什么是AI產品的真需求，用戶到底要什么？

最近的AI圈有點朝著時尚行業、快消行業發展。

新產品、新概念層出不窮，精彩的敘事、炫目的視頻快速迭代；時而帶來驚喜，又時常讓人感到落差。

我不禁在想：AI產品不變的是什么？真需求到底有哪些？

從通用強大的模型，到真實瑣碎的需求，中間巨大的差距，可能不是谷歌、微軟這些海外巨頭能彌補的。

體驗完最新的谷歌全家桶和一批Agent新秀，我不禁想起了一位老朋友——問小白。

問小白目前不僅支持網頁，還有移動端。直達地址： https://www.wenxiaobai.com/

小白研報，直擊痛點

AI圈產品更新迭代速度很快，常常在短短幾個月內，就會有顛覆性的體驗升級。

兩個月前寫過問小白的通用能力，但今天再用，能感覺到又有了非常顯著的變化，比如“小白研報”功能。

小白研報是基于元石大模型，由“問小白”自研的國產版DeepResearch（深度研究），特別擅長解答復雜問題。

在研報這個場景，我有兩大痛點：一個是幻覺，一個是文本長度。

比如DeepSeek等大模型在AI學術問題上，會出現的人名和作品幻覺、數字不準，大致看起來不影響，真的出問題就很致命。

還有眼下通用Agent的通病，比如意圖識別很難一次到位、上下文多輪連續性失真等問題。

問小白在這些問題的基礎上，設計了自己的工作流框架，多加了一層防火墻。

比如我想寫一份關于AI Agent的研究報告：

思維過程比較嚴謹完善，甚至有點強迫癥的傾向。

問小白除了常規的信息檢索、整合分析，多做一步的，是對工作流的把握和對信息的二次驗證。

細究各個環節，從信息采集到觀點整合再到可視化代碼，每一步都讓人看得放心。

https://www.wenxiaobai.com/share/html/10c1ea5f-12e1-4d36-8f9c-6d91179cef67?refer_channel=deep_research

信息源優先是公認有影響力的論文，結合了海內外的前沿信息。

比如Agent相關研究報告里，問小白的市場規模預估、復合增長率等數值，非常精確，而且有理有據。經過我的校驗比對發現也是準確無誤的。

每一個數據，都是真實可考的數據，就讓我對結果能更有信心。

在信息量和美觀程度上都令人滿意。

對于需要多維資料、復雜推理及內容解析的項目，比如財報分析、學術/商業研究、乃至生活場景里復雜的策略規劃等，各種真實場景都在問小白的能力范圍內。

它可以根據問題，像真人一樣不斷思考 - 搜索 - 推理 - 總結 - 再搜索。

再比如我想研究阿斯巴甜對健康的影響：

https://www.wenxiaobai.com/share/html/38830208-a0db-410e-8a1f-a637ecafa8fd?refer_channel=deep_research

特意數了一下，思考推理步驟平均可達30 + 輪，平均可瀏覽200 + 網頁，然后生成一個專業的、結構清晰、帶可視化圖表的長文報告。

再比如我想看看00后婚禮的新特點：

https://www.wenxiaobai.com/share/html/3fc27d69-b9e9-4cb6-adbc-1e0fa96e7348?refer_channel=deep_research

并且，問小白的研報還常常給我超出問題本身的一些思路。

多想的這一步、兩步，往往才是更有含金量的，就像是名師提供的新的解題思路，呈現形式也非常有條理。

還有涉及到一些較新的現實問題：「90后存款」。

https://www.wenxiaobai.com/share/html/899512a1-73cf-4df8-b993-0328617d166a?refer_channel=deep_research

