夢晨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
最近有兩件事，讓
搜尋引擎
重回聚光燈下。
百度釋出“文心百中”
，用AI大模型技術驅動的產業級搜尋系統。構建企業內部搜尋引擎的人力成本減少90%以上，同時只需要極低資料。
幾乎同一時間，
OpenAI最新發布聊天機器人ChatGPT
，網友發現用它來尋找問題的答案雖然有時會出錯，但直接得到完整回答的感覺要比從搜尋中再去挑選爽快多了。
搜尋引擎這個經典技術，就要迎來一輪變革了嗎？
想當年，搜尋引擎是PC網際網路時代的流量入口，絕對的王者。
進入移動網際網路時代後，雖然不再是最受關注的焦點，但搜尋也仍舊是
高頻剛需
，逐漸融入人們的日常生活。
當人們重新把目光看向搜尋引擎，也會注意到它這些年並沒有停止進化。
搜尋變了
過去一提到搜尋，肯定離不開
關鍵詞
。前幾屆世界盃時，人們更習慣於搜“世界盃 直播地址”，關鍵詞之間用空格隔開。
就好像把所有網頁當成一個大文件，用類似Ctrl+F的方式去
對關鍵詞做匹配
。
隨著手機、移動網際網路的普及，人們的需求也在變化，現在更傾向於提出一個問題，並期待搜尋引擎能
直接給出回答
。
如搜尋“世界盃直播在哪看？”，更口語化也更復雜，甚至一些時候就是語音轉換出來的。
搜尋引擎也在適應這種變化，給出的結果不再是單純的頁面排序。
針對一些問題，會給出對內容深入理解後的
答案抽取
。
有時會給出更直觀、更容易跟著操作的
影片內容
。
甚至在理解需求的基礎上出現配套的
服務跳轉
。
這些變化看起來並不複雜，背後卻要有很多技術做支撐。
在這裡要重點講一下百度今年亮相的兩項新技術，
“知一”
和
“千流”
。
先看跨模態大模型知一，AI技術在搜尋場景落地的代表。
簡單來說，知一大模型可以從全網形態各異的資源中持續學習，無論是文字、圖片、影片還是結構化資訊都可以融會貫通。
打破了資源形態的界限，就更容易理解使用者的搜尋需求。
從技術層面講，知一使用了百度文心大模型技術。大規模預訓練技術提升模型效能，蒸餾壓縮率高達99%的模型小型化技術以降低成本，得以在搜尋場景全面應用。
據瞭解，目前知一在百度搜索的各場景中每天要進行上萬億次的推理。如此巨大的使用規模又帶來新的問題，如何把滿足需求的結果高效呈現給使用者。
這就要提到
新一代索引技術千流，負責把不同維度的資訊進行智慧有序的組織。
千流與之前的索引技術相比，主打多領域、多維度表達的立體柵格化索引。
如何理解柵格化？
在過去，搜尋引擎為提高效率會把內容按質量橫向分層。先從高質量內容開始檢索，滿足需求就可以及時返回結果，還未滿足再進入下一層。
如今，在千流中又把質量最高的一批內容按領域垂直分層。質量分層+內容命中結合，一橫一縱把內容切分成柵格按需檢索，大大減少每次檢索的計算量。
百度工程師透露，這樣節省下的計算量也沒有閒著，而是對內容進行精耕細作，用不同的演算法從多維度提高索引的質量。
還有一個額外好處，在不同柵格之間可以應用個性化演算法。就好比“一魚多吃”，不同的部分使用不同的烹飪方法。
知一和千流配合起來，整個系統還會根據模型最新學習到的知識，進行實時動態調整，確保最優檢索效果。最大程度避免無效計算，最終把滿足需求的結果高效呈現給使用者。
這些新技術，在實際業務中是否起到了效果呢？
答案或許可以從資料中找。
反饋驅動創新
9月份舉辦的永珍·百度移動生態大會，百度指出，過去一年，百度搜索規模
逆勢增長17%
。
最新的百度第三季度財報也顯示，移動端搜尋查詢次數同比實現兩位數的增長。
百度集團資深副總裁、百度移動生態事業群組（MEG）總經理何俊傑指出，其中的關鍵是
“反饋驅動創新”
。
一方面反饋來自智慧搜尋。百度搜索每天響應來自100多個國家、幾十億次的搜尋請求。
另一方面則來自智慧推薦。2022年第三季度百度App資訊流內容分發量同比增長23%，其中的使用者點贊、評論、分享也都是使用者最直接的反饋。
使用者的高頻需求，驅動著AI技術變革。新技術又能激發新使用者需求表達，兩者構成
“雙輪驅動”
，持續推動搜尋進化。
比如虛擬人技術加持下，可以實現互動式對話，單純的搜尋之外又有了聊天、陪伴需求。
正如百度研究院在年初的十大科技趨勢中所預測的，AIGC（AI Generated Content，人工智慧生成內容）在今年大放異彩。
未來AIGC繼續與搜尋深度結合，還將帶來“搜尋即生成”甚至“搜尋即創造”。
不會再有“抱歉，沒有找到相關的網頁，請檢查您的輸入是否正確”，而是使用者點下搜尋按鈕的一瞬間，本不存在的內容由AI即時創造出來。
百度CEO李彥宏前段時間也說過：
隨著技術的突破，AI作畫、AI影片、甚至AI構建一個虛擬世界可能都會像手機拍照一樣簡單。
而一切技術的突破和創新，都離不開人才。
為了更好推動技術和演算法創新、促進產學研交流、培養人才，百度舉辦了首屆搜尋技術創新挑戰賽。
大賽提供30萬元總獎金池、提供英偉達A100算力資源，更是有機會接觸到百度海量搜尋業務的脫敏資料。
本屆大賽分為兩個賽道：
搜尋問答，
旨在探索開放領域搜尋場景。面對網頁文件質量參差不齊、長短不一，問題答案分佈零散、長度較長等問題，希望參賽者能進一步提升深度智慧問答效果，給使用者提供更好的搜尋體驗。
搜尋模型推理最佳化，
對於保障億萬使用者流暢的搜尋體驗、控制算力成本開銷至關重要。希望參賽者透過各種最佳化技術，挑戰最優的模型推理效能。
大賽期間，百度還提供了豐富的相關課程和學習資料，搜尋技術與GPU加速計算專家也將提供全程的技術輔導。
本次大賽對全社會開放，訊息一出立即吸引了大量高校學生、企業團隊或個人開發者，目前已有1500+隊伍報名參加，成為搜尋技術領域一次盛會。
大賽地址：
https：//sti。baidu。com
— 完 —
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