Mita Technology新型AI研究模型「先思考后搜索」核心分析
一、模型核心创新
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思维框架优先机制
- 通过AI模型预先构建研究路径与逻辑框架，为后续信息整合提供结构化基础。
- 目标：提升用户获取信息的效率，缩短研究周期。
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「小模型+大模型」协同架构
- DeepSeek R1：负责深度推理框架设计与任务拆解。
- 自研模型：承担信息检索与数据整合任务。
- 分工优势：2-3分钟内完成数百个网页的搜索与分析，效率远超人工。
二、效率对比与案例验证
| 维度 | 传统研究方式 | Mita新模型 |
|---|---|---|
| 时间成本 | 数日 | 短至数分钟 |
| 信息处理量 | 人工筛选有限 | 自动整合多源数据 |
| 应用案例 | – | 计算《流浪地球》行星发动机制造成本，自动调用288份文献快速推导结论 |
三、技术迭代方向
- 功能扩展计划
- 新增代码执行、数值分析模块，强化AI研究能力。
- 优化目标
- 适应快速变化的信息环境，提升数据获取与分析的精准度。
四、行业影响与用户价值
- 研究生产力革新：从「人工主导」转向「AI框架引导」，降低专业研究门槛。
- 长尾需求覆盖：满足需快速获取浅层研究结论的场景（如市场初探、竞品速览）。
- 数据驱动决策：通过高效分析助力用户应对信息过载问题。