小白研報的完成度也非常高，分析視角很科學，給出的關于“財務行為學”、“代際比較視角”都是我之前沒有想到的。

每一個生成的報告，字數都能達到1萬甚至2萬，完全是一份大報告的體量，放以往都得是我一周的工作量。

相比大模型的通用性，問小白就像是更懂我的“貼心版”，離我的需求更近一點，節省的時間就多出很多。

還有一個分享的小細節。很多朋友用DeepSeek就只能復制粘貼，不利于整合成個人知識庫或者介紹給身邊人。

問小白就能把優質回答、完整研報，變成鏈接一鍵分享，讓朋友也能直接看到問答和思考的過程。網頁、長圖、鏈接都是可以選擇的分享模式。

個人體感是，“小白研報”不是Agent，勝似Agent。

不一定要蹭熱點，反而有自己對用戶訴求的理解。

更專業的「學術搜索」

問小白AI搜索，包括日常搜索（即時獲取最新信息）、和專業搜索（深度檢索更多資料）、學術搜索（權威學術資料查找）。

相比日常搜索，專業搜索會拆解更多搜索角度，閱讀更多網頁，信息網更深更廣，可以說非常細節了。

我特意找了一個不容易回答的學術問題：“AGI對全球勞動市場結構的經濟影響與應對政策研究”，想測試一下新出的「學術搜索」。

海量的學術文獻檢索、準確無誤的引用表述、直達論文原文，甚至讓我這個非職業研究者也能重拾對學術的向往。

AI圈流行看論文，但有了問小白學術搜索以后，高質量的信息才更加觸手可及。

網頁由「問小白」一鍵生成，https://www.wenxiaobai.com/share/html/605a532b-4a8c-470f-9c27-f293eacf9c8b_1747928647209?refer_channel=answer_visualization

信息的可視化、可傳播，在我看來是接下來的趨勢。

1分鐘一鍵生成學術網頁，在我看來不僅是好看，也許也將讓“學術平權”真正落地。

不僅讓人對學術有興趣，同時也更容易看進去、更輕松看得懂。

更精準的AI搜索

越深度使用越發現，問小白日常最好用的AI搜索之一。

不僅有DeepSeek、Qwen3作為可選模型，整體用下來，更順暢、更沒有延遲。

但有時候問小白的結果，似乎比原版大模型還更準確是怎么回事呢？

原來是在模型基礎上，結合了問小白自研的 RAG 增強，這才使得搜索更準，速度更快，答案直出更敏捷。

大模型 + 超強 RAG 能力，完美替代搜索軟件，AI 時代，這才是新的搜索入口。

當我問起“自媒體變現路徑”，給出的搜索結果一是有邏輯，二是有信息增量。

延展閱讀比較讓我驚喜，小白研報優質內容和相關話題做了推薦，類似的命題有其他角度的呈現和更深入的解讀：

很明顯的一個特點是，問小白每次會請求 3-5 個搜索引擎響應，日常搜索差不多索引100多個網頁，專業搜索最高可達 200+網頁。

同時還有包括多模態、多領域的高質量知識庫內容，每次搜索有 20-50 個領域知識庫加持。

關鍵讀取還很快，答案出得比我看標題的速度還快，實際生產力場景我就是在被推著走。

一全一“深”，一橫一縱，問小白在搜索上，從量的實現有了一定質的突破。

我想對近期特別火的Labubu和泡泡瑪特做一些情況了解，看完問小白的回答讓我更加理解Labubu為什么能火——

除此之外，一些專業的冷門的問題也可以覆蓋。

比如我讓對比RAG和Embedding，想要有論文和海外學術的資料支撐：

問小白就像一個眼里更有活的超級助手，看一步、想三步。

除了論文，還有基于論文的延伸分析和更多場景給到我，一鍵生成ppt這樣的技能肯定不在話下。

本身在RAG框架下，問小白做了很細致的系統設計，關鍵詞捕捉、意圖分別、映射關系，拆的更準，所以結果更優。

而有驚喜的是，打通了內容后鏈路更長的下一步。

表面上我是想研究Agent或者RAG，但是不是用PPT或者網頁呈現更能滿足我的需求呢？

問小白就替我想到了，直接在結尾可以一鍵轉成精美的網頁。

模型的競爭逐漸寡頭化，但對需求的理解真還有待深挖。

比寫文本更進一步的，是把東西做出來。

對于大部分普通用戶或者興趣玩家，而更順暢的代碼輔助工具，不一定是Cursor，可能就是問小白這樣更加線性又自然的載體。

One More Thing

除了搜索能力，問小白的智能體模塊、生圖能力也吸引了我的興趣。

正如我最開始拋出的問題：AI產品對于用戶來說，真實的需求是什么？

問小白的智能體模塊給出了答案。

可以說，用戶需要什么，問小白上就有什么。

用戶沒想清楚自己要什么，問小白就提前把功能做出來、場景預設好。

再比如用戶喜歡“照片轉吉卜力風格”，問小白也會迅速響應需求，上線高水準的對應功能。

對于隱私保護，問小白的考慮也很到位，通過「隱私模式」解決用戶的后顧之憂……

「多模態、搜索、推薦」這三大核心技術棧，能同時具備技術能力的團隊極少，而問小白則隱隱有了一些黑馬的勢頭。

雖然問小白的產品流量已經悄悄到達了榜單前列，但團隊和公司依然很低調，也不會用“邀請碼”的方式渲染稀缺感。

反而這是一款讓我覺得輕松和舒服的產品，不會焦慮不會fomo，隨著踏踏實實的底層技術一起越來越好，也讓生活和工作更輕松、更美好。

何妨試一試呢？

也許就會打開新的天地！

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