AI วิจัยเชิงลึกเสริมพลังการวางแผนตรุษจีน: LongCat โมเดลใหญ่ของ Meituan ใช้ข้อมูลไลฟ์สไตล์ท้องถิ่นแก้ปัญหาจริงได้อย่างไร

ตรุษจีนกำลังจะมาถึง และแวดวงเทคโนโลยีก็เต็มไปด้วยบรรยากาศแห่งการเฉลิมฉลองเช่นกัน ข่าวคราวในวงการ AI ออกมาอย่างต่อเนื่อง: Kimi 2.5 และ Step 3.5 Flash เพิ่งเปิดตัว, DeepSeek V4, GPT-5.3, Claude Sonnet 5, Qwen 3.5, GLM-5 และโมเดลอื่นๆ ก็พร้อมที่จะเปิดตัวเช่นกัน ความเร็วในการพัฒนาทางเทคโนโลยีนั้นรวดเร็วจนตามแทบไม่ทัน

ในช่วงเทศกาลตรุษจีน ผู้ผลิตรายใหญ่ต่างก็มีกิจกรรมมากมาย ทั้งแคมเปญแจกอั่งเปา หุ่นยนต์ปรากฏตัวในงานฉลองตรุษจีน ล้วนแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม การอัปเดตและการเปลี่ยนแปลงที่ถี่เกินไปก็ได้นำมาซึ่งความไม่แน่นอน ทำให้แผนวันหยุดของหลายคนต้องเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การปฏิวัติ AI ครั้งนี้ จะทำให้เรายุ่งกับการปรับตัวจนลืมความสำคัญของเทศกาลเองหรือไม่?

บางที ทางออกอาจอยู่ที่การใช้ AI ในการวางแผนชีวิตในยุค AI การจัดเตรียมสำหรับตรุษจีนปีนี้ ลองมอบหมายให้เครื่องมือวิจัยที่ “ลึกซึ้ง” มากขึ้นดูสิ พอดีว่า เราพบว่าโมเดลใหญ่ LongCat ของ Meituan เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ “Deep Research” (การวิจัยเชิงลึก)

โมเดลใหญ่ชุด LongCat (LongCat) เป็นที่รู้จักในวงการ AI ด้านความเร็วในการตอบสนองและความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือที่แข็งแกร่ง มุ่งเน้นแนวทาง “ปฏิบัติจริง” ในฐานะผู้มาใหม่ในวงการโมเดลใหญ่ Meituan ไล่ตามอย่างรวดเร็ว การอัปเกรดในเดือนมกราคมที่เปิดโหมด “Deep Thinking” (การคิดเชิงลึก) ก็เคยได้รับเสียงตอบรับที่ดี

ฟีเจอร์ “Deep Research” ที่เพิ่งเปิดตัวนี้ ได้ยกระดับความสามารถในการใช้งานจริงไปอีกขั้น เราลองใช้มันเพื่อวางแผนเรื่องตรุษจีนกัน ควรทราบว่า ฟีเจอร์นี้สามารถใช้ได้สูงสุด 10 ครั้งต่อวัน

• ลิงก์ทดลองใช้: https://longcat.ai/

ปล่อยให้สมองโล่ง ปล่อยให้ AI ไปทำการวิจัย

เรื่องราวในตรุษจีนมีมากมาย: การค้นหาร้านอาหาร การไปเยี่ยมญาติพี่น้อง การเดินทางท่องเที่ยว การชมภาพยนตร์และความบันเทิง… ความต้องการเหล่านี้ดูเหมือนง่าย แต่จริงๆ แล้วเกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลจำนวนมาก และต้องการความเข้าใจในท้องถิ่นอย่างลึกซึ้ง

ผู้ช่วย AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่การแสดงความสามารถในการตอบคำถามและการสร้างเนื้อหา แต่มีไม่มากที่สามารถแก้ไขปัญหาชีวิตที่ซับซ้อนได้จริง ฟีเจอร์ Deep Research ของ Meituan LongCat ดูเหมือนจะกำลังเปลี่ยนสถานการณ์นี้

เลือก “Deep Research” ป้อนความต้องการที่เฉพาะเจาะจง:

