联网骗局：用过期数据伪装实时搜索！ 你使用‘联网搜索’对结果不满意时，有没有想过联网背后，可能只是陈旧的数据在‘假装’新鲜？现状：我先后在联网模式的Grok3、ChatGPT-4o、Gemini 2.0、国内的Deepseek R1、Kimi 1.0、豆包1.5的AI搜索版、千问2.5 Max，测试了以下这个问题：“请从新闻专业领域的网站和社交媒体，搜索今天内的AI相关新闻内容10条，并按每条50字左右分析整理给我。”搜索的10条今日新闻情况对比如下：大语言模型目前依然存在很多问题：例如幻觉；偏见、隐私问题、有害滥用，“在事物快速变化或处理需要深入知识或者最新的高度专业化内容时的不准确性”也是其中之一。我们使用联网搜索最看重的是内容的时效性和真实性，认为联网搜索可用以克服大模型的这点限制。而目前大多数大语言模型公司的联网搜索用的却是几天、几个月甚至几年前网络爬取了存储在自己服务器上的数据，很是不尽人意了。原因：大模型厂商真的不知道我们需要的联网搜索是指什么吗？Grok3的自我解释是： “这种偏差并不是因为我故意使用旧内容，而是受限于爬取和索引的时效性。”具体来说，目前各大面临的：首先，是技术瓶颈：现代网站广泛使用的Cloudflare等反爬系统，让传统爬虫的效率下降40%以上（来源：BrightData 2024年爬虫行业白皮书）。当AI系统需要访问10个不同网站时，仅等待动态页面加载就要消耗平均7.3秒（来源：WebPageTest 2024全球测速报告）。 其次，成本问题：真正实现分钟级数据更新，需要持续运行的服务器集群。根据AWS的定价计算器（来源：AWS官网, 2024/06），维持一个能处理1000次/秒请求的爬虫系统，每月成本高达18,000美元——这是大多数AI公司不愿承担的。” 最后，法律限制：欧盟2024年新实施的《数字服务法案》（DSA）第27条规定（来源：EUR-Lex, 2024/02），任何自动抓取个人公开信息的行为都必须获得明确授权。这直接导致大量社交媒体数据无法被及时获取。然而，对于我们用户来说，既然AI自己的知识库都基本更新到2024年了，要这假联网高级功能有何用？解决方法：我们为什么使用联网搜索的各种AI工具？我们想要的是实时信息搜索的基础上它能分析处理的能力。那么在伪实时的当前现状下，我们怎么做才能才能解决这个问题呢？以下我们从”无代码基础人群+使用免费工具（需要实时真实有效信息+对信息进行有效分析整合后输出）“的角度，介绍两种方法：1、通常情况下，手动搜集官网数据，用大模型辅助整合：第一步： 让大模型列出权威渠道，如官网、主流媒体等，一个小提示：除了特殊中文内容源需求，优先英文内容源会获得更优质大渠道；第二步： 自行访问这些网站并搜集最新信息，保存到你的电脑；第三步： 将数据通过附件或复制粘贴方式喂给给你心仪的大模型进行处理优化，最后，抱走你的最终输出内容。这种办法有一个缺点，每次你要搜索处理类似的内容时，都是要手动来回进行这种机械重复的动作。或者，2、你可以使用自动化工作流工具，比如Make：访问 make.com，注册、新建一个脚本。 首先，通过大模型（也可以使用api）列出权威渠道，如官网、主流媒体等 关于内容来源：能够rss订阅的内容，通过rss订阅接入Make，再将其接入大模型，进行处理，输出；其它内容源，通过对应的api接入数据，接入大模型处理。我们以前面提到的新闻抓取整合需求为例。具体需求：订阅AI相关10条新闻，并对标题进行中文翻译，和正文链接一起整合后，每日早上八点自动发送到我的telegram频道。实例拆解和具体方法请见视频。 升级AI商汇付费会员查看 并享有更多权益 升级...