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【摘要】秘塔AI搜索“深度研究”模块以多轮推理链可视化、结构化报告、分段强化学习等创新机制，推动AI搜索从信息检索迈向深度研究，极大提升了中文复杂问题分析与知识普惠水平。 这篇文章，K姐带大家一起体验一下，秘塔的“深度研究”到底能做到多深、多准。 它会把一个复杂问题拆解成多个子任务，逐步查找、分析、验证，再串联成一份完整的研究报告，逻辑链条更清晰，信息密度也更高。 在BrowseComp等测评集中， 秘塔AI 都拿下了第一，中文任务得分甚至远高于 DeepSeek-R1 和通义最近开源的WebSailor-72B 这类强模型。 这篇文章，K姐带大家一起体验一下，秘塔的“深度研究”到底能做到多深、多准。
为了验证它在严肃场景的表现，我选了一个自己研究过的主题—— 人工智能（AI）在精准广告投放中的应用困境与伦理风险。 今天，我们就来深入剖析，秘塔是如何通过技术与设计的双重驱动，将昂贵的深度研究功能，打造成一款人人可用的高效工具。 秘塔的深度研究，某种意义上，就是这样一个刚刚诞生的、但已经能帮你把痛点挨个啃掉的工具。 它不是一个简单回答问题的chatbot，也不是AI搜索，而是那个更聪明的已经能帮你梳理思路、组织信息的研究实习生。
当不少企业将目光聚焦于通用Agent的宏大叙事时，秘塔AI于7月15日推出的“深度研究”功能，选择了一个更垂直、更聚焦，却同样关键的突破口——深度信息研究与分析。
秘塔AI搜索的“深度研究”功能，旨在为用户提供一个强大的工具，帮助他们更高效地进行信息检索和深度分析。 用户只需登录秘塔AI搜索的首页，选择“深度研究”模式，输入一个复杂的问题，系统便会自动生成一份详尽的全景报告。 秘塔AI搜索全新推出「深度研究」功能（免费公测中），通过**动态问题链拆解+多轮推理可视化**，将复杂议题转化为结构化报告。 嗯，用户一口气问了三个关于秘塔AI搜索功能的问题，需要分别解释简洁/深入/研究模式的区别、研究模式下的两种子模式差异，以及模型思考方式的对比。
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