終于有人把Deep Research做對了：秘塔深度研究有點(diǎn)東西

上個月的時候，我接到份很特別的聘書，成了復(fù)旦大學(xué)附屬兒科醫(yī)院的一名授課導(dǎo)師，受邀給復(fù)兒的醫(yī)生講講如何利用AI輔助醫(yī)學(xué)科研工作，第一次講課的主題是《從DeepSeek到Deep Research，AI在醫(yī)學(xué)科研領(lǐng)域的應(yīng)用》。

當(dāng)次分享的內(nèi)容主要是LLM有什么樣的，為什么會存在胡編亂造的幻覺現(xiàn)象，以及國際主流的AI產(chǎn)品是如何通過引入搜索以及工作流解決AI幻覺問題的。

但這次分享讓我自己特別遺憾的是，我當(dāng)時真正能推薦的可用的深度研究產(chǎn)品基本上只有ChatGPT和Gemini的Deep Research產(chǎn)品，不止訪問困難，還需要復(fù)雜的付費(fèi)流程，這對于使用AI經(jīng)驗(yàn)不太多，不是很有時間學(xué)AI的醫(yī)護(hù)工作者是個不小的困難。

終于，昨天看到秘塔搜索更新了「深度研究」的能力，我體驗(yàn)后覺得，國產(chǎn)AI產(chǎn)品的Deep Research也進(jìn)入了真正可用的狀態(tài)，甚至相比那兩個巨頭，還有不少的驚喜和創(chuàng)新。

而且，挺重要的是，他們不搞內(nèi)測邀請碼，可以直接訪問，免費(fèi)使用，你現(xiàn)在就可以上手試試的。

我打開秘塔后，嘗試深度研究的第一個問題就是和醫(yī)學(xué)相關(guān)的，我想看看這個產(chǎn)品究竟能不能幫助醫(yī)學(xué)工作者去快速獲取和閱讀特定主題的文獻(xiàn)內(nèi)容，輸入較好的成果：

為我收集最近兩年，在兒童自閉癥方面的學(xué)術(shù)研究成果，并形成一篇綜述文章。

一開始，秘塔回復(fù)的界面讓我有點(diǎn)懵...

畢竟，用習(xí)慣了Gemini Deep Research的我，平時看到的更多是這種線性的逐步思考和搜索、整理信息的線性敘事結(jié)構(gòu)：

但秘塔不一樣。我發(fā)現(xiàn)它在逐漸為我編織一張巨大的研究路徑圖。

這一下子把我整不會了。我的第一反應(yīng)是：這是不是產(chǎn)品Bug，怎么一下子生成了這么多塊內(nèi)容、還有各種顏色的節(jié)點(diǎn)、連線、結(jié)構(gòu)？但定睛一看，我瞬間意識到——它不是亂，而是太清晰了。

秘塔不是那種一步步走給你看的線性流程，而是把整個思考路徑——從主題拆解、信息補(bǔ)充，到邏輯推進(jìn)、結(jié)論驗(yàn)證，一次性全都展示出來。像不像我們自己寫綜述的時候，在A4紙上反復(fù)圈圈畫畫、整理出一張結(jié)構(gòu)腦圖，然后對著一堆文獻(xiàn)和參考資料，逐一填充內(nèi)容？

是的，這就是秘塔給我的第一印象：不是在用一個AI在搜索和寫稿，而像是我把任務(wù)布置給了一個聰明的實(shí)習(xí)生，這個實(shí)習(xí)生一邊在思考和完成我的任務(wù)，一邊把他的思考過程都同步給我。

我試著點(diǎn)開每一個節(jié)點(diǎn)，逐個探索這些顏色不同的方塊都代表什么，發(fā)現(xiàn)：

1）綠色表示已經(jīng)形成明確結(jié)論；

2）紫色表示正在處理的信息；

3）紅色則意味著信息暫時缺失，還需要補(bǔ)充信源；

你可以看到它正在思考哪些問題，已經(jīng)完成了哪些部分，下一步準(zhǔn)備往哪個方向走。整張圖就是一幅信息流動的動態(tài)路徑圖，從原始問題開始，一層層剝開，最終拼出一個完整的答案結(jié)構(gòu)。

