基本需求
启用方式简单，预计下周一全量推送
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Kimi 搜索版的最强大脑，专治复杂问题
肉眼可见，在熟悉的搜索框里敲上「/」，亦或者启用「探索版」按钮，即可触发 Kimi 探索版。
普通用户每天只有 5 次机会，尽管谈不上量大管饱，但足以满足用户的日常需求。你看，它也给出了一种另类的解释——
根据多项研究，正常人每天使用搜索引擎的次数大约为 4 次。
让我们先给 Kimi 探索版做个热身运动。
今年的诺贝尔奖几乎被 AI 包圆了，我试着让 Kimi 列出诺贝尔物理学奖和化学奖得主的共同点，然后直接当甩手掌柜，坐等结果。
比如在 41 个网页的搜索中，这个问题就分解成了两个环节。
Kimi 先是搜索定位到两位得主，然后再检索出获奖的共同点。 据官方介绍，在这个过程中，Kimi 探索版能够并行搜索多个关键词，访问和筛选大量权威信息源，迅速获取回答问题所需的背景信息。
与传统慢悠悠的串行搜索方式相比，二者的效率差距简直是天壤之别。
左为 Kimi 普通版答案，右为 Kimi 探索版答案
如果将同一个问题分别输入到普通版和探索版，你会发现两者之间的差异更加明显。
普通版大概会吐出一堆看似详细但信息量堪堪够用的大杂烩，而探索版不仅信息量充足，而且答案结构化，条理清晰。
所以说，AI 多介入一步，人类就多一分欢喜。
这里还有个小技巧，你可以在搜索过程点击关键词，右侧来源页面将自动筛选并跳转到相关网页。
点击关键词，注意看右侧页面
此外，Kimi 探索版网页搜索的信源要更详细，质量更高，同时更贴近用户所使用的语言环境。我试着同一个问题用英文搜索，所引用的信源也更贴近英文环境。
同一问题，左为中文提问，右为英文提问
我们都知道，任何 AI 都有可能成为说谎惯犯。
反其道而行之，如果我们一开始就提供错误信息，Kimi 探索版会落入我们的陷阱吗？
比如我们输入「在清代罗贯中所写的《西游记》中，为何菩提祖师敲孙悟空三下头？」 好在，Kimi 经受了考验，先澄清了错误事项，然后对菩提祖师的行为作出了一番解释。
除了考究答案的正确与否，那 Kimi 探索版的时效性如何？
最近股市火热，我们问它最近 A 股市场的涨跌情况如何，并让它给出一些投资建议。
它很快给出了股市全景图，并且投资建议也相当到位。 当然，股市有风险，投资需谨慎的免责声明也没落下。
假设我从今年初开始定投黄金 ETF，与同期定投标普 500 指数相比，哪个投资策略的回报率更高？请制作一个对比表格。
昨天发布的特斯拉「赛博的士」Cybercab 还很热乎，我用英文提问 Cybercab 和梦碎的苹果梦碎的汽车项目有哪些不同，也没能难倒 Kimi。
所有的问题都有答案。
既然 Kimi 探索版擅长拆解用户的问题，那它能否智斗弱智吧难题？
怎么理解「说明书是书，书是人类进步的阶梯，说明书是人类进步的阶梯」
既然快递要3 天才到，为什么不把所有的快递都提前3 天发？
向左滑动查看更多内容
实测发现，虽然 Kimi 探索版能够理解拆分复杂问题，但还是一板一眼地遵循搜索环节，依靠海量知识来解答疑惑。
简言之，一寸长，一寸强。和 OpenAI o1 有所不同，「 搜索调研」是 Kimi 探索版的核心所在，因此，将其放在推理、思考解题逻辑等场景中可能不太合适。
专业的搜索，交给专业的 AI
专业人做专业事，把搜索这件事交给 AI 也是类似的道理。
据悉，Kimi 探索版的搜索量是普通版的 10 倍，一次搜索即可精读超过 500 个页面。
官方称，Kimi 的性能评估团队结合 1000 多个来自用户的真实长难问题，对比了国内所有的主流 AI 助手和搜索类产品，包括付费和专业版本，Kimi 探索版综合性能超过同类产品至少 30%。
Kimi 探索版产品负责人表示：
如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到。
未来搜索引擎会成为 AI 更擅长调用的工具，人只需要专注于提出好的问题，AI 就可以结合模型本身的能力在庞大的互联网中自主海量搜索，不断反思迭代，更精准地定位所需答案。
