当用户提问“引导社会进化的动

Afroga2497

[size=14.6667px]举例来说，力是合作还是竞争？”时，回答引擎可能会引用动物进化中关于合作和竞争的内容。同时，作者认为研究结果并不能完全评估回答引擎的效果，因为研究聚焦在回答引擎结果的可验证性，而不是实用性，重点在引用值得二次验证以及引用准确，假设了用户要基于生成的结果，用引用去二次验证搜索结果。然而，用户期待的理应是无需二次验证，直接获得答案，而这种期待往往会落空，因为回答引擎善于总结，不善于缝合。 对于绝大多数事实类的问题，Perplexity AI 的表现非常好，可以做到无需外部链接即可完成搜索目标，如搜索 OpenAI Dev Day 更新，SpaceX 火箭发射情况，塞尔达传说某神庙攻略等。[size=14.6667px]

[size=14.6667px]这类问题的特点是，如果用传统的搜索方式，通常打开单个网页即可得到答案，回答引擎则参考多个信源，总结出最重要的信息，缩短称述。 但有时候，生成的结果也会给人一种看起来很有道理，但是没什么用的感觉。没有找到真正有用的信息的原因 澳大利亚 WhatsApp 号码数据[size=14.6667px] 可能在于这部分信息密度极低，即便是 AI 读取全部数据也无法高效地抽取精华。那些经常被提及的东西，也更有可能是 AI 认为重要且最先习得的东西。如果那目前 transfomer 的自回归模型来看似乎也符合逻辑，经常出现的高频信息会提高被预测为下一个词的概率。「当 Perplexity 给出的答案，没有比我已知的内容更有意义时，Perplexity 表现得像是找不到答案或者答案根本不存在，但在 Google 上搜索时，我还是能在第一页中找到一些我真正想要的，更深层次的东西」。
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[size=14.6667px] 总而言之，用户对于不同的搜索问题，期望得到不同颗粒度的答案，但是 Perplexity AI 在给出答案时并不能充分考虑这一点，产品本身试图通过给出更换模型、引入 Copilot 和编辑搜索关键词等选项来克服这个问题，但仍然需要更长期得优化。 使用习惯不同 搜索引擎优化 SEO（Search Engine Optimization）的研究由来已久，是一种通过优化网站内容来提高网站在搜索引擎结果中的排名的过程，关于搜索，有一些有意思的统计： % 的搜索关键词长度在 个词以下 % 的情况下，用户会在 秒内从搜索结果中选择要跳转的页面 % 的情况用户不会点击任何搜索结果 不足 % 的情况用户会浏览搜索结果的第 页 % 左右的用户一次点击就能解决问题 注：统计结果仅参考量级 大多数的搜索场景，都是用简单的关键词，用极短的时间从搜索结果中筛选，在小于等于一个页面内解决问题。