ช่วงปีใหม่ ครอบครัวจะไปเที่ยวกวางโจวสามวัน พักอยู่ที่เขตเทียนเหอ อยากไปสัมผัสชีวิตแบบ “กวางตุ้งแท้ๆ” ที่แท้จริงที่สุด ช่วยหาร้านอาหารเก่าแก่ 3 ร้านที่ซ่อนอยู่ในตรอกซอยของเมืองเก่า (ไม่ใช่ร้านแฟรนไชส์ที่เป็นที่นิยมในโลกออนไลน์) ต้องเป็นร้านที่ชาวบ้านในพื้นที่ไปกันเป็นประจำ งบประมาณทั้งหมด 5 คนไม่เกิน 1,000 หยวน เปรียบเทียบอาหารขึ้นชื่อและราคาของร้านเก่าแก่เหล่านี้ เปรียบเทียบข้อดีข้อเสียด้านบริการและบรรยากาศร้านอาหาร และให้คำแนะนำอ้างอิง

LongCat ไม่ได้ให้คำตอบทันที แต่ตั้งคำถามสำคัญหลายข้อเพื่อชี้แจงความต้องการก่อน: วันที่เดินทางที่ชัดเจน ประเภทอาหารที่ชอบ ความต้องการด้านสภาพแวดล้อม ระยะทางในการเดินทางที่ยอมรับได้ เป็นต้น

หลังจากข้อมูลได้รับการเติมเต็มครบถ้วน มันจึงเริ่มต้นการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึก รายงานวิจัยที่สร้างขึ้นในที่สุด ไม่เพียงแต่ระบุอาหารขึ้นชื่อและราคาของร้านเก่าแก่สามร้านเท่านั้น แต่ยังให้แผนการสั่งอาหารภายในงบประมาณ เส้นทางการเดินทางโดยตรง และแม้กระทั่งใช้โค้ดสร้าง “คู่มือหลีกเลี่ยงช่วงเวลาเร่งด่วน” สำหรับช่วงเวลาอาหารเย็นในตรุษจีน

จุดแข็งหลักของ LongCat อยู่ที่การมีฐานข้อมูลจริงขนาดใหญ่ที่สะสมในด้านชีวิตประจำวันท้องถิ่นของ Meituan ร้านอาหารแต่ละแห่งที่กล่าวถึงในรายงาน มีข้อมูลการซื้อขายจริงและความคิดเห็นของผู้ใช้เป็นหลักฐาน เช่น “155 คนแนะนำ”, “คะแนนสภาพแวดล้อม 4.1”, “ขยายเวลาทำการในช่วงตรุษจีน” ข้อมูลเหล่านี้ล้วนมาจากที่นี่ ท้ายรายงานยังระบุแหล่งที่มาของข้อมูล ซึ่งสามารถคลิกไปยังหน้า Dianping เพื่อตรวจสอบหรือสั่งซื้อได้โดยตรง

การเลือกของขวัญสำหรับการไปเยี่ยมญาติในช่วงตรุษจีนก็เป็นศาสตร์อย่างหนึ่ง เราได้ตั้งสถานการณ์อีกอย่างหนึ่ง:

ช่วงปีใหม่จะกลับบ้านเกิดที่หังโจวไปเยี่ยมญาติ ต้องเตรียมของขวัญสามชุด พ่อแม่อายุ 50 กว่าปี พ่อชอบดื่มชา แม่เป็นโรคเบาหวานต้องควบคุมน้ำตาล; ป้าและลุงสุขภาพยังดีแต่ฟันไม่ค่อยดี; อากับอาอายุ 58 ปี ให้ความสำคัญกับการดูแลสุขภาพมาก ลุงชอบการเขียนพู่กันจีน งบประมาณแต่ละบ้านประมาณ 600 หยวน ต้องการของขวัญที่ดูดีมีระดับ เหมาะสำหรับผู้สูงอายุ และควรสะท้อนเอกลักษณ์ของหังโจวได้ดีที่สุด ช่วยหาของขวัญในตัวเมืองหังโจวหรือย่านการค้าโดยรอบให้หน่อย แต่ละบ้านแนะนำแผนการจัดชุดของขวัญ 1-2 แบบ ระบุสถานที่ซื้อ รายละเอียดราคา เปรียบเทียบความใช้งานจริงและการแสดงออกถึงความตั้งใจ ให้คำแนะนำการจัดชุดที่ดีที่สุด

