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Perplexity

AI杀手级应用：Deep Research

Key Takeaway

  • Deep Research是AI的杀手级应用，能显著提升职场效率，未来将快速普及。
  • Deep Research的核心是AI Search的尽头，即AI Research，通过掌握更多信息和控制更多工具实现。
  • OpenAI的Deep Research效果最佳，但成本高昂；Google Gemini的Deep Research性能不错且性价比高；Perplexity的Deep Search量大但效果一般。
  • Deep Research通过模型协作和多轮分析，能快速完成深度研究，生成思维导图和深度挖掘。
  • 文章强调Deep Research普及后，将对职场产生巨大影响，并建议用户尽早学习和使用。

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Deep Research绝对是AI的杀手级应用。用过都说好。可惜用过的人太少，因为成本真的很高，比如OpenAI要收200美金一个月才让你用。所以，这个东西暂时还没有火出圈。如果你是职场新人，或者很想往上爬，趁着这段时间，赶紧用、赶紧学，不开玩笑。

这么说吧，但凡脑子正常的老板用过Deep Research之后，绝对会想把公司里的初级牛马全部干掉。手段不那么狠一些的，也会强制要求全员使用。然后，用不明白的都给我滚蛋。

我演示一下你们就明白了。需求很简单：帮我分析英特尔与台积电合资的可能性，以及美股投资机会。这个是最近美股投资的热门议题，我已经买入了。

接到需求后，ChatGPT会主动做一轮沟通，把需求里的细节明确一下，然后再正式开工。整个过程一般在10分钟左右，它会去查找几十个网页，然后细细地拆解。这个时候大家可以切到别的网页或者刷刷手机。

我对o1 Pro这个生成结果挺满意的，几分钟时间就完成了初步研究。试想一下，一个月1500块招个实习生帮你搜集资料，能做到这个份上，你已经可以偷笑了！

接下来，可以让这个GPT实习生根据前边的内容生成一个思维导图，这样你会有一个全局性的认识。然后，针对其中某些具体的点，再让GPT去做深度挖掘。这我就不演示了。

所以，身为打工人的各位自己掂量一下：当Deep Research全面普及之后，你们在职场当中该如何自处？

哈喽大家好，欢迎来到我的频道。谦虚地说啊，我是国内少数几个能把关于AI的Why和How讲明白的博主。我提供的东西比教程更值钱。记得点一波关注。如果想链接我，就来newtype社群。已经有800多位小伙伴付费加入啦！

回到今天的主题：Deep Research。

目前市面上提供Deep Research产品的厂商主要有三家：OpenAI、Google，以及Perplexity。接下来一定会有更多厂商加入进来。为什么？记住我这句话：

AI Search的尽头，是AI Research。

那么，不管是Search还是Research，又都是为了什么？我前两天在社群里发了这么一段话，我认为：

AI会沿着两条线发展：掌握更多信息，控制更多工具。

其中，搜索、深度研究都是第一条线的关键节点。这是为什么各家都很重视的原因。

动作最快的OpenAI已经把这个产品开放给Pro用户好一段时间了。这一档的月费是200美金，每个月可以用100次的Deep Research。Plus和免费版的用户也别着急，Sam说了，将会向Plus版用户提供每个月10次的额度，免费版用户则是2次。

实话实说，OpenAI的Deep Research是目前效果最好的产品。它不是简单地搜一堆网页，把内容拿回来分析。而是用了大量的模型协作。所以，消耗的Token比别家多太多。它产出的报告，信息密度也是别家的好几倍。不信的话，你去部署那些开源的、所谓的替代品试试就知道了。

但是，很可惜，我不会继续订阅。不是产品的问题，而是降智的问题。

很多人都遇到了降智，特别恶心。这个问题并不是无解。比如，你可以再花一点点钱去搞个静态IP伪装一下。可以是可以，只是那种被歧视的感觉让我非常不爽。我给的美元就不是美元吗？

