Google Deep Research koos Kaksikute 2.0 -ga - täiustatud uurimisfunktsioonide põhjalik analüüs

Kuidas Google Deep Research muudab teabe hankeid

Andmete üle ujutatud maailmas kasvab vajadus tõhusate ja intelligentsete meetodite järele teabe hanke ja analüüsi jaoks hüppeliselt. Saadaolevate andmete suur kogus ületab inimese võimet seda käsitsi otsida, seda hinnata ja muuta kasutatavateks teadmisteks. Traditsiooniliselt oli hästi põhjendatud uurimistöö ajaline ja tüütu protsess, mis võib võtta tunde, päevi või isegi nädalaid. Käsitsi otsingud, lugematute veebisaitide skoorimine, usaldusväärsuse ja asjakohasuse allikate kriitiline hindamine, samuti sidusa üldpildi kogutud teabe hilisem süntees - kõik need olid ja on endiselt hädavajalikud, kuid tohutult ressursside intensiivsed sammud uurimistöös.

Kuid tehisintellekti (AI) tekkimine avab nüüd täiesti uued horisondid ja revolutsioonilised võimalused selle teabe hankimise ja töötlemise põhiprotsessi põhjalikuks optimeerimiseks ja kiirendamiseks. AI toetatud tööriistad lubavad mitte vähem kui teabe käsitlemise, analüüsimise ja meie eesmärkidel kasutatava muutmise muutmist. Google, AI uurimistöö ja rakenduse valdkonna teerajaja, peab looma tööriista, millel on potentsiaal keerukate uurimisülesannete maastikku nullist ümber kujundada „Deep Research” tutvustamisega -tehnoloogia, mida nüüd toidab --art Gemini 2.0 mudeli.

Google'i sügavate uuringute teade on midagi enamat kui lihtsalt uue tarkvaratoote idee. See on signaal paradigma muutmiseks uurimismetoodikas. Samaaegne rõhuasetus kiirusele - „uurimistöö mõne minutiga” - ja põhjalikult - “üksikasjalikud, mitmepoodide aruanded” - näitab uurimisparadigmade olulist nihet. Eemal traditsiooniliselt ajaliselt tarbivate käsitsi protsessid kiirendatud, kuid sügava teabe ajastu poole. See potentsiaalne muutus mõjutab kaugeleulatuvat mõju tootlikkusele ja tõhususele erinevates valdkondades, alates akadeemilistest teadusuuringutest ja teaduslikest avastustest kuni majandus- ja turuanalüüsist kuni strateegiliste otsustusprotsessideni ettevõtetes ja organisatsioonides.

Lisaks ületab Deep Researchi nägemine puhta kiirenduse ja tõhususe suurenemise. "Tugevama isikupärastamise" mainimine Kaksikute 2.0 kontekstis näitab, et AI ei suuda mitte ainult teavet töödelda kiiremini ja põhjalikumalt, vaid mõista ka üha enam üksikute kasutajate individuaalseid vajadusi ja konkreetseid kontekste. See isikupärastamise võime avab võimaluse muuta uurimistulemused veelgi asjakohasemaks, kohandatud ja lõppkokkuvõttes väärtuslikumaks. Kujutage ette uurimisvahendit, mis mitte ainult ei vasta teie küsimusele, vaid võtab arvesse ka teie varasemaid huve, teadmiste taset ja konkreetseid eesmärke, et pakkuda teile optimaalset ja täpset teavet. See on Kaksikute 2.0 sügavate uuringute visioon: AI, millest saab intelligentne teaduspartner, kes mõistab kasutaja individuaalseid vajadusi ja toetab seda ennetavalt.

Järgmistes lõikudes uurime üksikasjalikult sügavate uuringute põhifunktsioone koos Kaksikute 2.0 -ga, valgustame selle tehnoloogia tehnoloogilisi põhitõdesid ja uuendusi, analüüsime kasutajakogemust ja praktilisi rakendusi ning võrrelda võrdlust olemasolevate lahendustega, eriti vestletud „sügavate uuringutega”. Lõpuks arutame põhjalikult sügavate teadusuuringute võimalikke rakendusi ja eeliseid ning anname väljavaade teadusuuringute tuleviku kohta AI ajastul.

Sobib selleks:

• Uus: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modelli uuendus Kaksikute 2.0 Flash, Flash mõtlemise ja Pro kohta (eksperimentaalne)

Kaksikute 2.0-ga sügavate uuringute põhifunktsioonid: AI-põhise uurimistöö süda

Kaksikute 2.0 -ga sügavad uuringud ei ole ainult täiustatud otsingumootor ega täiustatud vestlusbot. See esindab uut põlvkonda AI -tööriistu, mis töötati välja spetsiaalselt keerukate uurimisülesannetega toimetulemiseks. Selle uuenduse keskmes on mitmed põhifunktsioonid, mis blokeerivad ja muudavad sügavad uurimistöö võimsaks ja mitmekülgseks instrumendiks.

1. põhjalik veebiotsing ja teabe lugemine: lisage Internet arukalt teadmiste vahenditena

Sügava uurimistöö põhifunktsionaalsus seisneb selle võimes otsida kogu oma sügavuses ja laiuses veebis ning luua leitud teabest ulatuslikke, struktureeritud aruandeid. See ületab tavapäraste märksõnapõhiste otsingumootorite võimalusi. Deep Research kasutab täiustatud AI-tehnikaid, eriti loodusliku töötlemise (NLP) ja masinõppe (ML) valdkonnas, et mõista keerulisi päringuid loomulikus, isikupärastatud, mitmeastmelised uurimisplaanid ja saada asjakohane teave tohututest veebiallikatest.

Selle asemel, et lihtsalt loetleda teatud märksõnu sisaldavaid veebisaite, on sügavad uuringud võimelised teie küsimuse konteksti ja tähenduse salvestama. See mõistab teie taotluse nüansse, määratleb selle aluseks oleva teabevajaduse ja sõnastab täpse uurimisstrateegia. See strateegia hõlmab asjakohaste otsinguterminite tuvastamist, sobivate veebiallikate valimist (veebisaidid, andmebaasid, arhiivid, teaduslikud väljaanded jne) ja individuaalsete otsinguetappide kavandamist.