สังเกตกระบวนการทำงานของ LongCat: มันดึงคำสำคัญจากความต้องการเพื่อค้นหาบนเว็บก่อน จากนั้นนำข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับของฝากพิเศษหังโจวที่คัดกรองมา ไปค้นหาอย่างแม่นยำในท้องถิ่นบน Dianping เพื่อระบุตัวร้านค้าได้อย่างชัดเจน

ในการแนะนำของขวัญ มันจับคู่ตามประเภทตามสถานะสุขภาพ ข้อจำกัดด้านอาหาร และความชอบทางวัฒนธรรมของผู้สูงอายุสามกลุ่ม: จัดนก燕窝น้ำตาลต่ำให้แม่ที่ต้องควบคุมน้ำตาล เลือกขนมหวานนุ่มๆ ให้ป้าที่ฟันไม่ดี แนะนำพู่กันจีน Shao Zhiyan พร้อมผลิตภัณฑ์文创ของ Xiling Seal Engraver’s Society ให้ลุงที่ชอบการเขียนพู่กันจีน LongCat ยังคำนึงถึงระยะทางและเวลาเดินทางระหว่างร้านค้า วางแผนเส้นทางการซื้อที่มีประสิทธิภาพ และเตือนให้ระวังเวลาการซื้อก่อนตรุษจีน การขนส่งขนมหวานแบบ冷链 เครื่องหมายป้องกันของปลอมของชาหลงจิ่ง เป็นต้น

ถึงตอนนี้ “AI + ชีวิตประจำวันท้องถิ่น” ได้รับคำจำกัดความใหม่แล้ว LongCat Deep Research ไม่เพียงแต่สามารถเรียกใช้ chain เครื่องมือจริงเพื่อทำงานค้นหาและวางแผนบริการชีวิตที่ยากได้เท่านั้น แต่ยังทำให้ผลลัพธ์น่าเชื่อถือ คำแนะนำเป็นมืออาชีพ และแผนงานถูกออกแบบเฉพาะบุคคล

การทดสอบล่าสุดยืนยันความสามารถของมัน การทดสอบนี้เชิญผู้ใช้ 60 คนจาก 36 เมืองทั่วประเทศ ให้ประเมินกลยุทธ์การกิน เที่ยว และสนุกที่สร้างโดยผลิตภัณฑ์ AI หลายรุ่นแบบ blind test เปรียบเทียบกัน

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่า ในตัวชี้วัด “อัตราการบันทึกและแชร์” (ผู้ใช้คิดว่ากลยุทธ์มีประโยชน์มาก ยินดีบันทึกหรือแชร์โดยตรง) LongCat ครองอันดับหนึ่งด้วยสัดส่วน 31.1% สูงกว่า ChatGPT ที่ 16.7%; ในตัวชี้วัด “อัตราการใช้งานได้โดยรวม” (ผู้ใช้คิดว่ากลยุทธ์ส่วนใหญ่หรือใช้งานได้ทั้งหมด) LongCat ทำได้ 61.1% ซึ่งนำหน้า ChatGPT และผลิตภัณฑ์ AI หลักอื่นๆ เช่นกัน นี่แสดงให้เห็นว่าในงานประเภทนี้ ระดับ “พร้อมใช้ทันที” และความสามารถในการใช้งานโดยรวมของ LongCat ได้แสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบแล้ว

สิ่งนี้ให้ความรู้สึกว่า: สำหรับการวางแผนชีวิตเช่นการกิน เที่ยว และสนุก คุณเพียงแค่เสนอความคิด ที่เหลือสามารถมอบหมายให้มันทำได้

ไม่เพียงแต่ชีวิตประจำวัน: การวิเคราะห์เชิงลึกในประเด็นที่จริงจัง

อย่าคิดว่า LongCat ถนัดเฉพาะการวางแผนชีวิตประจำวัน มันยังทำได้ดีในการจัดการประเด็นที่จริงจังอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ตัวละครประวัติศาสตร์ “Feng Dao” ที่เป็นที่ถกเถียงในละครยอดนิยมล่าสุด “太平年” เราโยนคำถามประเมินประวัติศาสตร์นี้ให้ LongCat