而且，抛开这些情绪，我判断，这类型产品在三个月内一定会快速普及，成为20美金的标配。

这么考虑下来，我还是会把Gemini当做主力。性能不错，稳定，不恶心人。

我每个月20美金订阅Gemini Advanced，这其中就包括Deep Research的使用权限。这个使用也是有限额的，不过Google没明说，估计是根据用户的使用量来动态调整，满了会提示。

我给大家看一下Gemini这边的效果。跟ChatGPT一样，接到需求后，不会马上开始，而是先做一轮分析，拟定一个方案，跟用户确认好了之后才开工。接着，在几分钟内，它会查找几十甚至上百个网页，直到掌握足够的信息。最后，按照报告的格式进行输出。

没记错的话，Gemini的Deep Research是在1.5的阶段推出的，所以现在是1.5 Pro这个模型，还没更新到2.0。所以，在结果上肯定不如OpenAI那边。但是我相信，等用上Gemini 2.0模型之后，两边的效果一定会齐平。而且，Gemini大概率会提供更多的额度。一是因为搜索上的积累，二是因为Google有TPU。对OpenAI来说，成本才是他们最大的障碍。

OK，ChatGPT和Gemini都聊完了，咱们最后来看看Perplexity。他们是最狠的，给Pro用户每天500次额度，免费用户每天5次。虽然便宜，但是效果也比较一般。

不客气地说：这不是Deep Research，而是Deep Search。

反正我日常都高频使用Perplexity。现在多了一个量大管饱的Deep Search，不用白不用。

Perplexity使用指南

Key Takeaway

  • Perplexity是目前最好的问答引擎，其回答质量和使用体验优于ChatGPT等产品。
  • Perplexity作为知识的起点，强调建立信任（清晰来源标注）、帮助用户提问（扩展搜索关键词、引导提问）和提供一站式服务（Pages功能）。
  • Pages功能将搜索与内容构思相结合，能辅助用户生成文章大纲和支撑信息。
  • Perplexity通过微调GPT模型、使用其他大模型和自研开源模型，并结合强大的RAG技术，实现了其问答引擎的领先地位。
  • Perplexity还提供了Focus功能（特定搜索方向）和Space功能（知识库），进一步扩展了其应用场景。

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ChatGPT最近推出了搜索功能，不过我还是会继续使用Perplexity。因为作为问答引擎，或者说下一代的搜索引擎，Perplexity依旧拥有最好的回答质量和使用体验。要做好问答引擎，需要大量领域知识，还涉及到工程问题，不是说你有很强的模型就能搞得定的。

至于OpenAI，说实话，我不太看好他们。之前我在社群内还吐槽过，觉得现在的OpenAI就像黄磊一样，样样通、样样松。他们想做的东西太多了：

既想做基础模型研发，又想搞应用，还要做应用商城和生态。推出的一系列功能都是点到为止，没有扎实做透。真要用来严肃生产，还是有点距离的。

所以在过去一年，我一直坚定选择Perplexity和Claude的组合。它俩实实在在有帮到我，帮我赚到钱。本期视频算是Perplexity的教学。如果你还没用过，或者还没订阅的话，一定往下看。

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回到今天的主题：Perplexity。

今天AI应用有两个非常确定的赛道：一是搜索，二是知识库。

搜索就不用我多说了。大模型出现之后，通用搜索和领域搜索都出现了一堆新产品，肯定能跑出独角兽。知识库也非常火。RAG as Service，打造Knowledge Assistant，这个进程一直在加速。

你发现没有：不管是搜索还是知识库，都是关于知识，都是关于知识的发现和流动。所以之前Perplexity在界面上放上一行字：Where knowledge begins，知识的起点。可惜现在改成了“释放你的好奇心”，一下就弱爆了。

