1月29日，DeepSeek官方网站招聘页面显示，近期深度求索发布多个招聘岗位，其中包括“搜索算法研究员”。而从岗位职责推测，DeepSeek可能正在研发一款具备多语言、多模态能力，且避免AI幻觉的新一代通用搜索引擎。
DeepSeek对于“搜索算法研究员”的岗位职责描述如下：
1.设计面向AGI的新一代通用搜索引擎，打破传统搜索界限，探索LLM与搜索引擎的深度融合；
2.构建多语言、多模态的检索系统，解决长尾知识与内容可信问题；
3.紧跟LLM/IR领域前沿技术，负责LLM在搜索场景下的规模化落地。
根据岗位职责推测，DeepSeek不局限于现有聊天窗口的“联网搜索”按钮，而是意图打造像Perplexity那样的原生AI搜索产品。而一旦做成，就是对传统搜索巨头和新兴AI搜索的双重竞争，或者说，DeepSeek可能已经悄然加入“超级应用入口”竞争。
同时，DeepSeek在招聘中特别强调“解决长尾知识与内容可信问题”。这是目前AI搜索面临的最大诟病——AI幻觉。DeepSeek显然意识，如果只做chat，它可以胡扯；但如果要做“搜索引擎”，准确性是生死线。这也意味着DeepSeek的目标用户群将从“写代码、写文案的人”拓展到“查资料、做研究、看新闻的人”，直接切入Google等搜索引擎巨头的核心腹地。
另外，招聘还提到“构建多语言、多模态的检索系统”。结合DeepSeek在海外开发者社区的高口碑，他们很可能想利用这一优势，做一个能打破语言障碍的全球知识引擎。而“多模态”则意味着未来的DeepSeek搜索功能可能具备多模态特性，能够处理从文本、图像，甚至音视频等各种形式的输入，以满足用户的信息检索需求。据悉，DeepSeek近日发布了最新开源模型DeepSeek-OCR 2，其核心定位正是处理静态图像，其同步发布的论文《DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow》核心成果，就是使模型具备人类一样的图像内容理解能力，从而显著提升模型在表格、文档和公式等复杂结构场景中的识别与理解效果。而该技术可能带来的效率提升和成本降低，同样适用于多模态搜索场景。
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