搜尋引擎

Perplexity Search as Code 登場：不用再繞路，AI Agent 直接寫 Python Pipeline 搜尋

Perplexity Search as Code 登場：不用再繞路，AI Agent 直接寫 Python Pipeline 搜尋

搜尋引擎與 AI 的整合，這幾年一直在玩同一件事：把自然語言問題拆解成多輪 tool calling，再串回答案。Perplexity 最近推出的 Search as Code，直接把這個過程砍掉重練——它不再讓 AI 一輪一輪去問工具，而是直接產生一段 Python pipeline code，一次搞定搜尋、過濾、摘要、分析，然後才回答。這不是一個小更新，而是把搜尋從「對話式」推向「程式化」的關鍵一步。 Search as Code 到底改了什麼 傳統的做法是：你問一個問題，AI 先判斷要呼叫哪個搜尋 API，得到結果後再決定要不要再問一次，不斷來回。這種 multi-turn tool calling...
Google AI Overview 每小時散佈 5700 萬條錯誤資訊？Gemini 的 9% 錯誤率到底有多嚴重

Google AI Overview 每小時散佈 5700 萬條錯誤資訊？Gemini 的 9% 錯誤率到底有多嚴重

這幾天科技圈最震撼的消息，不是哪個新模型又跑贏了 benchmark，而是 Google 的 AI Overview 被爆出一個驚人數字：每小時向使用者傳播 5700 萬條錯誤資訊。背後驅動的 Gemini 模型，在某些測試中的錯誤率高達 9%。這些數字一出來，很多人第一反應是「Google 的 AI 完蛋了」，但實際情況比單純的「好或壞」更值得細看。 先搞清楚這件事的主角是誰。Google AI Overview 不是一個實驗性產品，它是直接嵌在 Google 搜尋結果頁頂端的生成式回答。當你搜尋「如何治療頭痛」「電器保養方法」或「某個歷史事件的日期」，Google 不再只給藍色連結，而是直接用 AI 生成一段摘要放在最上面。這項功能在...