当你开始用Perplexity就会有这样的感觉：问答引擎并不等于大模型加搜索，真没那么简单。

第一，作为知识的起点，它需要建立信任，所以它的行为和结果一定是严谨的、是规矩的，就像写论文一样：

所有来源都有清晰标注，并且你可以很方便去追溯；所生成的结果也是逻辑清晰的、简洁的，很好理解。

第二，作为知识的起点，它需要帮助用户提出问题。Perplexity的创始人在采访里说过一个观点，我印象非常深：

他们最大的敌人并不是Google之类的巨头，而是用户不会提问这个无奈的事实。

大部分用户压根就没想明白；即使想明白了，要准确表达又是一个门槛。

所以Perplexity加强了产品上的引导。比如，当用户输入完问题之后，如果不是太具体，他们会给出几个选项，试探一下用户的真实意图。再比如，前段时间他们还加上了自动补齐的功能。

第三，作为知识的起点，它还需要照顾到后续的旅程——不能只是一个起点，还应该尽可能成为一站式的存在。

后续建议提问这个功能很简单，但是很实用。毕竟这么多个问题，总会有一个问到点上的。

前段时间推出的Page功能非常有想法。从一个问题出发，不断提问、不断扩展逻辑，最终形成一个类似文章大纲加上支撑信息的东西。

如果需求不复杂的话，比如你就是想要找个旅游攻略之类的，那么这个成品基本可以拿去直接用。如果是要写篇文章的话，那这个基本就完成了最开始的构思——文章的整体逻辑有了，下边的支撑也有了。

我认为，Page功能就是把我们习惯的边搜索、边构思的过程具像化了、产品化了。再打磨下去，也许有一天真的能实现直接成稿的效果。

所以，当你理解了Perplexity的这些功能之后，再去对比带搜索的大模型产品就会发现，这俩真不是一回事，有点两个物种的感觉。我强烈认为，在搜索的基础上加AI，和在AI的基础上加搜索，是两种产品形态。甚至有一段时间，我退订ChatGPT之后，就是用Perplexity来替代。因为它也有直接生成文字的功能。

很多人可能没怎么注意到Focus这个按钮。点开之后，你可以设置特定的搜索方向。比如，专门搜YouTube或者学术论文等等。其中有一个Writing选项，就是不搜索，基于模型现有的知识直接回答用户问题。要更改模型的话，就到设置里去选择。除了GPT系列，还可以选择Claude系列。最先进的模型这里都有。

通过互联网，我们能搜到的知识大多数公开的、通用的知识。还有很多知识属于领域知识，网上没有的。为了覆盖这种情况，前段时间Perplexity上线了Space功能，也就是知识库。用户可以上传文档，让模型根据文档做回答。

知识库对Perplexity来说是手到擒来的事儿。因为问答引擎本来就需要很强的RAG能力。顺着这个方向，我特别希望他们把文档管理体系给补上，包括分层级的文件夹、标签。让用户逐渐把私人文档存进去，完成数据资产的迁移，这个是入口级产品必须要做的事儿。

Perplexity还有一些不是那么核心的功能，比如发现页面。你可以理解为就是Google、百度都有的新闻推荐页面。这个目前看没啥意思，等看以后会不会有什么创新吧。

OK，以上就是本期内容。大家看完了记得去试试这款目前最好的问答引擎。那咱们下期见！

套壳之王：Perplexity

Key Takeaway

  • Perplexity是一款现象级的AI原生问答引擎，有望替代传统搜索引擎，其核心价值在于直接提供组织好的答案而非网页链接。
  • Perplexity通过“Copilot”模式扩展搜索关键词，并提供“Focus”选项进行特定类型搜索，提升用户体验。
  • Perplexity强调答案的严谨性，提供清晰的来源标注，并支持多轮交互和“Collection”功能。
  • 尽管被质疑“套壳”，但Perplexity通过微调GPT模型、使用其他大模型以及自研开源模型，展现了其技术实力。
  • Perplexity在搜索基础上融入了强大的RAG技术，并具备知识库功能，未来有望推出更多产品。

