AI搜索发展困境
AI搜索技术自New Bing时代便开始发展，但直至2025年，仍存在诸多问题，这一现象颇感意外。尽管并非AI技术本身存在缺陷，但大型模型所固有的根本性问题难以避免，如幻觉现象频发。这些大语言模型依赖概率统计原理，导致其在回答问题时难以达到绝对的准确性。
人工智能在搜索时需借助搜索引擎抓取网页数据，然而网页内容纷繁复杂，涵盖学术报告、商业宣传、虚假消息及无用信息等，这种现象加剧了AI搜索结果的准确性问题，导致用户难以获取真实可信的信息。
大模型的本质缺陷
大语言模型的核心特征是建立在概率统计基础之上，这一特性使得其在信息处理上更倾向于可能性而非绝对精确。模型通过分析海量的文本数据来预测后续可能出现的词汇，然而，这种预测有时会导致生成内容与事实不符，从而产生所谓的“幻觉”现象。
此类不足在众多AI搜索应用中普遍存在，尽管这些工具已历经多年演进，但问题仍未得到有效处理。这一状况构成了AI搜索技术持续进步的障碍，并在一定程度上影响了用户的使用信心。
解决思路与局限
针对AI搜索中出现的胡乱推测现象，有观点建议采用更高级的推理算法来取代常规算法。这种高级算法在一定程度上有助于降低错误回复的发生率。然而，当此类算法应用于AI搜索领域时，仍面临诸多实际挑战。
仅依赖DeepSeek等模型，难以实现与AI搜索的深度结合，进而充分展现推理模型的最大效能。例如，Figure项目从OpenAI独立出来，转向自主研发，旨在通过自身技术最大化提升推理大型模型的能力，但构建此类数据库的挑战极大。
专业数据获取难题
构建一个专业的AI搜索数据库并非轻而易举。以知网为例，其收费机制仍为许多人所熟知，然而，仅凭知网的数据资源，对于专业的AI搜索而言，是远远不够的。
构建专业数据库需搜集众多学术及行业资料，相关费用高昂，且涉及版权等复杂问题。这些因素导致AI在拓展至专业领域时遭遇成本和资源上的显著制约。
夸克AI的独特能力
夸克AI搜索在众多同类工具中表现卓越。在量子计算这一领域，涉及大量复杂且乏味的数学解析与物理理论，人类阅读并理解这些内容存在较大难度。然而，夸克AI却能较为轻松地掌握这些知识。
用户请求其展示当前量子计算领域的热门趋势，该系统能够通过绘制图形、创建表格等形式逐一进行解析。位于搜索框下方的功能模块具备多模态处理能力，能够接受图片输入、识别文字，甚至能够直接搜索题目，适用于作为学习辅助工具和人工智能家教。
夸克AI的综合性优势
夸克AI在搜索领域表现出色，其功能亦十分丰富。用户若对量子力学与哲学的关系感兴趣，通过学术搜索提出问题，该系统能提供详尽的解答。它不仅参考了丰富的学术资源，还制作了详细的大纲和思维导图，并附上了相应的图片与视频资料。
夸克AI并非单纯的搜索工具，它更类似于一个AI综合平台。该平台能够满足用户在寻找答案、进行数据分析、撰写方案、创作文章、解答问题以及制作图表等方面的需求，从而成为用户个人的全方位助手。
