主要观点总结
本文探讨了以大语言模型为基础的生成式AI搜索正在重塑信息获取的方式，提出了NExT-Search的新一代搜索范式来解决生成式AI搜索中的反馈机制问题。文章介绍了生成式AI搜索与传统Web搜索的区别，详细阐述了NExT-Search的反馈机制包括双模式用户反馈机制、双阶段反馈利用策略和反馈商城的构想，并提出了未来研究方向和投稿通道。
关键观点总结
关键观点1: 生成式AI搜索与传统Web搜索的区别
生成式AI搜索通过端到端的答案生成方式重塑信息获取方式，提高了用户获取复杂信息的效率，但牺牲了细粒度反馈，导致模型难以定位问题所在，优化链条中断。
关键观点2: NExT-Search的反馈机制
NExT-Search旨在重建细粒度、可利用的用户反馈机制，通过双模式用户反馈机制（User Debug Mode和Shadow User Mode）和双阶段反馈利用策略，实现用户深度参与和模型持续优化。
关键观点3: 反馈商城的构想
为了激励用户参与，NExT-Search提出了反馈商城的构想，用户可以把自己的“调试模板”保存、上架，其他人可购买复用，平台给予收益。
关键观点4: 未来研究方向
NExT-Search仍处于理论框架与可行性探索阶段，尚未在大规模系统中完成端到端部署与实证验证。未来研究方向包括个性化用户模拟器的构建与训练、多源反馈融合与高效学习算法设计、人机交互设计与可用性优化等。
关键观点5: 投稿通道
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