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我最近看到一句非常霸气的话：

拥有十万用户的套壳产品，比拥有自有模型却没有用户更有意义。

如果你身边有投大模型或者做大模型的小伙伴，记得把这句话转给他。

这么拉仇恨的人是Perplexity的CEO。他们刚完成了B轮融资，估值5.2亿美元。跟投的公司包括英伟达，以及贝佐斯这样的大佬。

Perplexity的产品是一款现象级的AI原生应用，有可能替代传统搜索引擎的问答引擎。

什么是问答引擎？

截至目前的搜索引擎返回的都是网页。但是，网页是我们想要的结果吗？我们要的是网页里包含的内容。大模型的价值就体现在这里了：

它会帮我们把搜到的所有网页都过一遍，把相关的内容都抓出来，然后组织逻辑，最终把结果一步到位地呈现出来。

这是传统搜索引擎技术做不到的。这也是为什么，搜索是一个确定的赛道，必然会被大模型技术彻底改造。

过去一年，我体验了好多AI应用。但是，是能让我持续使用、不得不用的，就两个：

  1. GitHub Copilot
  2. Perplexity AI

我强烈建议大家试一试Perplexity。它是对每一个人都有帮助的AI应用。用过之后，你大概率就不再需要Google了，更别提什么百度。

我用网页版做个演示。这款产品还有手机和iPad版本，非常方便。

“Copilot”打开之后，它会提供更准确、更深入的答案，代价是稍微慢一点点。免费版好像是每四个小时有5个额度，订阅版每天有300额度，基本够用。

“Focus”选项很好理解，可以让大模型聚集搜某个类型，比如：学术论文，Reddit讨论，或者YouTube视频。如果选择Writing的话，那么就不会联网，相当于直接用大模型的效果。

Perplexity订阅价格是每个月20刀。从实用角度来看，我建议大家可以不订阅ChatGPT Plus，但是要订阅这个。毕竟搜索是高频需求。Perplexity的搜索比ChatGPT强。而且，如果你需要GPT-4直接生成的话，选Writing模式就行。

我们来个简单的。比如，搜“GitHub Copilot”。大模型会先理解问题或者关键词，然后基于理解对它们做扩展。

由于我们只输入了“GitHub Copilot”，比较泛，大模型判断，用户此时大概率是想做个初步了解，比如它是什么、有什么用途、有什么优缺点等等。于是，它帮我们做了一系列扩展，再拿去搜索，找到一堆来源，最后给出答案。

有了第一次交互之后，Perplexity会引导用户，要么查询相关问题，要么继续追问。

从一个问题或者关键词出发展开的多轮交互，就形成了一个合集，存档在Library里，相当于历史记录，以后可以再来查询或者继续提问。这也是我非常喜欢这个产品的一个点。

