Perplexity竞争对手出现,,一个新的AI驱动搜索引擎登场—— Genspark
与Perplexity一样,Genspark也是利用生成式AI来撰写定制的搜索摘要。比如,输入“什么是新生儿最好的奶粉?”这样的搜索查询,但是Genspark会根据搜索的内容生成一个Sparkpage页面:一个由网络上的网站和内容拼凑而成的网络单页概述。
也就是一个答案搜索结果聚合页。
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Sparkpage通过整合和浓缩信息,将传统网页的复杂性简化为一个易于浏览和获取信息的页面,而且没有广告,并且生成的Sparkpage页面,还内置的AI助手动,可以态响应用户查询,提升用户的浏览和信息获取体验。
具体举例说明:
假设你在Genspark上搜索“最好的新生儿奶粉是什么?”
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生成Sparkpage:生成 Sparkpage:
- Genspark的AI代理会从多种可信来源收集信息,生成一个名为Sparkpage的页面。这一页面将包含所有关于新生儿奶粉的信息。
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页面内容:
- 目录:页面会有一个清晰的目录,帮助你快速找到所需信息。
- 综合信息:页面上会有一段简洁的摘要,概述不同品牌的新生儿奶粉的优缺点。
- 详细信息:包含不同品牌奶粉的成分比较、用户评论、专家建议等。
- 视频和图像:如果有相关的视频(比如专家讲解或用户评测)和图像(比如产品包装图),也会嵌入在页面中。
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内置AI助手:
- 页面配备的AI助手可以回答你关于新生儿奶粉的任何具体问题。例如,你可以问“这种奶粉适合过敏体质的宝宝吗?”AI助手会即时搜集相关信息,提供准确的回答。
示例Sparkpage内容:
- 标题:最好的新生儿奶粉
- 简介:本文总结了市场上最受欢迎的几种新生儿奶粉,包括它们的成分、优缺点和用户反馈。
- 品牌对比:
- 品牌A:成分天然,无添加剂,用户评价高,但价格较贵。
- 品牌B:价格适中,易于消化,但部分用户反映口感稍差。
- 品牌C:适合过敏体质的宝宝,成分安全,但相对较新,用户评价较少。
- 专家建议:根据儿科医生的建议,新生儿奶粉的选择应根据宝宝的具体需求进行。
- 用户评论:用户A:“品牌A的奶粉很好,我的宝宝喝了之后消化情况很好。” 用户B:“品牌B性价比高,但我家宝宝不太喜欢它的味道。”
- 视频资源:嵌入了几段专家对比分析各品牌奶粉的视频。
主要功能特点:
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专门化AI模型:Genspark依靠内部训练的模型以及OpenAI和Anthropic等第三方模型。
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内部训练的模型:Genspark团队自己开发和训练的AI模型,这些模型专门针对特定的查询类型进行了优化。通过内部训练,Genspark可以确保这些模型完全符合其搜索引擎的需求和标准。
- 特点:
- 定制化:根据Genspark的具体需求进行设计和优化,确保模型能高效处理Genspark特有的查询类型。
- 快速迭代:团队可以根据用户反馈和需求变化,迅速调整和改进这些模型。
- 特点:
- Genspark利用内部训练的模型和来自OpenAI、Anthropic等第三方模型,对用户的搜索查询进行分类,并决定如何组织和展示结果。每个结果页面的顶部会显示一个基本的AI生成摘要,下方是链接到更详细的Sparkpage。例如,对于旅游相关的搜索,Genspark会提供一个类似维基百科的Sparkpage,包含目录、热门附近景点的视频、旅行提示和一个处理各种子主题(如“列出最佳文化体验”)问题的聊天机器人。而对于产品搜索,Genspark会生成包含产品优缺点列表的Sparkpage,以及来自社交媒体、出版物和电子商务商店的评论和评测汇总。
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无偏见和高权威的信息:
- 应用复杂的验证技术,确保内容的可靠性。它们不断地与可信数据库和权威来源交叉核对信息,保证内容的可信度和定期更新。
- 优先选择高权威和高人气的网页,过滤掉偏离主题的信息。
- 避免垃圾信息和商业偏见,确保提供干净的高质量内容。
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用户生成和编辑内容:
- Sparkpage,像维基百科页面一样,不是静态的。Genspark的AI创建大纲后,任何人都可以分享和编辑Sparkpage的副本,并添加任何他们希望的信息——包括冒犯性的、错误的或剽窃的信息。
- Sparkpage的开放性和可编辑性设计是为了让用户能够核实声明,Genspark的AI系统会考虑每次编辑,以改进未来的结果。他还表示,Genspark计划在适当的情况下许可版权内容——包括出版商内容,以提高搜索引擎的整体准确性。
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重视数据质量和知识产权:
- 定期检查AI生成的内容,使用反剽窃工具避免侵犯知识产权。
- 计划在合理情况下授权版权内容,提高搜索引擎的整体准确性。
传统搜索引擎 vs Genspark
方面 | 传统搜索引擎 | Genspark |
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系统任务 | 提供指向现有页面的网页链接目录。 | 根据用户查询即时生成新的综合页面,每个AI代理各有贡献。 |
用户任务 | 用户必须导航链接并自行评估信息。 | 用户直接接收来自多个AI代理的综合定制信息。 |
时间效率 | 需要用户花费更多时间通过链接进行研究,常常浪费大量时间。 | 通过直接提供来自多个角度的综合相关结果,最小化用户研究时间。 |
结果质量 | 结果质量不一;网页通常包含许多广告或是为SEO和商业偏见而制作。传统搜索引擎不考虑网页质量。 | 生成的Sparkpages来自可信来源,多角度综合,减少偏见,通过广泛来源分析和多样化AI助手贡献,始终提供高质量结果。 |
GenSpark 包含三个领域的 Agent 产品:旅行计划、产品搜索、图片搜索。
- 旅游:例如“在冬天为情侣提供的豪华科罗拉多度假”,详细介绍了目的地的景点、活动和住宿建议。
- 产品评价:例如“AE皮带”,列出了产品的优缺点,如高质量皮革制作、经典设计等。
- 综合指南:例如“探索蒙特利尔”,提供详细的行程安排和景点推荐。
Genspark成功完成了一轮大型种子融资,获得了由新加坡风险投资公司Lanchi Ventures领投的6000万美元融资,融资后估值为2.6亿美元。
首席执行官Eric Jing曾领导百度的小度AI智能手机和智能音箱部门直至去年十月。Jing表示,公司拥有20人的团队,分布在加州帕洛阿尔托和新加坡,并计划在西雅图开设新办公室。
专注于服务美国市场,Genspark目前免费使用,未来可能会探索付费订阅模式。其使用的大语言模型(LLM)包括Meta的开源模型Llama和OpenAI的GPT模型。
Genspark 创始人Eric Jing 认为:
“许多互联网用户,尤其是那些比Google更年轻的用户,不希望只是得到一堆链接,然后自己去搞清楚其他一切,同时还要应对赞助内容和通过SEO优化的内容,”Jing说。“他们希望能更快地找到所需的信息,他们希望看到更多视觉化的结果,并希望这些结果是可信的。通过AI,我们可以实现所有这些目标,因此我们推出了Genspark来满足这些需求。”
官网:GenSpark
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