官方的自信溢出屏幕，但体验下来， Kimi 探索版的实力的确让人刮目相看。
甄嬛的生日和薛宝钗的生日相差几天？
面对这种刁钻难题，普通 AI 搜索引擎要么打太极，称缺乏具体资料，要么就算清楚列出了两者的生日，也懒得动脑筋计算。
还好，Kimi 探索版没染上这样的毛病，撸起袖子就给出了运算答案。
运算再复杂些，我们尝试复现官方给出的一些案例。
如果所有的钢琴都定期调律，估算一下北京需要多少名全职的钢琴调律师？
我承认，一开始我被这密密麻麻的答案唬住了，但接着我连续问了 3 遍，分别得到了三个答案， 为什么会有所变化？
破案了，Kimi 探索版能够像人类一样反思搜索结果，提升回答质量。
在面对信息的缺失或数据的冲突时，它不会坐视不管，而是主动出击，搜寻并补充更多维度的信息，以便用户做出更加明智的决策。
比如在第二遍时，Kimi 探索版又搜索了 13 个关键词，阅读了 45 个网页，最后给出了 1050 个钢琴师的答案。当然，建议在提问时，你的问题写得越详细越好。
再给 Kimi 探索版上点强度。
让它查查 9 月上海迪士尼的排队时间，还要做成表格，再设计一条最省时间的游玩路线，看完答案的我，突然脑子里蹦出一个场景。
如果用 Kimi 探索版规划出行路线，再查阅景点知识，四舍五入，这岂不是把真人导游的工作都给抢了。
别急，让我们再来看看两个实测的案例。
每个爱看武侠小说的人，都对「飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳」这句话早已烂熟于心。 若真要较真，用 C++ 来统计金庸笔下所有武侠小说书名中，哪个字的出现频率最高呢？
答案是侠，侠之大者，为国为民，侠之小者，为友为邻。
假设 2023 年全球的物流需求都通过无人机配送来完成，需要多少架无人机，这些无人机的总飞行距离相当于多少个地球到月球的距离？
现在答案有了，这大约需要 5479 万架无人机，相当于约 520 万次地球到月球的距离。
想象一下，地上的汽车排成长龙，动弹不得，司机无奈抬头看向天空，5479 万架嗡嗡作响的无人机也在空中交通大堵塞。
实际上，在随时随地搜索的互联网时代，我们似乎已经淡忘了，搜索其实是一门技术活。
在哪个知识被精心记录在羊皮纸、泥板、竹简等载体的时代上，而学者们在查找信息时，也未必能对所需的资料的存放处了如指掌。
随着「图书馆」的进一步普及，图书管理员的地位也跟着水涨船高。
他们的职责不仅限于书籍的保管，还包括分类、编目、修复和借阅管理。并且，他们还承担着信息传播的使命，通过编纂目录和编写指南，帮助读者更有效地利用图书馆资源。
再后来，20 世纪末，互联网引发了信息大爆炸。传统信息检索方法已经无法跟上人类的节奏，因此，充当救星的搜索引擎应运而生。
这一系列的技术革新，其实就是把专业搜索的权力，进一步下放给我们这些普通人。
我们和答案之间的距离正在一点点缩短，检索效率也一点点提高。
在今天，许多简单的搜索行为已经不成问题。
但标题党和眼球经济不可避免地造成了误解、忽略和信息失真。而在 AI 的推波助澜下，我们也不得不面对「垃圾进，垃圾出」的内容农场困境。
而且，大多数 AI 搜索引擎提供的高级搜索，不过是把一堆长答案拼凑在一起。看起来信息量满满，实则空洞无物。 AI 偷懒拼凑答案，反而让我们浪费了更多时间。
如果将信息搜寻过程比喻为动物在自然环境中寻找食物，那么 Kimi 探索版通过优化搜索结果的相关性和质量，也就是在减少用户的「觅食成本」。
这也是定位理论创始人杰克·特劳特所强调：
Complexity is sold to the experts, simplicity is sold to the masses.复杂性卖给了专家，简单性卖给了大众。
想想看，在智能手机普及之前，专业摄影得有深厚的摄影知识。 用户常常需要学习如何调整快门速度、光圈、ISO 等技术参数。
但智能手机的出现，使得任何人都能通过傻瓜式的操作拍出世俗意义上的好照片。
同理，Kimi 探索版将复杂的搜索技术封装成简单易用的工具，在降低用户信息的获取门槛的同时，也朝着更专业更细分的深度搜索迈进。
既要好用，又要易用，专业的搜索，交给专业 AI 的路子，总归没有走错。