“Collection”是最新功能。你可以针对某一个主题，通过Prompt的形式做更细致的设定，并且可以共享给其他小伙伴。

至于Discover，就是官方推的热点，无聊的时候可以看看。

Perplexity是公认的用户体验最好、结果精确度最高的AI问答引擎。

先说用户体验。

“以用户为中心”对他们来说不是一句口号，人家是真的信这个。我举两个例子。

第一、Perplexity为什么要帮用户先去扩展搜索关键词？

因为，绝大多数用户不懂得提问。

就像前边演示的那样，我只给了一个关键词。如果是传统搜索引擎的话，由于用户输入太少或者太不准确，往往结果不会太好。

那么，是用户的错吗？

用户没有错。是你技术的问题，是你产品设计的问题。这个就是做应用要面对现实情况。

多说一句，我觉得这一轮大模型技术爆发，带来的不是人机之间的自然语言交互，而是意图交互。有很多项目都在朝着这个方向走了，就看谁先跑出来。回到正题。

第二、Perplexity已经提供最终答案了，为什么要把来源列出来？

因为，用户总是会担心。

既担心你的答案的权威性，也担心大模型的幻觉会不会发作。

尤其是答案里要是有些观点跟我的预判不一致的话，我肯定会把来源的网页或者视频看一遍。

Perplexity是做产品的，技术只是实现的手段。但并不代表他们没技术。

他们CEO之所以会说开头那句拉仇恨的话，就是因为在起步阶段，Perplexity像很多别的项目一样，使用OpenAI的大模型，然后就被冠上了“套壳”的帽子。

不过，接了GPT-3.5或者GPT-4就完事儿了吗？

首先，Perplexity用的GPT-3.5，是自己微调后的版本，性能得到显著提升，但是费用比GPT-4低，速度也比GPT-4快。

其次，除了GPT，别的大模型他们也用，比如Claude，因为它支持更长的上下文，特别适合用来满足用户上传文档这个需求。

最后，Perplexity知道不能一直依赖OpenAI。所以，他们使用开源大模型进行微调，打造了两款大模型：pplx-7b-online和pplx-70b-online。前者是基于mistral-7b，后者是基于llama2-70b。这两款大模型专门用来处理网上的实时数据。而且，微调的工作也会持续进行，不断提升性能。训练用的数据也是他们自己准备的，高质量、多样化。

估计等开源大模型的性能跟GPT-4全面持平的时候，Perplexity肯定会把开源大模型作为基础，彻底摆脱对OpenAI的依赖。

有了为搜索定制化的大模型还不够，要做好这摊事儿，还需要很强的RAG技术。

所以，Perplexity绝对不是一个套壳项目，他们的技术实力绝对不差。同时，Perplexity也不是那种纯技术的项目，他们知道怎么用技术满足需求。

而且，搜索肯定不会是他们的唯一产品。随着大模型技术的发展，这个团队之后绝对会再拿出更多的新产品。这也是我会持续关注他们的一个原因。

Mac必装AI软件

Key Takeaway

  • 作者分享了MacBook Pro的配置选择，并解释了为何选择14寸M4 Pro而非16寸M4 Max，以及未来将重负载任务交给Mac Studio的规划。
  • 推荐Mac用户安装AI相关软件，如ChatWise，它支持主流闭源模型和开源模型（如Ollama），并提供搜索和Artifacts等工具。
  • 强调了OpenRouter作为统一API管理平台的重要性，避免了多平台注册和绑定信用卡的麻烦。
  • Cursor被认为是强大的AI编程工具，结合Claude 3.7更强大，并可用于知识库管理和AI辅助创作。
  • Obsidian及其AI插件Copilot被推荐用于个人知识库，实现笔记的AI对话和实时信息查询，并强调了数据处理的重要性。
  • 建议个人AI工具选择简单轻量化，企业级才考虑重型引擎。
  • 此外，还推荐了Input Source Pro（输入法提示）、Rectangle（窗口管理）、Raycast（快速搜索）和Manico（应用快捷键）等效率工具，以提升Mac使用体验。

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我把新款MacBook Pro买回来了。借着新机入手，我给大家分享一下，Mac都有哪些必装软件，尤其是AI方面。这些工具绝对能提高你的日常效率和幸福感。

我订的这台是M4 Pro芯片，统一内存加到48G，1T硬盘。为了方便对着屏幕拍摄，我还加钱上了纳米屏。那么，为什么不上128G的M4 Max？两个原因：

第一，16寸实在太大了。我去店里看过。带着跑来跑去，真不太方便。14寸对我来说刚刚好。

第二，下半年我准备买Mac Studio。根据业内大佬推测，苹果应该会在年中或者下半年推出Mac Studio，芯片是M4 Ultra，比现在的M4 Max还强大。而且按照M2 Ultra的样子，统一内存能加到192G，比MacBook顶配的128G大多了。这样的机子拿来跑大模型不香吗？