มันไม่ได้แบ่งแยก “ความจงรักภักดีหรือความทรยศ” อย่างง่ายๆ แต่พิจารณา Feng Dao ในบริบทกว้างของยุค Five Dynasties and Ten Kingdoms ที่มี “สุญญากาศทางความชอบธรรม”: การเปลี่ยนราชวงศ์บ่อยครั้งภายในครึ่งศตวรรษ วัตถุแห่ง “ความจงรักภักดีต่อกษัตริย์” นั้นเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา รายงานแยกแยะปรัชญาการเมืองของ Feng Dao ชี้ให้เห็นว่าเขาหันความจงรักภักดีจากกษัตริย์เฉพาะบุคคลไปสู่การคงอยู่ของอารยธรรม โดยมี “การทำให้ประชาชนสงบสุข” เป็นเป้าหมายสูงสุด

LongCat วิเคราะห์ว่า Feng Dao เป็นผู้ดูแลการพิมพ์ “Nine Classics” เป็นเวลา 22 ปี ข้ามสามราชวงศ์โดยไม่เคยหยุดชะงัก นี่เป็นโครงการตีพิมพ์หนังสือขนาดใหญ่ครั้งแรกของจีนที่นำโดยรัฐ เป็นรากฐานให้กับ “การปกครองด้วยวัฒนธรรม” ของราชวงศ์ซ่ง รายงานยังจัดลำดับการเปลี่ยนแปลงของการประเมินทางประวัติศาสตร์ จากการวิพากษ์วิจารณ์ของ Ouyang Xiu, Sima Guang ไปจนถึงการตีความที่แตกต่างของ Su Zhe, Li Zhi และวางความขัดแย้งนี้ไว้ในบริบทยุคสมัยของการสร้างจริยธรรมขงจื๊อใหม่ของราชวงศ์ซ่ง ชี้ให้เห็นว่า Feng Dao กลายเป็นสัญลักษณ์ของการสร้างโครงสร้างทางการเมืองในระดับหนึ่ง

จะเห็นได้ว่า LongCat สามารถสร้างสมดุลระหว่างมุมมองหลายฝ่าย วิเคราะห์เชิงลึกจากหลายมิติทั้งการเมือง วัฒนธรรม ศีลธรรม และในที่สุดให้ข้อสรุปที่ลึกซึ้งเช่น “บุคคลโศกนาฏกรรมที่ต้องเลือกอย่างยากลำบากระหว่างความจงรักภักดีต่อกษัตริย์กับความเมตตาต่อประชาชน” ความสามารถในการวิเคราะห์ของมันใกล้เคียงกับระดับของผู้เชี่ยวชาญวิจัยแล้ว

วิธีวิทยาทางเทคนิคของ LongCat: ทำให้โมเดลใหญ่ “เรียนวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมให้ดี”

เบื้องหลังความสามารถในการวิจัยเชิงลึก คือความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะและการประมวลผลงานที่ซับซ้อนของ LongCat

LongCat เวอร์ชันใหม่มีความสามารถในการประมวลผลงานระยะยาวและพร้อมกันสูง รองรับการโต้ตอบสูงสุด 400 รอบและความยาวบริบท 256K สามารถเข้าใจและแยกแยะความต้องการเฉพาะบุคคลที่ซับซ้อนและงานวิจัยเอกสารยาวได้อย่างต่อเนื่อง

ทีมวิศวกรรมสร้าง workflow อัตโนมัติแบบ multi-agent ให้กับ LongCat ทำให้เกิดการแบ่งงานเชี่ยวชาญตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล (Search Agent) การวิเคราะห์วิจัย (Report Agent) ไปจนถึงการนำเสนอแบบ visualization (Render Agent) และส่งมอบรายงานมืออาชีพที่ใช้งานได้ทันทีในที่สุด

บนเกณฑ์มาตรฐานการประเมิน BrowseComp ความสามารถในการค้นหาแบบ agent ของ LongCat ได้คะแนน 73.1 ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโมเดลปิด top-level แล้ว แสดงให้เห็นว่ามีความสามารถในการตัดสินใจและให้เหตุผลงานที่ซับซ้อนชั้นนำของอุตสาหกรรมแล้ว

จากสถาปัตยกรรมการสร้าง การฝึกฝน ไปจนถึงหลังการฝึกฝน LongCat มีการออกแบบเฉพาะหลายประการในระดับเทคนิค