最終，在索引了420篇資料，燒掉了29萬 tokens，思考和執(zhí)行了9.9分鐘后，秘塔給我輸出了深度研究的報告。

報告中每一個結(jié)論都有至少一個或多個的信源。

當(dāng)然，其實(shí)上述報告形式是秘塔默認(rèn)的，適配大多數(shù)的場景，但是不太符合學(xué)術(shù)寫作的要求。接下來，你還有兩個選擇，可以讓秘塔繼續(xù)生成「互動研究報告」，或者通過「繼續(xù)追問」的方式提出你的要求，去獲得自己更想要的格式與信息。

比如說，在上面這個案例中，我希望秘塔能幫我生成符合學(xué)術(shù)上的文獻(xiàn)綜述寫作規(guī)范，并使用APA引文格式的英文綜述。他接下來給我提供了下面的結(jié)果。下面的內(nèi)容在我看來太專業(yè)了，至少引用格式上完全符合預(yù)期，實(shí)在是個再好不過的用于幫助閱讀文獻(xiàn)和獲取最新科研信息的好搭子。

接下來，我又試了個我自己使用Deep Research最多的場景。那就是用來快速了解新發(fā)布的AI模型和產(chǎn)品的信息。我提供的研究要求是這樣的：

我是一名AI博主，也是一名獨(dú)立開發(fā)者，主要關(guān)注AI編程領(lǐng)域。 最近xAI發(fā)布了他們的新模型Grok4，請幫我使用英文語料深入搜索和研究這個新模型的主要特點(diǎn)，在各類Benchmark上的表現(xiàn)，以及科技圈人士的評價。 同時為我梳理出這個模型表現(xiàn)出色和表現(xiàn)糟糕的10個案例，重點(diǎn)關(guān)注AI編程方面的表現(xiàn)。為我輸出1萬字以上的研究報告。

這是我自己很常用的深度研究提示詞寫作邏輯，先提供背景告訴AI我是誰，我想開展研究的背景是什么；接下來提供要研究的主題信息，以及在這個主題下我想了解的內(nèi)容方向；最后再提供特定性的要求，以及去要求字?jǐn)?shù)。

尤其最后一個要求，其實(shí)大多數(shù)AI產(chǎn)品都沒法一次性輸出5000字以上的內(nèi)容，但是即使在那種情況下，只要你要求了較長的篇幅，一定程度上會激發(fā)AI模型內(nèi)容撰寫的結(jié)構(gòu)化程度和深入程度，還是能獲得盡量好的結(jié)果。

秘塔這次是研究了351份材料，燒了26萬token后給我提供了結(jié)果。你從回答報告的小標(biāo)題就可以看出這次的研究深度有多深入。

不過，內(nèi)容太長，我就不完整截圖了。再讓秘塔幫我把結(jié)果再整理成互動研究報告，閱讀體驗(yàn)好多了。

我經(jīng)常會在文章、視頻里強(qiáng)調(diào)一個觀點(diǎn)：AI不是用來取代你思考的，而是放大你思考能力的。

我們真正缺的不是AI產(chǎn)品，而是真正理解我們做研究、做內(nèi)容、做傳播到底在痛什么的AI產(chǎn)品。

秘塔的深度研究，某種意義上，就是這樣一個剛剛誕生的、但已經(jīng)能幫你把痛點(diǎn)挨個啃掉的工具。

它不是一個簡單回答問題的chatbot，也不是AI搜索，而是那個更聰明的已經(jīng)能幫你梳理思路、組織信息的研究實(shí)習(xí)生。

是的，它還沒完美，是的，它在一些極復(fù)雜的科研任務(wù)中可能還需要人類兜底，但：

? 它能把文獻(xiàn)全找來

? 它能自動形成結(jié)構(gòu)化的調(diào)研框架

? 它能根據(jù)你的身份和需求自動適配風(fēng)格

? 它能生成適配不同場景的報告、綜述、互動文檔

? 最重要的是，它現(xiàn)在就能免費(fèi)用，而且不需要翻墻、不需要額外配置，每天贈送的100積分夠執(zhí)行4-5個深度研究，對普通人來說完全夠了

我知道很多人對AI研究產(chǎn)品已經(jīng)快麻了，但我真心建議你這次再試一次。

你可以現(xiàn)在就訪問秘塔的頁面試一試：https://metaso.cn/

直接打開秘塔搜索的深度研究功能，給它一個你最近特別想弄明白的問題，然后看看它能給你怎樣一張信息結(jié)構(gòu)圖、一份研究藍(lán)圖。

也許十分鐘之后，你會和我一樣產(chǎn)生這個念頭：

「如果早點(diǎn)知道有這種工具，很多內(nèi)容我早就搞明白了。」

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