所以，我想来想去，还是决定把重负载任务都交给Mac Studio。MacBook Pro就专心负责移动场景，就不为难它了。而且，M4 Pro加上48G统一内存已经足够给力了。

我平时拍的这些视频都是4K 10bit 422的素材，用达芬奇剪辑。这台机子剪起来完全没压力。跑大模型的话，我也测了两个黄金尺寸的效果：14B能达到每秒21个Token；32B能达到11。这样的表现，我非常满意了。

哈喽大家好，欢迎来到我的频道。谦虚地说啊，我是国内少数几个能把关于AI的Why和How讲明白的博主。我提供的东西比教程更值钱。记得点一波关注。如果想链接我，就来newtype社群。已经快1000人付费加入啦！

回到今天的主题：Mac必装软件。咱们先从AI相关的说起。

当你用了一段时间模型厂商出的应用——比如ChatGPT、Claude之后，大概率会希望通过API调用模型，以及试一试在本地运行开源大模型。两个原因：

一是更自由地体验更多的模型，并且用多少Token就付多少钱。二是更自由地去选择和组合一套工具，完全适配自己的习惯和需求，作为日常主力。

这个时候，你就需要一款像ChatWise一样的应用。

在闭源模型方面，主流的模型厂商和主流的算力平台它都支持，肯定有你想用的。

我知道大家最近为了DeepSeek注册了好几个算力平台。但是，要稳定使用的话，我建议用OpenRouter就好了，不用看别的。它不会像国内那些平台那样，总出幺蛾子——你想薅它羊毛，它想割你韭菜。在OpenRouter里，把API Key填进去，市面上所有的模型都可以选择。这就免去了你每家都得注册账号、绑定信用卡的麻烦。

在开源模型方面，大家常用的Ollama和LM Studio都有。像Ollama，你都不用做啥设置，保持软件运行就可以。ChatWise自动把所有模型都列出来了。我平时用最多的就是DeepSeek-R1 14B和Qwen2.5 14B。

光有模型不够，还得给模型配上工具。你看ChatGPT不就是在GPT模型的基础上，加了各种工具，比如搜索和画布。那到了ChatWise这边，同样也有这两个工具。

Artifacts就我之前夸过好多次，就不多说了。搜索方面，你可以用Google的免费API，也可以调用Tavily的。他们是一个专门为大模型优化过的搜索引擎。我之前自己写脚本的时候用过，挺不错的。

或者，还有一个更简单的方法，不用这些搜索引擎，直接用Perplexity的API。他们微调后的模型，有搜索、有推理，效果非常好。

ChatWise这些进阶功能需要付费才能解锁。如果你就是想要免费的，那可以用Cherry Studio。但我还是付费了。并不是冲着功能去的，只是因为它好看，用着舒服。我认为，在功能大差不差的情况下，外观和流畅度就成为选择的关键。

所以，除了Gemini 2.0和Grok 3我是在官方的网站上用，其它的模型，我全通过ChatWise加OpenRouter和Ollama来搞定。

OK，日常AI主力工具说完了，那还有两个补充。

一个是Cursor。市面上的AI编程软件很多，在细分领域各有所长。但综合来看，Cursor就是最强的，没有之一。再加上前几天Claude 3.7发布，Cursor当天就支持了。有了比3.5还强20%的3.7加持，Cursor现在更猛了。

除了编程，Cursor其实还有一些框架之外的奇怪用法。我在上一期“AI学习法”的视频里有介绍过。大家可以找来看看，肯定会有启发的。

另一个是Obsidian。更准确地说，是它的AI插件Copilot。对我来说，它的作用有两个：

第一，当我在写笔记的时候，可以直接在软件内跟AI对话，不需要切换到别的软件去。说真的，切来切去特别打断思路。而且，Copilot也可以连OpenRouter，用Perplexity的模型完成搜索，不用担心查不到实时信息。