ประการแรก กระบวนการฝึกฝนของ LongCat เน้นความจริงและความเป็นธรรมชาติ ด้วยการสะสมอย่างลึกซึ้งของ Meituan ในด้านชีวิตประจำวันท้องถิ่น โมเดลได้สร้างชุดเครื่องมือจริงที่ครอบคลุมการค้นหา POI การวางแผนเส้นทางแผนที่ การค้นหาความคิดเห็น/โน้ต ทำให้ agent ฝึกฝนเสร็จสิ้นในการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมจริงตลอดเวลา

นี่คือลักษณะเฉพาะของ LongCat ผ่านการฝึกฝนรอบๆ สถานการณ์จริง โมเดลนี้แสดงความสามารถโดดเด่นในการค้นหาแบบ agent และการเรียกใช้เครื่องมือ มันเก่งในการทำความเข้าใจ API ที่ซับซ้อน และสามารถเรียกใช้เครื่องมือเพื่อทำงานได้อย่างแม่นยำ (เช่น การสอบถามสต็อก การแก้ไขคำสั่งซื้อ เป็นต้น) จึงช่วยเพิ่มความสามารถในการประมวลผลงานจริงออนไลน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประการที่สอง LongCat เรียนรู้วิธีการเขียนรายงานของมนุษย์ มันใช้สถาปัตยกรรมการสร้างแบบหลายขั้นตอนก้าวหน้า: AI สร้าง “โครงร่างรายงาน” แบบ global ก่อนโดยอิงจากบทสรุปการค้นหาทั่วทั้งเว็บ เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างตรรกะมีความเข้มงวด จากนั้นผ่านกลยุทธ์ “การสร้างแบบ recursive” นำโครงร่างบทปัจจุบัน เอกสารการค้นหาที่เกี่ยวข้อง และบริบทบทก่อนหน้าร่วมกันเป็นอินพุต เขียนทีละบท

กลไกนี้แก้ไขปัญหาที่ AI มักพบในการสร้างข้อความยาว เช่น การขาดตอนของตรรกะและการลืมบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้แน่ใจว่าตรรกะของบทความที่สร้างโดย LongCat สอดคล้องกันตั้งแต่ต้นจนจบ ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่าทุกแง่มุมย่อยของความต้องการผู้ใช้จะได้รับการขุดค้นข้อมูลอย่างเต็มที่

นอกจากนี้ LongCat ยังรับประกันความถูกต้องของเนื้อหาที่สร้างผ่านกลไกการตรวจสอบหลายรูปแบบ ในขั้นตอนการทำความสะอาดข้อมูลและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โมเดลได้แนะนำกลไก Rubrics-as-Reward สร้างระบบการให้คะแนนหลายมิติที่รวมอัตราความถูกต้องของการอ้างอิง อัตราการเรียกคืนข้อมูล ความลึกของรายงาน ระดับการปฏิบัติตามคำสั่ง และความอ่านง่าย เข้ามา ทำการทำความสะอาดและคัดกรองข้อมูลฝึกฝนด้วยมาตรฐานสูง

กลไกนี้เน้นความถูกต้องของการอ้างอิงข้อมูลเป็นพิเศษ ลดปัญหาการเกิด “ภาพหลอน” ของโมเดลลงอย่างมาก ทำให้แน่ใจว่าทุกคำแนะนำชีวิตประจำวันท้องถิ่นที่ LongCat ให้ (เช่น เวลาทำการร้านค้า ราคา ที่อยู่) มีหลักฐานอ้างอิง

สุดท้าย LongCat เวอร์ชัน DeepResearch ใช้ “กลยุทธ์การฝึกฝนแบบผสมผสานความรู้ข้ามโดเมน” เพื่อเติมเต็ม “วิชาวิทยาศาสตร์” ให้กับโมเดลใหญ่ “นักเรียนสายศิลป์” นี้ ทำให้มันกลายเป็นนักวางแผนการเดินทางที่มีความคิดแบบวิศวกร

ภายใต้กลยุทธ์การฝึกฝนแบบผสมนี้ ข้อมูลโดเมนแนวตั้งของการสร้างรายงานและการ render ได้รับการฝึกฝนร่วมกับข้อมูลทั่วไป ข้อมูลคณิตศาสตร์ โค้ด เป็นต้น ลักษณะตรรกะที่เข้มงวดซึ่งมีอยู่ในข้อมูลโค้ดและคณิตศาสตร์ ถูกใช้เพื่อเพิ่มความ

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง