kimi和秘塔的区别是什么

秘塔 AI 是一款优秀的工具，具有以下基本情况和使用技巧： 基本情况： 整体流程较长且完整，首先需要构建专题，并上传文档或者复制网页链接。 搜索完成后的操作类型丰富，例如可以继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成在线演示文稿、下载脑图图片等，还能查看与原文的对应关系并进一步搜索。 RAG 和搜索能力出色，是国产之光。 使用技巧： 构建专题时，认真准备上传的文档或网页链接。 搜索时，在搜索框左下角选中专题以定制数据源。 充分利用丰富的搜索完成后的操作，满足不同需求，如追问、编辑、分享等。 您可以通过以下链接访问秘塔 AI 搜索：https://metaso.cn

以下是关于秘塔搜索的相关信息： 秘塔 AI 搜索是由秘塔科技开发的，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 在获取微信公众号文章封面时，可使用秘塔 AI 搜索。输入文章链接，通过一个在线工具（https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ）即可获取封面。

天工 AI 和秘塔 AI 各有特点。 秘塔 AI 搜索由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 天工 AI 搜索采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。在搜索时直接上传文件，就能实现“定制 AI 搜索信息源”的效果。目前支持对话追问，支持脑图的图片下载。但天工 AI 目前仍处于早期版本的状态，一些功能如原文的对应、文本编辑、笔记、下钻探索等还不支持，也没有打通一些出彩的板块，没有跟音乐创作、图片创作等功能连接起来形成完整的“AIGC 工作流”。 综合来看，选择哪个更好取决于您的具体需求。如果您更注重成熟的功能和搜索体验，秘塔 AI 可能更适合；如果您对未来的多模态搜索和发展潜力有期待，且能接受当前一些功能的不完善，天工 AI 也是一个选择。

以下是关于用秘塔写小说的相关信息： 秘塔写作猫（https://xiezuocat.com/ ）是一款 AI 写作伴侣。它能帮您推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写、一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为您的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 此外，还有其他中文的内容仿写 AI 工具可供选择，如笔灵 AI 写作（https://ibiling.cn/ ），它是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更加符合您的需求。腾讯 Effidit 写作（https://effidit.qq.com/ ）也是智能创作助手，由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

秘塔 AI 是一款由秘塔科技开发的具有多种特色和优势的产品： 1. 作为 AI 搜索引擎，它提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. 整体流程较长且完整。首先需构建专题，并上传文档或复制网页链接，然后在搜索框左下角选中专题以定制数据源。搜索完成后的操作类型丰富，包括继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成演示文稿、下载脑图图片、查看与原文对应关系并进一步搜索等。其创作编辑分享的 AIGC 工作流已初具雏形，RAG 和搜索能力表现良好，是国产之光。 3. 秘塔科技在 9 月 20 日发布的产品经理招聘信息的 JD 描述不拘一格，受到赞誉。 此外，还有众多其他的 AI 搜索引擎，如 Perplexity、360AI 搜索、天工 AI 搜索、Flowith、Devv、Phind 等，它们通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。

秘塔是 AI 。秘塔科技开发了秘塔 AI 搜索，它提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。在一些关于 AI 时代搜索的介绍中，也将秘塔 AI 搜索作为示例，指出其没有广告，能直达结果。同时在相关的比较和讨论中，也有涉及到秘塔。

要登录 Kimi，您可以参考以下步骤： 1. 推荐两个实用的浏览器插件：在（不方便下载的，文末附下载链接）。 2. 在浏览器中登录自己的 Kimi 账号，关联网页版。 安装相关插件的特点和注意事项： 1. Kimi Copilot网页总结助手： 特点：极简，点击一键总结，没有其它花里胡哨的功能；Kimi 无法访问的网页也可以进行总结，如推特等；英文文章直接用中文总结要点；支持 Dark Mode。 注意：本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品；由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 2. Kimi 阅读助手： 特点：用更简单的方式使用 Kimi。 注意：需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展；暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 在 Obsidian 中使用 Kimi 的步骤： 1. 用命令面板打开刚才创建的页面，默认快捷键 Ctrl+P 。 2. 在弹出的搜索框中输入插件名称：custom frames 。 3. 在下拉选项中选择 OpenKimi 。 4. 打开刚才设置好的 Kimi 窗口。 以上是关于登录 Kimi 以及相关插件和使用的信息。

以下是在 Kimi 创建个人知识库的相关信息： 使用 GPT 打造个人知识库： 由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 将文本拆分成小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量并保存。 当用户提问时，将问题也转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings： embeddings 是浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 向量是用一串数字表示的量，在计算机科学中常用列表表示。 常见的向量距离计算方式是欧几里得距离。 使用 Coze 创建个人知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。 可选择本地文档或问答对表格，还能进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：

以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：如何学习 AI 幻灯片 2：目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具（网站） 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3：AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表 4. 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4：AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5：几款 PPT 生成工具（网站） 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ （免费引导好） 2. Mindshow.fun ：http://Mindshow.fun （Markdown 导入） 3. kimi.ai ：http://kimi.ai （选 PPT 助手暂时免费效果好） 4. Tome.app ：http://Tome.app （AI 配图效果好） 5. Chatppt.com ：http://Chatppt.com （自动化程度高） 6. 百度文库：https://wenku.baidu.com （付费质量好） 幻灯片 6：相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映（图文成片，只需提供文案，自动配图配音） 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助！

以下是关于国产 AI 产品在 2025 年 1 月的一些榜单情况： 在国内流量榜中，排名依次为：deepseek、豆包、Kimi、文心一言、deepseek 开放平台、百度 AI 助手、阿里通义、纳米 AI 搜索、秘塔 AI 搜索。 在国内月活榜中，排名依次为：deepseek、豆包、deepseek 开放平台、Kimi、百度 AI 助手、文心一言、知乎直答、纳米 AI 搜索、沉浸式翻译。 需要注意的是，不同 AI 产品在不同方面可能具有各自的优势，其能力的强弱也会因具体应用场景和用户需求而有所不同。

以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例： 在 2025 年 1 月的国内月活榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，活跃用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，活跃用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%，所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，访问量达 22541 万，环比变化为 20.4093%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，访问量为 3457 万，环比变化为 0.1041%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，访问量为 3282 万，环比变化为 0.1283%，所属公司为月之暗面。 此外，在使用效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。

以下是 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣： 从月活榜来看： deepseek：在月活用户方面表现出色，排名第一，月活用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%。 豆包：月活用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%。 kimi：月活用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看： deepseek：访问量排名第一，达 22541 万。 豆包：访问量为 3457 万。 kimi：访问量为 3282 万。 在输出效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是，这些数据仅反映了一定时期内的情况，且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。

在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。

工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 定义： 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。 功能： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做一些具体的、重复性的任务，比如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务来做事，如果遇到超出范围的情况，就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，可以处理一个完整的过程，比如从客户下单、付款到发货和售后服务，涵盖了所有步骤和环节，更灵活，能够适应变化，可以调整步骤和规则来应对不同的情况，不需要一开始就固定下来。 范围： 智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程。简单说，工作流是全局的，智能体是局部的。 在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。例如，在烹饪中，关键不在于使用多贵的锅，而是按步骤完成每道工序。因此，工作流才是解决问题的关键，它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。

在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。

用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。