主要观点总结
本文主要介绍了清言AI搜索的深度推理功能，该功能通过分步骤的层层递进和逻辑推演，提高了AI的推理正确率。清言AI搜索可以通过联网搜索+多步推理，解决常规AI不能解决的难题。与常规搜索相比，清言AI搜索具有支持超过100个网页的并发搜索、支持多级推理的思维链以及能够综合调用各种工具解决问题的能力。
关键观点总结
关键观点1: 深度推理的定义和重要性
深度推理是一种通过分步骤的层层递进和逻辑推演，提高AI推理正确率的方法。清言AI搜索采用这种思维链模式，可以解决复杂问题。
关键观点2: 清言AI搜索的功能特点
清言AI搜索可以通过联网搜索+多步推理，解决常规AI不能解决的难题。它支持超过100个网页的并发搜索，用时仅为人类用户的1‰。
关键观点3: 清言AI搜索的应用示例
通过几个具体的问题解答示例，展示了清言AI搜索在解决复杂问题上的优势，如预测股市、总结历史牛市趋势等。
正文
许多人都有这样的经验，把一个复杂问题扔给大模型，它可能就懵了，或者开始胡说八道，要么就是只能做出一些简单的总结回答，甚至考虑到幻觉的原因，有时候大模型还会一本正经谈论一些似是而非泛泛而谈的内容。
这时我们就不得不诉诸一种全新的功能——深度推理。
常用的AI的人可能会知道一个能够降低AI错误率的咒语——Think Step by Step。
和人类一样，分步骤的层层递进，通过不断的逻辑推演和交叉验证，推理的正确率得以显著提升。
而清言AI最新“AI 搜索”功能，据说就采用了这种思维链模式。
同样是上面的问题，来看看清言 AI 搜索的回答。
https://chatglm.cn/share/FNx4v
能够通过联网搜索+多步推理，对话式的搜索变得更聪明，有逻辑，从而解决常规AI不能解决的难题。
具体来说，深度推理可以根据用户的问题进行联网搜索，不仅可以一次性搜索和总结大量网页；更能够分步骤拆解用户的问题——就像人类思考那样，通过多次搜索、推理与验证，努力把判断和整理的复杂过程贯穿其中，从而得出正确答案。
下面举个例子，当我们询问“今年诺贝尔物理学奖获得者，出生的那年世界发生了什么重大事件”，清言AI将分3步解决问题：
1）搜索2024年诺奖获得者获得者；
2）搜索该获得者出生的年份；
3）搜索当年重大事件。
针对用户的问题，清言可以在数秒内同时检索超过100个网页，阅读并总结，用时仅为人类用户的1‰。
简单来说，就是分步处理复杂问题。这让大模型能够解决日常生活中一些比较困难、需要多想一下的问题。例如：
https://chatglm.cn/share/FNICz
联动清言看家本领All tools能力，效率倍增：
在联网搜索和多级推理中，清言还能够大模型的 All tools 能力，调用包括绘画、代码在内的各种工具，综合解决问题。
比如下面这个例子。
https://chatglm.cn/share/FNxPw
大模型不仅可以搜索数据，分析走势，还能直接生成图表。
有这么多 buff 叠加，清言 AI 搜索对复杂问题对回答能力显著提升，甚至可以搞定许多脑洞大开的问题。
甚至可以帮你总结历史上的牛市，连趋势图都能画出来，看得一清二楚。
https://chatglm.cn/share/FNYLR
像一些日常生活中需要基于数据决策的问题，AI 搜索也是手到擒来。比如可以让它当你的买房小助手。
问题：
我现在有300万预算，想要在北京买一个80平以上的一手新房，联网查询北京当下各个区的平均房价，告诉我可以在哪些区域买房？
https://chatglm.cn/share/FN4vx