Sügav uurimistöö toimib nagu intelligentne uurimisassistent, kes sirvis autonoomselt sadu, kui mitte tuhandeid veebisaite, analüüsib keerukate algoritmidega leitud teavet ja genereerib mõne minutiga üksikasjalikke mitmepüüniseid aruandeid. Need aruanded ei ole mitte ainult pelgalt teabe kokkuvõtted, vaid ka struktureeritud dokumendid, mis võtavad kokku kõige olulisemad leiud, näitavad suhteid, võrdlevad argumente ja vastas argumente ning klassifitseerivad teavet mõistliku konteksti.

Märkimisväärse ajakasvu korduv esiletõstmine, mis teeb see tehnoloogia võimalikuks - uurimistöö tundide või päevade asemel minutites - rõhutab selle tööriista keskset väärtust tänapäevaste teadmiste töötajate jaoks. See tohutu efektiivsuse suurenemine võimaldab teadlastel, analüütikutel, ajakirjanikel, õpilastel ja paljudel teistel ekspertidel keskenduda oma töö kõrgematele kvaliteediaspektidele: teabe kriitilise analüüsi, loomingulise mõtlemise, uute ideede ja uuenduste arendamise kohta, selle asemel et kulutada suure osa oma väärtuslikust ajast tüütu teabe loomise ja esimese sünteesiga.

Mitmeastmelise uurimisplaani mainimine ja "oma", mis võib keerulisi probleeme jagada paljudeks loogiliselt järjestikusteks vaheetappideks, näitab kõrgelt arenenud, aluseks olevat monumenti, mis kontrollib kogu veebisaidi protsessi arukalt. See tähendab, et sügavad uurimistööd ei vii lihtsalt läbi laia, süstemaatilise otsingu, vaid ka uurimistöö ülesanne on strateegiliselt ja kavandatud. See sõnastab üksikasjaliku plaani, mis määratleb uurimistöö individuaalsed etapid ja jagab selle plaani juhitavateks, loogiliselt sidusateks sammudeks. See struktureeritud lähenemisviis aitab märkimisväärselt kaasa lõppteadete kvaliteedile, olulisusele ja täpsusele. Ta tagab, et uurimistöö on süstemaatiliselt, põhjalikult ja suunatud ning ei jäeta juhusesse ega minimastamata otsingusse.

On tähelepanuväärne, et AI Researchi valdkonna teine ​​juhtiv ettevõte OpenAi pakub ka sarnast funktsionaalsust nime all “Deep Research”. See paralleelne areng näitab võimalikku suundumust AI-põhise uurimistöö valdkonnas, kus erinevad organisatsioonid arendavad ja pakuvad sarnaseid agendipõhiseid uurimisvahendeid. See rõhutab selle tehnoloogia kasvavat tähendust ja tohutut potentsiaali teabe hanke ja analüüsi tuleviku jaoks.

2. automatiseeritud aruandlus sügavamate teadmistega: rohkem kui lihtsalt kokkuvõtted - hästi alustatud analüüsid ja teadmiste omandamine

Sügavate uuringute tulemused ei piirdu lihtsate teabe kokkuvõtmisega ega faktide pealiskaudse esitusega. Need on põhjalikud, üksikasjalikud ja mitme lehekülje aruanded, mis pakuvad sügavamaid analüüse ja väärtuslikku teavet vastava uurimisteema kohta. Korduv rõhk sellistele mõistetele nagu „põhjalik”, “mitmekülgsed”, “üksikasjalik” ja „mõistlik” sügavate uuringute kirjelduses rõhutatakse, et keskendutakse selgelt põhjaliku ja olulise analüüsi pakkumisele ja mitte ainult pealiskaudsetele kokkuvõtetele.

Sügava uurimistöö eesmärk on esitada aruandeid, mis on võrreldavad selle kvaliteedi, sügavuse ja analüütiliste raskustega kogenud inimteadlaste ja analüütikute loodud nendega. See muudab sügavad uuringud potentsiaalselt hindamatuks tööriistaks ekspertidele erinevates erialades, mis tuginevad täpselt, hästi põhjendatud ja põhjalikule analüüsile. Ükskõik, kas tegemist on turusuundumuste analüüsiga, konkurentide hindamisega, teaduslike küsimuste uurimisega või keerukate poliitiliste või sotsiaalsete küsimuste koostamisega - sügavad uuringud võivad anda olulise panuse nende protsesside kvaliteedisse ja tõhususesse.

„Rikkalikuma teadmiste” mainimine tähendab, et sügavad uuringud ületavad pelgalt teabe kokkuvõtmise ja kokkuvõtte. See seisneb analüüsi ja tõlgendamise taseme saavutamises, mis võimaldab uusi teadmisi saada, varjatud mustreid ära tunda ja järeldusi teha, mis ei pruugi olla kohe ilmne. AI mitte ainult ei leia asjakohast teavet, vaid töötleb seda aktiivselt suhete tuvastamiseks, põhjus-tagajärje suhete analüüsimiseks, suundumuste äratundmiseks ja teadmiste genereerimiseks, mis võiksid ületada seda, mida inimene saaks sama aja jooksul teha.

Aruannete kvaliteedi võrdlus OpenAi uuringuanalüütiku tasemega seab kõrge mõõdupuu nende AI genereeritud analüüside eeldatava kvaliteedi ja keerukuse jaoks. See võrdlus rõhutab nii Google'i kui ka OpenAi, AI -tööriistade väljatöötamist, mis saavad uurimistööd läbi viia ja analüüsida professionaalsel tasandil ning on seega potentsiaal traditsiooniliste uurimisprotsesside põhjalikult muuta ja optimeerida.

Veel üks sügavate uuringute aruannete oluline aspekt on teie dokumentatsioon ja läbipaistvus. Need sisaldavad selget ja täpset lähteteavet kogu kasutatud teabe kohta. See omadus on teadusuuringute tulemuste jälgitavuse ja kontrollitavuse jaoks ülioluline. Allikate spetsifikatsioon võimaldab kasutajatel tutvuda algsete allikatega, kontrollida teavet, hinnata allikate usaldusväärsust ja mõista sügava uurimistöö argumendi ahelat. See läbipaistvus on hädavajalik AI genereeritud aruannete usalduseks ja eristab sügavaid uuringuid vähem läbipaistvatest mustadest kastisüsteemidest.

3. Isikupärastamine, mis põhineb kasutaja ajalool ja seadetel: kohandatud uurimistöö individuaalsete vajaduste jaoks

Teine Kaksikute 2.0 -ga sügavate uurimistööde silmapaistev tunnus on isikupärastamise võimalus. Vastuseid ja uurimistulemusi ei genereerita geneerilises ja kõigi kasutajate jaoks, vaid need on arukalt kohandatud individuaalse otsinguprotsessi, varasemate vestluste ja vastava kasutaja salvestatud sätetega. Gemini 2.0 suudab sujuvalt ühenduse luua erinevate Google'i rakenduste ja teenustega, et pakkuda veelgi rohkem kohandatud vastuseid ja uurimistulemusi kasutaja konkreetsetele vajadustele ja eelistustele.

See isikupärastamise võime ületab otsingutulemuste lihtsa kohandamise kasutaja keele või asukohaga. See põhineb individuaalsete huvide, eelistuste, teadmiste taseme ja kasutaja praeguste vajaduste sügaval mõistmisel. Näiteks võivad Kaksikud anda restoranisoovitusi, mis ei põhine mitte ainult kasutaja praegusel asukohal, vaid ka oma viimastel otsingupäringutel Esseni piirkonnas, tema eelistatud köögisuundades ja tema hästi tuntud toitumise eelistustes. Kaksikud võivad hääldada ka esimestel reisisihtkohtadel, eelistatud reisikidel (nt linnareisid, rannapühad, seikluspühad) ja hästi tuntud reisieelarve põhjal.

Selle täiustatud isikupärastamise võimaldamiseks on saadaval Kaksikute 2.0 -st pärit mudel „Isikupärastamine (eksperimentaalne)”. See mudel kasutab Google'i otsingu, Google Appsi ja mitmesuguste Google'i teenuste ulatuslikku Google'i ökosüsteemi sündimist, et luua põhjalik kasutajaprofiil ja kasutada seda uurimistulemuste isikupärastamiseks. See integreeritud lähenemisviis kujutab Google'i strateegilist eelist, kuna see võimaldab sujuvamat ja potentsiaalselt rikkalikumat isikupärastamise kogemust sõltumatute AI -mudelitena, mis ei ole sellisesse terviklikku ökosüsteemi kinnistatud.

Kasutades olemasolevat Google Application Suite'i ja nendes teenustes salvestatud tohutut kasutajaandmeid kasutaja nõusolekul, saab Google pakkuda uurimistulemuste põhjalikumat ja kontekstiga seotud isikupärastamist. See sügav integreerimine võimaldab Kaksiku 2.0 -d mitte ainult võtta arvesse kasutaja selgesõnalisi otsingupäringuid, vaid kasutada ka Google'i ökosüsteemis kogu selle digitaalse jalajälje kaudset teavet, et saada veelgi täpsemaid, asjakohasemaid ja kasulikumaid tulemusi.

Funktsiooni „isikupärastamise” eksperimentaalne iseloom näitab, et see on arenev võime ja Google uurib ja optimeerib pidevalt selle funktsiooni rakendamist ja täpsustamist. Mainitud näited - restoranide soovitused, reisivoodud, soovitused hobide või ametialase arengu kohta - illustreerivad isikupärastamise praktilisi rakendusi igapäevastes stsenaariumides, mis ulatuvad kaugelt kaugemale puhtalt akadeemilisest või professionaalsest uurimistööst. Nad näitavad isikupärastatud AI-uuringute tohutut potentsiaali positiivselt mõjutada kasutajate elu erinevaid aspekte ning pakkuda kohandatud teavet ja ettepanekuid isiklike huvide, igapäevaste otsuste tegemise ja pikaajalise elu planeerimise jaoks.

Sobib selleks:

• "Google Deep Research": vaikne Gamuchanger vana Google'i lõpu taga? AI assistent tehnoloogia, mis muudab kõike?

Kaksikute 2.0 välk mõtlemise jõudlus: kiirendatud mõtlemise protsessid sügavamate teadmiste jaoks

Kaksikute 2.0 -ga sügavate uuringute tulemuslikkuse keskmes on revolutsiooniline “2.0 välk mõtlemise” tehnoloogia. Seda Kaksikute viimast mudelit iseloomustab märkimisväärselt täiustatud mõtlemisoskus ja suurem kiirus. „Flash -mõtlemine” võimaldab intensiivsemat ja põhjalikumat teabe analüüsi ning parandab Kaksikute 2.0 oskusi kõigis uurimisprotsessi etappides - alates algsest planeerimisest ja otsingupäringu täpsest sõnastusest kuni loogilise järelduseni ja põhjalike ja tähenduslike aruannete loomiseks leitud teabe kriitilise analüüsimiseni.

„2.0 välklambi mõtlemise” järjepidev seos „täiustatud mõtlemisoskuste”, „parema efektiivsuse” ja “kiirusega” erinevates allikates rõhutatakse, et neid aspekte peetakse Gemini 2.0 põlvkonna olulisteks ja keskseteks parandusteks. Need korduvad kirjeldused näitavad, et Google on pööranud selge keskendumise uue mudeli väljatöötamisele mitte ainult selleks, et muuta Kaksikud 2.0 intelligentsemaks ja tõhusamaks, vaid ka praktilisemaks, kasutaja -sõbralikumaks ja ressursside säästmiseks. „Flash -mõtlemise” kiirus ja tõhusus võimaldavad kasutajatel saada lühema aja jooksul rohkem ja sügavamaid teadmisi ning samal ajal kasutada aritmeetilisi ressursse.

„2.0 välklambi mõtlemine eksperimentaalne” kui „oma ahela” süsteem annab väärtusliku ülevaate aluseks olevast mehhanismist, mis võimaldab Kaksikute 2.0 täiustatud mõtlemisoskust. „Sellegipoolest” mõtlemine on täiustatud AI-tehnika, mis võimaldab mudelil keerulised probleemid lahti lasta väiksemateks, juhitavateks ja loogiliselt ühendatud sammudeks. Mõnes mõttes on see lähenemisviis teatud mõttes AHMS -i inimlike probleemide lahendamise protsessid, milles jagame keerulised ülesanded sageli osalisteks etappideks, et saaksime nendega paremini hakkama saada. Kasutades mõtlemist “oma ahel”, on Kaksikud 2.0 võimeline lahendama keerukaid uurimisküsimusi süstemaatiliselt ja struktureeritud, et teha loogilisi järeldusi täpsemalt ja parandada uuringuaruannete kvaliteeti ja sügavust märkimisväärselt.

Integreerimine edasiste rakenduste ja reaalajas ülevaatetega mõtlemisprotsessist: läbipaistvus ja võrgustike loomine terviklikuks uurimistööks

Kaksikute 2.0 teine ​​oluline aspekt on paranenud ühenduvus ja integreerimine kasvava arvu rakendustega. Uusimat mudelit saab sujuvalt lingida mitmesuguste Google'i rakendustega, sealhulgas väljakujunenud teenuste nagu Google Maps ja Google'i lennud, aga ka produktiivsusele orienteeritud rakendustega nagu Google'i kalender, Google Notes, Google'i ülesanded ja Google Photos. See sügav integratsioon võimaldab Gemini 2.0 -l redigeerida veelgi keerukamaid ja keerukamaid päringuid, mis ühendavad erinevate rakenduste ja teenuste teavet ja funktsioone.

Nende rakendustega võrgustike loomisel saab Gemini 2.0 paremini tabada kasutaja üldist taotlust, lasta need individuaalseteks, loogiliselt sidusateks sammudeks ja hinnata teie enda edusamme reaalajas päringu töötlemisel. Kujutage ette, et plaanite ärireisi ja küsige Kaksikute 2.0 -l teadusuuringute toetamist. Google'i kalendri integreerimisega saab Kaksikud 2.0 teie olemasolevaid kohtumisi ja saadavust arvesse võtta, kasutada Google Flighi optimaalsete lennuühenduste ja hindade määramiseks, Google Mapsi abil arvutada kaugus oma äripartneritele ja potentsiaalsetele hotellidele ning registreerimiseks uurimisprotsessi ajal olulise teabe ja ideede registreerimiseks. See erinevate teenuste sujuv integreerimine võimaldab Gemini 2.0 -l keerulisi ülesandeid terviklikult töödelda ja kasutajale terviklikku ja tõhusat töövoogu pakkuda.

Kaksikute 2.0 eriti tähelepanuväärne omadus on reaalajas vaadete pakkumine AI mõtlemisprotsessis teadusuuringute ajal. Reaalajas saavad kasutajad jälgida, kuidas Kaksikud 2.0 otsib veebi, milliseid veebisaite külastab, millist teavet see analüüsib ja kuidas see tema järeldusteni tuleb. Seda läbipaistvust rakendab tavaliselt selge külgriba, mis pakub kokkuvõtet Kaksikute 2.0 mõtlemisprotsessist ja külastatud allikate loendist.

„Reaalajas vaadete mõtlemisprotsessi” pakkumine on uuenduslik ja kasutajasõbralik funktsioon, mis tugevdab kasutajate usaldust AI toetatud uurimistöös ja edendab mõistmist, kuidas AI oma tulemuste ja järeldusteni jõuab. Muutes AI läbipaistva ja arusaadava mõtlemisprotsessi, täidab Google sageli väljendatud muret paljude AI -süsteemide “musta kasti” olemuse pärast, mille sisemine funktsionaalsus on kasutaja jaoks sageli läbipaistmatu. See läbipaistvus aitab kasutajatel paremini mõista sügavate uuringute tugevusi ja piire, luua usaldust genereeritud tulemuste vastu ning muuta AI toetatud uuringud üldiselt kättesaadavamaks ja vastuvõetavamaks.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

Võrdlusaluse parandused der Kaksikud 2.0 mudelid: kvantitatiivsed tõendid jõudluse suurenemise kohta

Kaksikute 2.0 olulised edusammud ja paranemine ei kajastu mitte ainult kvalitatiivsetes kirjeldustes ja funktsionaalsetes pikendustes, vaid ka erinevate kehtestatud võrdlusaluste mõõtmiseks AI mudelite hindamiseks. Need võrdlusalused mõõdavad AI -süsteemide toimimist erinevates vastutusalades ja võimaldavad erinevate mudelite ja versioonide objektiivset võrdlust.

Järgnevas analüüsis võrreldakse Gemini mudelite-Gemini 1.5 Pro jõudlust, Kaksiku 2.0 Flash GA ja Gemini 2.0 Pro eksperimentaal-in-erinevate võrdlusaluste kategooriad. "Üldine" piirkonnas registreeriti tulemuslikkuse suurenemine MMLU Pro reitingu ajal, 75,8 % -lt 1,5 -st 1,5 kohta üle 77,6 %, kui Gemini 2.0 Flash GA kuni 79,1 % -ni Kaksikute 2,0 katse kohta. "Koodi" piirkonnas paranes LiveCodeBech (V5), 34,2 %, Kaksikute 1,5 kohta üle 34,5 % Kaksikute 2.0 Flash GA korral kuni 36,0 % Kaksikute 2,0 kohta eksperimendi kohta. Codebird-SQL-is (Dev) tehti märkimisväärseid edusamme, Kaksikute 1,5 Pro 54,4 %, Gemini 2.0 Flash GA 58,7 % ja lõpuks 59,3 % Gemini 2,0-s eksperimendi kohta. GPQA -l (Diamond) põhinev "järeldus" näitab ka olulisi paranemisi väärtustega 59,1 %, 60,1 %ja 64,7 %. "Faktilisuse" pindala suurenemine Simpleqa juures on eriti silmatorkav, kus väärtused 24,9 % üle 29,9 % suurenesid muljetavaldava 44,3 % -ni. "Mitmekeelsuse" puhul näitab globaalne MMLU (LITE) pidevat kasvu 80,8 %-ni, 83,4 %ja 86,5 %-ni. "Matemaatika" valdkonnas jõuti matemaatikas 86,5 %, 90,9 % ja lõpuks 91,8 %, samas kui Hiddenmath tõusis 52,0 % -lt üle 63,5 % -lt 65,2 % -ni. „Pikkades kontekstides” (MRCR - 1m) oli ebaühtlasi tulemusi, 82,6 %, Kaksikute 1,5 kohta, 70,5 % Kaksikute 2.0 Flash GA korral ja taastumine 74,7 % -ni Kaksikute 2,0 katse kohta. "Kujutise" alal (MMMU) on parandused - 65,9 %, 71,7 %ja 72,7 %. "Audio" piirkonnas (Covost2 - 21 keelt) püsis jõudlus peaaegu konstantsena 40,1, 39,0 ja 40,6 -ga. "Video" (Egoschema test) paranes marginaalne paranemine, 71,2 % -lt üle 71,1 % -lt 71,9 % -ni. Üksikasjalik analüüs rõhutab, et Kaksikute 2.0 mudel on enamikus kategooriates märkimisväärset edu saavutanud.

Need võrdlusaluse andmed pakuvad veenvaid kvantitatiivseid tõendeid Kaksikute 2.0 olulise jõudluse suurenemise kohta laias valikus ülesannetes. Eriti tähelepanuväärsed on selged parandused sellistes nõudlikes valdkondades nagu matemaatika (matemaatika, varjatudMath), loogilised järeldused (GPQA) ja vastuste faktilisus (SimpleqA). Kvantitatiivsed andmed pakuvad seega objektiivseid ja mõõdetavaid tõendeid kognitiivsete oskuste tegelike edusammude ja Gemini 2.0 üldise jõudluse kohta võrreldes eelnevate versioonidega.

Võrdlustulemuste oluline kasv, eriti intellektuaalselt nõudlikes valdkondades nagu matemaatika ja järeldus, näitavad olulist kvalitatiivset hüpet mudeli kognitiivsete oskuste osas. See pole mitte ainult muutunud kiiremaks ja tõhusamaks, vaid ka intelligentsemaks ja suudab lahendada keerukamaid probleeme ja pakkuda täpsemaid vastuseid.

Erinevate Gemini 2.0 mudeli variantide-flash-lite kättesaadavus, Flash GA, Pro Experimental-indikaab Google'i strateegilist lähenemisviisi, pakkudes erinevaid mudeleid, mis on optimeeritud erinevate kasutajate vajaduste ja jõudlusnõuete jaoks. See näitab, et Google soovib käsitleda mitmesuguseid kasutajaid, alates piiratud arvutusressurssidega kasutajatest kuni kasutajateni, kes vajavad nõudlike ülesannete jaoks kõige suuremat jõudlust ja maksimaalset funktsionaalsust. Erinevad mudelid pakuvad tõenäoliselt tasakaalustatud kompromissi kiiruse, täpsuse, ressursside tõhususe ja ülesannete keerukuse vahel, mida saate tõhusalt omandada.

Sobib selleks:

• Google'i Kaksikute platvorm koos Google AI stuudioga, Google Deep Research koos Gemini Advanced ja Google DeepMind

Praktikas sügavad uuringud: kasutajakogemus ja laiendatud oskused

Kaksikute 2.0 -ga sügavate uuringute praktilist rakendamist iseloomustavad mitmed omadused, mis parandavad kasutajakogemust ja laiendavad tööriista oskusi reaalsete uurimistööde korral.

1. reaalajas ülevaade Kaksikute mõtlemisprotsessist: läbipaistvus ja arusaadavus fookuses

Nagu juba mainitud, saavad sügavate uuringute kasutajad kogu uurimisprotsessi ajal üksikasjalikke teadmisi Kaksikute 2.0 mõtteviisist. Kui Gemini 2.0 otsib veebist, analüüsib teavet ja teeb järeldusi, näitab see selle kaalutlusi, tema mõtlemisprotsessi individuaalseid samme ja selges kasutajaliideses külastatud veebisaite. Tavaliselt rakendab seda külgriba või sarnase liidese elemendiga, mis pakub kokkuvõtet praegusest mõtlemisprotsessist ja konsulteeritud allikate üksikasjalik loetelu.

See järjepidev rõhuasetus AI mõtlemisprotsessi nähtavusele ja arusaadavusele rõhutab selget keskendumist AI-põhise uurimistöö valdkonnas kasutajate autoriseerimisele ja läbipaistvusele. Vaadates kasutajaid reaalajas, kui sügav uurimistöö läheneb teatud uurimisülesandele, mis selle hangib, millist teavet see kaevandab ja kuidas loogilised järeldused tehakse, edendab Google selle tehnoloogia potentsiaalseid piire sügavamat mõistmist ja - olulist -. See läbipaistvus on ülioluline, et tugevdada kasutajate usaldust sügavate uuringute tulemustes ja suurendada AI toetatud tööriistade aktsepteerimist kogu uurimisprotsessis.

2. suurte andmedokumentide intensiivne analüüs ja töötlemine: piiramatu teabe töötlemine

Gemini 2.0, eriti „edasijõudnud” versioonis, on võimeline töödelda ja analüüsida eriti suuri andmeid tõhusalt ja põhjalikult. Selle jaoks otsustav tegur on muljetavaldav kontekstiaken miljonist märgist, mida Kaksikud 2.0 on saadaval. See tohutu konteksti aken võimaldab samal ajal töödelda kuni 1500 tekstilehte või 30 000 koodiliini ja analüüsida seda kontekstis.

See võime avab täiesti uued võimalused ulatuslike dokumentide, keerukate andmedokumentide ja suures koguses teavet. Deep Research saab ühes voorus töödelda ja analüüsida terveid raamatuid, ulatuslikke uuringuaruandeid, üksikasjalikke finantsanalüüse või isegi ulatuslikke koodide hoidlaid. Lisaks saavad kasutajad üles laadida struktureeritud andmeid erinevates vormingutes, näiteks Google Sheets, CSV -failid ja Exceli failid, otse sügavates uuringutes, et neid tõhusalt töödelda, seda üksikasjalikult uurida, neid põhjalikult analüüsida ja nende ahvatleval viisil visualiseerida.

Miljonist märgist koosnev oluline kontekstiaken positsioneerib Kaksikud erakordselt võimas vahendina väga pikkade dokumentide ja keerukate koodi aluste analüüsimiseks ning ületab selgelt paljude teiste selle valdkonna praeguste AI mudelite oskusi. See suur kontekstiaken võimaldab sügaval uurimistööl hoida ja töödelda RAM-is samal ajal märkimisväärses koguses teavet, mis võimaldab ulatuslikumat, sügavamat ja kontekstiga seotud analüüsi ulatuslike materjalide, näiteks raamatute, teaduslikke töösid, ajaloolisi arhiivid või ulatuslikud koodide hoidlad. See on oluline eristusfunktsioon ja oluline eelis kasutajate jaoks, kes töötavad regulaarselt suurte ja keerukate andmekogumitega.

Erinevate struktureeritud andmevormingute (Google Sheets, CSV -de, Excel) vahetult üleslaadimise ja analüüsimise võimalus laiendab sügavate uuringute ulatust, mis ületab puhta tekstianalüüsi ja muudab selle väärtuslikuks vahendiks andmeteadlaste, äriteabe ekspertide ja erinevate tööstusharude analüütikute jaoks. See multimodaalne võime võimaldab kasutajatel kasutada sügavaid uuringuid laiemate analüüsiülesannete jaoks, sealhulgas uurimuslik andmete analüüs, andmete visualiseerimine, statistiline hindamine ja väärtuslike leidude genereerimine struktureeritud andmekirjetest.

3. Tööriistade kasutamine ja tegutsemisvõime: AI aktiivse uurimispartnerina

Gemini 2.0 tutvustab loomulikku tööriistade kasutamist, uuenduslikku funktsionaalsust, mis võimaldab AI agendil kasutada kasulikke toiminguid kasutaja järelevalvega ja integreerida välised tööriistad uurimisprotsessi. See hõlmab eriti veebis automatiseeritud teabe hanke Google'i otsingu kasutamist ja võimalust teha koodi keerukamate andmeanalüüside, simulatsioonide ja arvutamise ülesannete täitmiseks. See laiendatud võime arukalt kasutada väliseid tööriistu laiendab Kaksikute 2.0 võimalusi ja muudab selle passiivsest teabetarnijast aktiivsemaks, ennetavaks ja võimekamaks partneriks uurimisprotsessis.

Natiivse tööriista kasutatavus muudab Gemini 2.0 peamiselt reaktiivsest süsteemist, mis reageerib kasutajaküsitlustele aktiivsemasse agenti, kes suudab täita toiminguid iseseisvalt määratletud uurimistöö eesmärkide saavutamiseks. Tänu sügavale integreerimisele väljakujunenud tööriistadega nagu Google Search, saab Gemini 2.0 autonoomselt ja arukalt koguda, hinnata ja lisada teavet Interneti tohutu leidmise fondist ning lisada see uurimisprotsessi, ilma et kasutaja peaks iga otsingu käsitsi algatama.

Koodi täitmise võimalus avab AI-põhiste uuringute jaoks ka täiesti uued mõõtmed. See võimaldab sügavat uurimistööd, keerukaid andmeanalüüse, statistilisi arvutusi, teaduslikke simulatsioone ja muid aritmeetilisi ülesandeid otse uurimisprotsessis. See võime on eriti väärtuslik teaduslikes ja tehnilistes erialades, kus suurte andmedokumentide analüüs, keerukate süsteemide modelleerimine ja simulatsioonide rakendamine on osa standardse repertuaari osa. Integreerides koodiversiooni sügavasse uurimistöösse, saavad kasutajad keerukaid uurimisprojekte tõhusamalt ja põhjalikumalt redigeerida ning saada uusi teadmisi, millele oleks traditsiooniliste meetodite puhul keeruline või poleks kättesaadav.

Võrdlus olemasolevate lahendustega: ChatGPTS Deep Research - paralleele ja erinevused

Tähelepanuväärne on see, et AI -uuringute valdkonnas Google'i otsene konkurent OpenAi integreeris ChatGPT -i funktsiooni, mida nimetatakse sügavaks uurimistööks. See paralleelne areng rõhutab AI-põhiste põhjalike uurimisfunktsioonide kasvavat tähendust ja suurt tähtsust tänapäevasel infoajastul. Nii Google'i sügava uurimistöö kui ka OpenAis Deep Research eesmärk on võimaldada põhjalikke uuringuid ja luua üksikasjalikke, struktureeritud aruandeid keerukatel teemadel.

Kuid Google rõhutab oma sügavate uuringute laiemat kättesaadavust võrreldes OpenAi omaga. Kui OpenAis Deep Research piirdub praegu piiratud kasutajarühmaga ja pakkus peamiselt ChatGpt Pro tellijaid (200 dollarit kuus), kusjuures 100 päringut kuus ja lisaks on meeskonna- ja ettevõtluskasutajad, kellel on 10 päringut kuus, on Google's Deep potentsiaalselt kättesaadav laiemale kasutajarühmale. Täpsed kättesaadavuse mudelid ja hinnastruktuurid võivad aja jooksul siiski muutuda ja neid tuleks üksikjuhtudel kontrollida.

OpenAis Deep Research on spetsiaalselt loodud sissetulevate, mitmeastmeliste uuringute läbiviimiseks, kasutades avaliku veebi andmeid. See on võimeline veebis autonoomselt otsima ning erinevatest veebiallikatest pärit teavet eraldama ja analüüsima, et luua põhjalik, põhjalikult dokumenteeritud ja selgelt viidatud aruanded keerukatel teemadel. OpenAis Deep Research põhineb eelseisva OpenAI O3 mudeli spetsialiseerunud versioonil ning suudab teksti, pilte ja PDF -dokumente tõlgendada ja analüüsida. Eriti rõhutatakse selle tõhususe poolest niššeabe otsimisel, mis tavaliselt nõuaks mitmeid käsitsi otsinguetappe arvukatel veebisaitidel.

Nii Google kui ka OpenAi on seega välja töötanud üksteisest sõltumatult „sügavad uurimistöö” funktsioonid ja käivitanud turu, mis näitab tugevat turunõudlust ja selgelt tuvastatud vajadust AI-põhiste, põhjalike uurimisfunktsioonide järele. See sarnaste tööriistade paralleelne arendamine kahe juhtiva AI -organisatsiooni poolt maailmas kinnitab selle tehnoloogia strateegilist tähtsust ja näitab võimalikku põhjalikku muutust teadusuuringute tulevikus.

Ehkki mõlema tööriista eesmärk on kaasata teadusuuringud ja põhjalik aruandlus, on Google'i sügavate uuringute ja OpenAis Deep Research vahel olulisi erinevusi. Need erinevused puudutavad muu hulgas aluseks olevaid AI-mudeleid (Gemini 2.0 vs OpenAi O3), juurdepääsumudeleid (laiem saadavus Google vs. tellimispõhine OpenAAi) ja võib-olla ka konkreetne funktsionaalne ulatus (nt Google'i sügav integreerimine oma terviklikku rakenduse ökosüsteemi). Need erinevused näitavad, et kasutajad võiksid eelistada ühte või teist platvormi, sõltuvalt nende individuaalsetest vajadustest, eelistustest ja prioriteetidest-kui kulud, integratsiooniprojektid ja aluseks olevate AI-mudelite konkreetsed omadused. Täpsemad võrdlused ja sõltumatud testid oleksid väärtuslikud, et mõista üksikisikute pakkumiste nüansirikkaid tugevusi ja nõrkusi üksikasjalikult ning saaks teha hästi põhjendatud otsuse.

Oluline punkt, mida tuleb ikka ja jälle rõhutada seoses AI-põhiste uuringutega, on potentsiaalne vastuvõtlikkus faktiliste hallutsinatsioonide või valede järelduste suhtes. Isegi kui AI mudelid muutuvad võimsamaks ja täpsemaks, pole need eksimatud ja võivad teatud olukordades siiski ebatäpsusi või vigu tekitada. Mainimine, et OpenAis Deep Research võib üksikjuhtudel teha faktilisi hallutsinatsioone või valesid järeldusi, rõhutavad seda otsustavat väljakutset AI-põhistes teadusuuringutes ja loodud aruannete kriitilise hindamise püsiva tähtsusega. Vaatamata nende tööriistade arenenud oskustele pole need täiuslikud, veatud süsteemid ja võivad siiski tekitada ebatäpsusi või moonutusi. Kasutajad peaksid olema teadlikud sellest loomupärasest piirangust ja olema alati ettevaatlik, kui nad tuginevad AI-i loodud uuringutele, eriti kriitiliste otsuste korral, millel on kaugeleulatuvad tagajärjed. Seetõttu on allikate täpsustamine ja kasutaja poolt teabe kontrollimise võimalus AI toetatud uuringute usalduse tugevdamiseks ja valede otsuste riski minimeerimiseks.

Sobib selleks:

• OpenAi Deep Research: Kasutajate jaoks on soovitatav hübriidne lähenemisviis: AI Deep Research kui esialgse sõeluuringu tööriist

Kaksikute 2.0 -ga sügavate uuringute potentsiaalsed rakendused ja eelised: erinevate tööstusharude ja valdkondade ümberkujundamine

Kaksikute 2.0 -ga sügavate uuringute potentsiaalsed rakendused on tohutult mitmekesised ja ulatuvad kaugelt kaugemale traditsioonilistest uurimisvaldkondadest. Eeldatakse, et sügavad teadusuuringud võivad pakkuda väärtuslikku tuge erinevates tööstusharudes ja valdkondades ning aidata kaasa tõhususe, kulude vähendamise ja innovatsiooni märkimisväärsele suurenemisele. Rakendused sellistes valdkondades nagu rahandus, teadus, poliitika ja tehnika on eriti asjakohased ja paljutõotavad. Nende piirkondade eksperdid sõltuvad sageli põhjalikest, täpsetest ja ajakriitilistest uuringutest, et olla võimeline tegema hästi põhjendatud otsuseid. Sügavad uuringud võivad automatiseerida olulist osa ajast tarbivast ja tüütutest käsitsitöödest ning seega vabastada väärtuslikku aega ja ressursse kvaliteetsete ülesannete jaoks.

Finantssektoris saab sügavaid uuringuid kasutada näiteks turusuundumuste analüüsimiseks, investeerimisvõimaluste hindamiseks, riskihindamiseks, konkurentsianalüüsis ja põhjalike finantsaruannete loomiseks. Teaduses võib sügavad uuringud aidata teadlastel hoida ülevaade pidevalt kasvavast teadusväljaannetest, tuvastada asjakohaseid uurimistulemusi, kiirendada kirjandusuuringuid ja analüüsida keerulisi teaduslikke andmeid. Poliitilises valdkonnas saab poliitiliste suundumuste analüüsimiseks, seaduste hindamiseks, taustteabe loomiseks ja avaliku arvamuse jälgimiseks kasutada sügavaid uuringuid. Inseneritöös saavad sügavad uurimisinsenerid aidata uurida tehnilist teavet, kontrollida patente, analüüsida tehnilisi dokumente ja leida lahendusi keerukate tehniliste probleemide jaoks.

