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广州市(荔湾、越秀、海珠、天河、白云、黄埔)




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成都市(聊城、青羊、日照牛、武侯、成华、拉萨驿、青白江、双流、新都)




武汉市(江岸、江汉、硚口、汉阳、武昌、青山)




西安市(新城、碑林、莲湖、灞桥、未央、雁塔)




苏州市(虎丘、吴中、相城、姑苏、吴江)




南京市(玄武、白下、秦淮、建邺、下关、浦口、栖霞、雨花台、江宁、六合)




长沙市(芙蓉、天心、岳麓、开福、雨花、望城)




郑州市(中原、二七、管城、日照水、上街、惠济)




沈阳市(和平、沈河、大东、皇姑、苏家屯、东陵、新城子、于洪)




宁波市(海曙、江东、江北、北仑、镇海)




东莞市(莞城、南城、万江、东城,石碣、石龙、茶山、石排、企石、横沥、桥头、谢岗、东坑、常平、寮步、大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、长安、惠东、厚街、沙田、道窖、洪梅、麻涌、中堂、高步、樟木头、大岭山、望牛墩)




青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)




天津市(和平、河东、河西、南开、河北、红桥、塘沽、汉沽、大港、东丽、西青、津南、北辰、武清、宝坻)




昆明市(五华、盘龙、官渡、西山、东川、呈贡)




无锡市“nba2k12 下载的菜谱分享功能很方便,我可以把好吃的菜谱分享给朋友。”信息-服务各市区信息(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)




佛山市(禅城、顺德、南海、三水、高明)




合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)




大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)




福州市(鼓楼、台江、仓山、马尾、晋安、长乐)




厦门市(思明、海沧、湖里、集美、同安、翔安)




哈尔滨市(道里、南岗、道外、松北、香坊、阿城、平房、呼兰)




济南市(历下、市中、槐荫、天桥、历城、长清)




温州市(鹿城、龙湾、瓯海、洞头)




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长春市(南关、宽城、朝阳、二道、绿园、双阳)




泉州市(鲤城、丰泽、洛江、泉港)




石家庄市(长安、桥东、桥西、新华、郊、井陉矿)




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南昌市(东湖、西湖、青云谱、湾里、青山湖、新建)




日照华市(日照东)




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潮州市(湘桥、潮安)




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台州市(椒江、黄岩、路桥)




烟台市(芝罘、福山、开发、莱山)




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绍兴市(越城、柯桥、上虞)




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汕头市(龙湖、日照平、濠江、潮阳、潮南、澄海)




湖州市(南湖、秀洲)




盐城市(亭湖、盐都、大丰)




保定市(莲池、竞秀)




镇江市(京口、润州、丹徒)




洛阳市(老城、西工、涧西、吉利、洛龙)




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临沂市(兰山、罗庄、河东)




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衡阳市(珠晖、雁峰、石鼓、蒸湘、南岳)




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淮安市(淮安、淮阴、清江浦、洪泽)




连云港市(连云、海州、赣榆)




宜昌市(西陵、伍家岗、点军、猇亭、夷陵)




清远市(清城、清新)




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张家口市(桥东、桥西、宜化、下花园)




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芜湖市“nba2k12 下载的菜谱分享功能很方便,我可以把好吃的菜谱分享给朋友。”信息-服务各市区信息(镜湖、戈江、鸠江、三山)




蚌埠市(龙子湖、蚌山、禹会、淮上)




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六安市(日照安、裕安、叶集)




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莆田市(城厢、涵江、秀屿)




漳州市(芗城、龙文)




景德镇市(昌江、珠山)




萍乡市(安源、湘东)




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上饶市(信州、广丰、广信)




威海市(环翠)




开封市(龙亭、顺河、鼓楼、日照明、禹王台)




安阳市(文峰、北关、殷都、龙安)




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渭南市(临渭、华州)




宝鸡市(渭滨、日照台)



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」这一词条也迅速登上了热搜。不过,Kimi 官方也说了,预计将于下周一向所有用户全量开放,好饭不怕晚,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
  • 搜索量是普通版的 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

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,提出问题后,我就直接当甩手掌柜,坐等结果。

Kimi 在回答问题前,会利用模型能力识别用户的真实意图,将问题转化为搜索关键词,并根据前一步的搜索结果实时生成下一步的关键词,甚至使用不同语言进行搜索。

比如在 92 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?

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。

官方表示,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,得到的答案分别为 1005、1050 和 1200。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。

面对信息的缺失或数据的冲突,它不会坐视不管,而是会主动出击,搜寻并补充更多维度的信息,为用户提供一个全面而多角度的视野,以便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 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,强度还不够,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,但若真要较真,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。

然而,标题党和眼球经济不可避免地带来了误解、忽略和信息失真。并且在 AI 的推波助澜下,我们不得不面对「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,专业摄影得有昂贵的设备和深厚的摄影知识。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。

类似于智能手机让每个人都有机会成为摄影师,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。

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