Lisaks ulatub Deep Researchi rakendusala neist traditsioonilistest valdkondadest kaugemale. Äristrateegias saab sügavaid uuringuid kasutada üksikasjalike konkurentsianalüüside, uute turusuundumuste tuvastamiseks, nõudluse arengu prognoosi ja uuenduslike ärimudelite väljatöötamiseks. Turunduse ja müügi osas saab sügavaid uuringuid kasutada klientide vajaduste analüüsimiseks, sihtrühmade tuvastamiseks, turusegmenteerimise loomiseks ja turunduskampaaniate isikupärastamiseks. Sügavad uuringud võivad olla abiks ka erinevates olukordades tarbijate jaoks, eriti oluliste ja keerukate ostuotsuste korral, näiteks auto ostmine, vara või tervisekindlustuse valimine. Sügavad uuringud võivad aidata tarbijatel koguda põhjalikku teavet, võrrelda objektiivselt tooteid ja teenuseid, uurimishindu ning teha hästi alustatud otsuseid.

Järjepidev orienteerumine selliste valdkondade ekspertidele nagu rahandus, teadus, poliitika ja inseneriteadused näitavad, et AI-põhiste uurimisvahendite järgi peavad neid kutserühmi oluliseks varaseks kasutajateks ja peamiseks kasutajateks. Teie uurimisvajadused on sageli eriti keerulised, ajakriitilised ja nõudlikud ning sügavad uurimistööd võivad siin luua eriti suurt lisaväärtust. Need kutsealad nõuavad sageli ulatuslikke uuringuid ja analüüsi suures koguses ning sügavad uuringud võivad potentsiaalselt automatiseerida selle töö olulisi osi ja võimaldada ekspertidel keskenduda kõrgema kvaliteediga ülesannetele, strateegilisele otsuste tegemisele ja loomingulisele innovatsioonile.

Kuid potentsiaalsed rakendused ulatuvad kaugelt üle traditsiooniliste uuringute ja hõlmavad ka selliseid valdkondi nagu äristrateegia, turundus, müük ja isegi igapäevased tarbijaotsused. See näitab selle tehnoloogia laialdast rakendatavust ja tohutut potentsiaali võimaldada erinevates rollides ja kontekstides inimestel, pakkudes neile tõhusat juurdepääsu põhjalikule, täpsele ja informatiivsele teabele ning võimaldab neil seega teha helipõhiseid, andmepõhiseid otsuseid.

Teadusuuringute tulevik Kaksikute 2.0 ja sügavate uuringute ajastul

Kaksikute 2.0-ga sügavad uuringud kujutavad endast olulist ja suundumuse loomist AI-põhise uurimistöö ja teabe hanke valdkonnas. See on uuenduslik ja transformatiivne tootekategooria, millel on potentsiaal muuta seda oma eesmärkidel teabe kogumise, analüüsimise, sünteesimise ja kasutamise viisi. Uurimate veebiotsingute, täpsema mõtlemisoskuse, isikupärastatud tulemuste ja reaalajas vaadete mõtlemisprotsessi intelligentse kombinatsiooni kaudu pakuvad Deep Research kasutajad kasutajatele võimsat ja mitmekülgset tööriista, et vastata keerukatele uurimisküsimustele tõhusamalt, tõhusamalt ja põhjalikumalt kui kunagi varem.

Järjepidev rõhk analüüsi kiirusele ja sügavus näitab paradigma muutmist teadusuuringutes. Sügavad uuringud võimaldavad saada rohkem teadlikke teadmisi, mõista keerulisi suhteid kiiremini ja teha andmepõhiseid otsuseid lühema aja jooksul. Sügav integreerimine teiste Google'i rakenduste ja läbipaistvuse kaudu reaalajas teadmiste kaudu AI mõtlemisprotsessist mitte ainult ei paranda kasutatavust ja tõhusust, vaid tugevdab ka kasutajate usaldust tehnoloogias ja edendada AI-põhiste tööriistade aktsepteerimist uurimisprotsessis.

Sügavate uuringute arendamine on oluline samm agendipõhise AI suunas, mis on võimeline iseseisvalt kavandama, läbi viima ja optimeerima keerukaid ülesandeid. See on oluline verstapostid progressiivsemate ja autonoomsemate AI -süsteemideni, mis võiksid ühel päeval suunduda uusi teadusuuringuid, teha murrangulisi avastusi ning laiendada inimteadmiste ja mõistmise piire.

Sügava uurimistöö, tundide, päevade või isegi nädalate traditsioonilise uurimisaja võime mõjul on sügav mõju tootlikkusele, tõhususele ja innovatsioonipotentsiaalile erinevates valdkondades. Deep Research kujutab endast olulisi edusamme, mis ületavad tavapäraseid otsingumootoreid ja lihtsaid vestlusprodukte ning liigub intelligentsete AI -süsteemide poole, mis suudavad täita keerulisi uurimisülesandeid autonoomselt ja muljetavaldava täpsusega. See näitab võimalikku tulevikku, kus AI mängib teadmiste, teadmiste ja teadmiste avastamisel palju aktiivsemat, lahutamatut ja transformatiivsemat rolli.

Aja kokkuhoiu rõhuasetus rõhutab sügavate uuringute praktilisi ja otseseid eeliseid tõhususe ja tootlikkuse parandamisel erinevates valdkondades. Võime märkimisväärselt vähendada sissetulevate teadusuuringute jaoks vajalikku aega on sügav mõju üksikisikutele, organisatsioonidele ja ühiskonnale tervikuna. See võimaldab ressurssidel ressursse tõhusamalt kasutada, kiirendada innovatsioonitsüklit, suurendada avastamise ja edusammude tempot ning lõppkokkuvõttes kujundada andmete loomist ja teadmistepõhist tulevikku.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus