Google Deep Research a Gemini 2.0 -val - A fejlett kutatási funkciók átfogó elemzése
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. március 18. / Frissítés: 2025. március 18. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Mély kutatás a Gemini 2.0 -val - A fejlett kutatási funkciók átfogó elemzése - Kép: Xpert.digital
Percek hetek helyett: A Google Deep Research mögött meghúzódó innováció
Hogyan átalakítja a Google Deep Research az információ beszerzését
Egy olyan világban, amelyet az adatok elárasztanak, exponenciálisan növekszik az információkbeszerzés és elemzés hatékony és intelligens módszereinek szükségessége. A rendelkezésre álló adatok puszta mennyisége messze meghaladja az emberi képességet, hogy manuálisan keresse meg, értékelje és felhasználható tudássá alakítsa. Hagyományosan a jól alapított kutatás időigényes és unalmas folyamat volt, amely órákat, napokat vagy akár hetet is igénybe vehet. A kézi keresések, a számtalan webhely pontozása, a hitelesség és relevancia forrásainak kritikus értékelése, valamint a koherens általános képről szóló összegyűjtött információk későbbi szintézise - ezek mindegyike nélkülözhetetlen és továbbra is alapvető fontosságú, de óriási erőforrás -intenzív lépések a kutatásban.
A mesterséges intelligencia (AI) megjelenése azonban most teljesen új horizontot és forradalmi lehetőségeket nyit meg az információk beszerzésének és feldolgozásának ezen alapvető folyamatának optimalizálására és felgyorsítására. Az AI által támogatott eszközök nem kevesebb, mint az információk kezelésének átalakításának, elemzésének és felhasználhatóvá teszik a célunkat. A Google -nak, az AI kutatásának és alkalmazásának úttörőjének, olyan eszközt kell létrehoznia, amely képes a komplex kutatási feladatok tájának a semmiből történő áttervezésére a „mély kutatás” bevezetésével, amelyet egy olyan technológia, amelyet a -ART Gemini 2.0 modellje táplál.
A Google Deep Research bejelentése nem csupán egy új szoftvertermék ötlete. Ez jele a kutatási módszertan paradigmaváltásának. A sebesség egyidejű hangsúlyozása - „néhány percen belüli kutatás” - és átfogóan - „részletes, többoldalas jelentések” - jelzi a kutatási paradigmák alapvető változását. Távol a hagyományosan időigényes kézi folyamatoktól, a gyorsított, mégis mély információk korszakáig. Ennek a potenciális változásnak a termelékenység és a hatékonyság messzemenő következményei vannak a különféle területeken, az akadémiai kutatásoktól és a tudományos felfedezésektől a gazdasági és piaci elemzésig, a stratégiai döntéshozatali folyamatokig a vállalatok és szervezetek területén.
Ezenkívül a Deep Research elképzelése meghaladja a tiszta gyorsulást és a hatékonyság növelését. Az „erősebb személyre szabás” megemlítése a Gemini 2.0 kontextusában azt jelzi, hogy az AI nemcsak az információk gyorsabban és átfogóbb feldolgozására képes, hanem egyre inkább megérti az egyes felhasználók egyéni igényeit és konkrét kontextusát. Ez a személyre szabási képesség nyitja meg annak lehetőségét, hogy a kutatási eredményeket még relevánsabbá tegye, testreszabottabbá és végül értékesebbé. Képzeljen el egy olyan kutatási eszközt, amely nemcsak a kérdésére válaszol, hanem figyelembe veszi a korábbi érdekeit, a tudás szintjét és az Ön konkrét céljait is, hogy az optimális és pontos információkat biztosítsa. Ez a mély kutatás elképzelése a Gemini 2.0 -val: AI, amely intelligens kutatási partnerré válik, aki megérti a felhasználó egyedi igényeit és proaktívan támogatja azt.
A következő szakaszokban részletesen megvizsgáljuk a Gemini 2.0 mély kutatásának alapvető funkcióit, megvilágítjuk a technológia mögött meghúzódó technológiai alapokat és innovációkat, elemezzük a felhasználói élményt és a gyakorlati alkalmazásokat, és összehasonlítjuk a meglévő megoldásokkal való összehasonlítást, különösen a „mély kutatást”. Végül megvitatjuk a mély kutatások potenciális alkalmazásait és előnyeit széles körben, és kilátásokat adunk az AI korában a kutatás jövőjéről.
Alkalmas:
A mély kutatás alapvető funkciói a Gemini 2.0-val: Az AI-alapú kutatás szíve
A Gemini 2.0 -val végzett mély kutatás nem csupán egy továbbfejlesztett keresőmotor vagy fejlett chat bot. Ez az AI eszközök új generációját képviseli, amelyet kifejezetten az összetett kutatási feladatok kezelésére fejlesztettek ki. Ennek az innovációnak a középpontjában számos olyan alapvető funkció található, amelyek összekapcsolják és a mély kutatást erőteljes és sokoldalú hangszergé teszik.
1. Átfogó internetes keresés és információk olvasása: Intelligensen az internetet, mint tudás alapjait
A mély kutatás alapvető funkcionalitása abban rejlik, hogy képes a világháló teljes mélységében és szélességében keresni, és kiterjedt, strukturált jelentéseket készít a talált információkból. Ez messze túlmutat a hagyományos kulcsszó -alapú keresőmotorok lehetőségein. A Deep Research fejlett AI technikákat alkalmaz, különösen a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) területén, hogy megértsük a természetes nyelv, a személyre szabott, többlépcsős kutatási tervek összetett kérdéseit, és a releváns információkat az online források hatalmas sokféleségéből vonják ki.
Ahelyett, hogy egyszerűen felsorolná az egyes kulcsszavakat tartalmazó webhelyeket, a mély kutatás képes rögzíteni a kontextust és a kérdés jelentését. Megérti a kérés árnyalatait, azonosítja a mögöttes információs igényeket és megfogalmazza a pontos kutatási stratégiát. Ez a stratégia magában foglalja a releváns keresési kifejezések azonosítását, a megfelelő online források kiválasztását (webhelyek, adatbázisok, archívumok, tudományos publikációk stb.) És az egyes keresési lépések tervezését.
A mély kutatás úgy működik, mint egy intelligens kutatási asszisztens, aki autonóm módon több száz, ha nem több ezer webhelyet böngészett, elemzi a kifinomult algoritmusokkal található információkat, és néhány perc alatt részletes, többoldalas jelentéseket készít. Ezek a jelentések nemcsak az információk összefoglalása, hanem strukturált dokumentumok is, amelyek összefoglalják a legfontosabb megállapításokat, megmutatják a kapcsolatokat, összehasonlítják az érveket és az ellenállási érveket, és ésszerű kontextusba sorolják az információkat.
A jelentős időnövekedés ismételt kiemelése, amelyet ez a technológia lehetővé teszi - órák vagy napok helyett - kutatás - hangsúlyozza ennek az eszköznek a központi értékét a modern tudásmunkások számára. A hatékonyság óriási növekedése lehetővé teszi a kutatók, elemzők, újságírók, hallgatók és sok más szakértő számára, hogy munkájuk magasabb minőségű aspektusaira összpontosítsanak: az információk kritikus elemzésére, a kreatív gondolkodásra, az új ötletek és innovációk fejlesztésére, ahelyett, hogy drága időik nagy részét a rendes információk létrehozásával és az első szintézissel töltik.
A „többlépcsős kutatási terv” és egy „lánc” rendszer említése, amely komplex problémákat számos logikailag egymást követő közbenső lépésre képes feloszlatni, egy magasabb fejlett, alapvető emlékművet mutat, amely intelligensen irányítja az egész weboldal folyamatot. Ez azt jelenti, hogy a mély kutatás nemcsak széles körű, szisztematikus keresést végez, hanem a kutatási feladat stratégiai és tervezett is. Meghatározza egy részletes tervet, amely meghatározza a kutatás egyes lépéseit, majd ezt a tervet kezelhető, logikusan koherens lépésekre osztja. Ez a strukturált megközelítés jelentősen hozzájárul a végleges jelentések minőségéhez, relevanciájához és pontosságához. Gondoskodik arról, hogy a kutatás szisztematikusan, átfogóan és megcélzott legyen, és nem hagyják véletlenszerűen, vagy nem hagyják meg a kutatást.
Figyelemre méltó, hogy az Openai, az AI Research területén egy másik vezető vállalat, hasonló funkcionalitást is kínál „Deep Research” néven. Ez a párhuzamos fejlesztés jelzi az AI-alapú kutatás területén a potenciális tendenciát, amelyben a különféle szervezetek hasonló ügynökök alapú kutatási eszközöket fejlesztenek és kínálnak. Ez hangsúlyozza ennek a technológiának a növekvő jelentését és óriási potenciálját az információk beszerzésének és elemzésének jövőjére.
2. automatizált jelentéstétel mélyebb betekintéssel: nem csupán összefoglalók - jól alapított elemzések és tudás megszerzése
A mély kutatás eredményei nem korlátozódnak az információk egyszerű összefoglalására vagy a tények felületes ábrázolására. Átfogó, részletes és többoldalas jelentések, amelyek mélyebb elemzéseket és értékes betekintést nyújtanak az adott kutatási témába. Az olyan kifejezések ismételt hangsúlyozása, mint például az „átfogó”, a „többoldalú”, a „részletes” és a „betekinthető” a mély kutatás leírásában, hangsúlyozza, hogy a hangsúly egyértelműen az alapos, lényeges elemzés biztosítására, és nemcsak a felületes összefoglalókra.
A Deep Research célja, hogy olyan jelentéseket készítsen, amelyek összehasonlíthatók minőségi, mélység és analitikus szigorúakkal a tapasztalt humán kutatók és elemzők által létrehozott eredményekkel. Ez teszi a mély kutatást potenciálisan felbecsülhetetlen eszközévé a különféle tudományágak szakértőinek, amelyek pontosan, jól alapított és átfogó elemzésekre támaszkodnak. Legyen szó akár a piaci tendenciák, a versenytársak értékelése, a tudományos kérdések vizsgálata vagy a komplex politikai vagy társadalmi kérdések elkészítése - a mély kutatás jelentősen hozzájárulhat ezen folyamatok minőségéhez és hatékonyságához.
A „gazdagabb betekintés” megemlítése azt sugallja, hogy a mély kutatás túlmutat a puszta aggregáción és az információk összefoglalásán. Arról szól, hogy elérjük az elemzés és értelmezés szintjét, amely lehetővé teszi az új ismeretek megszerzését, a rejtett minták felismerését és a következtetések levonását, amelyek nem azonnal nyilvánvalóak. Az AI nemcsak releváns információkat talál, hanem aktívan feldolgozza azt a kapcsolatok azonosítására, az ok-okozati kapcsolatok elemzésére, a tendenciák felismerésére és olyan ismeretek generálására, amelyek túlmutatnak abban, amit az ember ugyanabban az időszakban megtehet.
A jelentések minőségének összehasonlítása az OpenAI által a „kutatási elemző” szintjével magas mércét állít fel ezen AI által generált elemzések várható minőségére és kifinomultságára. Ez az összehasonlítás hangsúlyozza a Google és az Openai, AI eszközök fejlesztésének törekvését, amelyek szakmai szinten kutatást és elemzéseket végezhetnek, és így képesek alapvetően megváltoztatni és optimalizálni a hagyományos kutatási folyamatokat.
A Deep Research jelentéseinek másik fontos szempontja a dokumentáció és az átláthatóság. Az összes felhasznált információhoz egyértelmű és pontos forrásinformációkat tartalmaznak. Ez a tulajdonság döntő jelentőségű a kutatási eredmények nyomonkövethetősége és ellenőrzhetősége szempontjából. A források meghatározása lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy konzultáljanak az eredeti forrásokkal, ellenőrizzék az információkat, értékeljék a források hitelességét és megértsék a mély kutatás érvelési láncát. Ez az átláthatóság elengedhetetlen az AI által generált jelentésekbe vetett bizalomhoz, és megkülönbözteti a mély kutatást a kevésbé átlátszó fekete dobozrendszerektől.
3. Személyre szabás a felhasználói előzmények és beállítások alapján: Testreszabott kutatás az egyéni igényekhez
A Gemini 2.0 -val végzett mély kutatás másik kiemelkedő tulajdonsága a személyre szabás lehetősége. A válaszokat és a kutatási eredményeket nem általános és minden felhasználó számára generálják, hanem intelligensen adaptáltak az egyes keresési folyamathoz, az adott felhasználó korábbi csevegéseihez és tárolt beállításaihoz. A Gemini 2.0 zökkenőmentesen képes kapcsolatba lépni a különféle Google alkalmazásokkal és szolgáltatásokkal, hogy még testreszabottabb válaszokat és kutatási eredményeket adjon a felhasználó egyedi igényeinek és preferenciáinak.
Ez a személyre szabási képesség messze túlmutat a keresési eredmények egyszerű adaptációján a felhasználó nyelvéhez vagy helyéhez. Ez az egyéni érdekek, preferenciák, tudásszint és a felhasználó jelenlegi igényeinek mély megértésén alapul. Például az Ikrek olyan éttermi ajánlásokat adhatnak, amelyek nemcsak a felhasználó jelenlegi helyén alapulnak, hanem az Essen területén található utolsó keresési lekérdezések, az előnyben részesített konyhai útmutatások és a jól ismert táplálkozási preferenciáin is. Az Ikrek az utazási ajánlásokat is kimondhatják az első utazási célpontok, az előnyben részesített utazási fajok (például városi kirándulások, tengerparti ünnepek, kaland ünnepek) és a jól ismert utazási költségvetés alapján.
A fejlett személyre szabás lehetővé tétele érdekében a Gemini 2.0 „Személyre szabási (kísérleti)” modell elérhető. Ez a modell a Google Keresés, a Google Apps és a Google szolgáltatások széles körű Google ökoszisztéma-konzisztenciáját használja, hogy hozzon létre egy átfogó felhasználói profilt, és használja azt a kutatási eredmények személyre szabásához. Ez az integrált megközelítés stratégiai előnyt jelent a Google számára, mivel lehetővé teszi a zökkenőmentes és potenciálisan gazdag személyre szabási élményt, mint független AI modelleket, amelyek nem ágyaznak be ilyen átfogó ökoszisztémába.
A meglévő Google alkalmazáscsomag és az ezekben a szolgáltatásokban tárolt óriási mennyiségű felhasználó hozzájárulásával a Google a kutatási eredmények átfogóbb és kontextusához kapcsolódó testreszabását kínálhatja. Ez a mély integráció lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy ne csak a felhasználó kifejezett keresési lekérdezéseit vegye figyelembe, hanem a Google ökoszisztéma teljes digitális lábnyomából származó implicit információk felhasználása érdekében még pontosabb, relevánsabb és hasznosabb eredményeket is biztosítson.
A „személyre szabás” funkció kísérleti jellege azt jelzi, hogy ez egy fejlődő képesség, és a Google folyamatosan kutatja, és optimalizálja ennek a funkciónak a megvalósítását és finomítását. Az említett példák - éttermi ajánlások, utazási ajánlások, hobbi vagy szakmai fejlődésre vonatkozó javaslatok - szemléltetik a testreszabás gyakorlati alkalmazásait a mindennapi forgatókönyvekben, amelyek messze túlmutatnak a tisztán tudományos vagy szakmai kutatásokon. Bemutatják a személyre szabott AI-kutatás hatalmas potenciálját, hogy pozitívan befolyásolják a felhasználók életének különféle aspektusait, és testreszabott információkat és javaslatokat nyújtsanak a személyes érdekek, a mindennapi döntéshozatal és a hosszú távú élettervezéshez.
Alkalmas:
Az Ikrek teljesítménye 2.0 Flash gondolkodás: Gyorsított gondolkodási folyamatok a mélyebb tudáshoz
A Gemini 2.0 -val végzett mély kutatás teljesítményének szíve a forradalmi „2.0 Flash gondolkodás” technológia. Ezt a Gemini legújabb modelljét jelentősen jobb gondolkodási készség és megnövekedett sebesség jellemzi. A „Flash gondolkodás” lehetővé teszi az információk intenzívebb és mélyebb elemzését, és javítja a Gemini 2.0 képességeit a kutatási folyamat minden szakaszában - a keresési lekérdezés kezdeti tervezésétől és pontos megfogalmazásától kezdve a logikus következtetésig, valamint az átfogó és értelmes jelentések létrehozásához szükséges információk kritikus elemzéséig.
A „2.0 Flash gondolkodás” következetes kapcsolata a „jobb gondolkodási készségekkel”, a „jobb hatékonyság” és a „sebesség” különféle forrásokban hangsúlyozza, hogy ezeket a szempontokat az Ikrek 2.0 generációjának alapvető és központi fejlesztéseinek tekintik. Ezek az ismétlődő leírások azt jelzik, hogy a Google egyértelműen összpontosít az új modell fejlesztésére, nemcsak az Ikrek 2.0 intelligens és hatékonyabbá tétele érdekében, hanem praktikusabb, felhasználóbarátabb és erőforrás -megőrzés is. A „Flash gondolkodás” megnövekedett sebessége és hatékonysága lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy rövidebb idő alatt több és mélyebb ismereteket szerezzenek, ugyanakkor optimálisan használják a számtani erőforrásokat.
A „2.0 Flash gondolkodás kísérlete”, mint egy „lánc” rendszer leírása értékes betekintést nyújt a mögöttes mechanizmusba, amely lehetővé teszi a Gemini 2.0 továbbfejlesztett gondolkodási képességeit. A „Hallás lánca” gondolkodás egy fejlett AI technika, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy a komplex problémákat kisebb, kezelhető és logikusan összekapcsolt lépésekké szétszerelje. Bizonyos értelemben ez a megközelítés bizonyos szempontból az emberi probléma megoldása, amelyben gyakran bonyolult feladatokat osztunk részleges lépésekre, hogy jobban megbirkózzunk velük. A „Hanglánc” gondolkodásának használatával a Gemini 2.0 szisztematikusabban és strukturáltabban képes megoldani a komplex kutatási kérdéseket, hogy pontosabban logikai következtetéseket vonjon le, és jelentősen javítsa a kutatási jelentések minőségét és mélységét.
Integráció további alkalmazásokkal és valós idejű betekintés a gondolkodási folyamatba: Átláthatóság és hálózatépítés az átfogó kutatáshoz
A Gemini 2.0 másik kritikus szempontja a jobb összeköttetés és az integráció egyre növekvő számú alkalmazással. A legújabb modell zökkenőmentesen összekapcsolható a Google alkalmazásokkal, beleértve a bevált szolgáltatásokat, például a Google Maps-ot és a Google Flights-t, de a termelékenység-orientált alkalmazások, például a Google Naptár, a Google Notes, a Google Tasks és a Google Phots. Ez a mély integráció lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy még bonyolultabb és összetettebb kérdéseket szerkesztsen, amelyek ötvözik a különböző alkalmazásokból és szolgáltatásokból származó információkat és funkciókat.
Az ilyen alkalmazásokkal való hálózatépítés révén a Gemini 2.0 jobban rögzítheti a felhasználó általános kérését, szétszerelheti őket egyéni, logikusan koherens lépésekbe, és értékelheti saját előrehaladását, amikor a kérés valós időben feldolgozza. Képzelje el, hogy üzleti utat tervez, és kérje a Gemini 2.0 -t a kutatás támogatását. A Google Naptár integrálásával a Gemini 2.0 figyelembe veheti a meglévő találkozókat és a rendelkezésre állást, a Google Flight használatával meghatározhatja az optimális repülési kapcsolatokat és az árakat, a Google Maps segítségével kiszámítja az üzleti partnerek és a potenciális szállodák távolságát, valamint a kutatási folyamat során fontos információkat és ötleteket. A különféle szolgáltatások zökkenőmentes integrációja lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy az összetett feladatok holisztikusan feldolgozzák, és átfogó és hatékony munkafolyamatot kínáljanak a felhasználó számára.
A Gemini 2.0 különösen figyelemre méltó tulajdonsága a valós idejű nézetek biztosítása az AI gondolkodási folyamatában a kutatás során. Valós időben a felhasználók követhetik, hogy a Gemini 2.0 hogyan keresi az internetet, mely webhelyeket látogatja meg, milyen információkat elemez és hogyan következtetéseire vonatkozik. Ezt az átláthatóságot általában egy tiszta oldalsáv hajtja végre, amely összefoglalja a Gemini 2.0 gondolkodási folyamatát és a meglátogatott források listáját.
A „valós idejű nézetek a gondolkodási folyamatba” egy innovatív és felhasználóbarát tulajdonság, amely megerősíti a felhasználók bizalmát az AI által támogatott kutatásokban, és elősegíti az AI megértésének megértését és következtetéseit. Az AI átlátható és érthető gondolkodási folyamatának révén a Google gyakran kifejezetten aggodalmát fejezi ki sok AI rendszer „fekete doboz” jellege miatt, amelyek belső funkciója gyakran átlátszatlan a felhasználó számára. Ez az átlátszóság segíthet a felhasználóknak jobban megérteni a mély kutatás erősségeit és korlátait, a bizalmat a generált eredményekben, valamint az AI által támogatott kutatások összességében elérhetőbbé és elfogadhatóbbá tételében.
Javaslatunk: 🌍 Korlátlan elérés 🔗 Hálózatba kötött 🌐 Többnyelvű 💪 Erős eladások: 💡 Autentikus stratégiával 🚀 Az innováció találkozik 🧠 Intuíció
Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital
Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).
Bővebben itt:
Kvantumugrás az AI -ben: A Gemini 2.0 teljesítményének növekedése a benchmarktákban
Benchmark fejlesztések der Gemini 2.0 modellek: A teljesítménynövekedés mennyiségi bizonyítéka
A Gemini 2.0 jelentős előrelépése és javulása nemcsak tükrözi a kvalitatív leírásokban és a funkcionális kiterjesztésekben, hanem a különféle beépített referenciaértékek számszerűsíthető javításaiban is az AI modellek értékeléséhez. Ezek a referenciaértékek mérik az AI rendszerek teljesítményét a különféle felelősségvállalási területeken, és lehetővé teszik a különböző modellek és verziók objektív összehasonlítását.
A következő elemzés összehasonlítja a Gemini Models-Gemini 1.5 Pro, a Gemini 2.0 Flash GA és a Gemini 2.0 Pro kísérleteit a különféle referencia-kategóriákban. Az "általános" területen a teljesítmény növekedését regisztrálták az MMLU Pro besorolása során, az Ikrek 75,8 % -áról 1,5 / 77,6 % -ra, a Gemini 2,0 Flash GA -nál 79,1 % -ra az Ikreknél 2,0 / kísérletenként. A "kód" területén a Livecodebech (V5) enyhe javulása volt, 34,2 % az Ikrek esetében 1,5 / több mint 34,5 %, a Gemini 2,0 Flash GA -nál, legfeljebb 36,0 % -ra az Ikrek 2,0 -ban. A CodeBird-SQL (DEV) -ben jelentős előrelépés történt: 54,4 % -kal az Ikrek 1,5 Pro-ban, 58,7 % az Ikrek 2,0 Flash GA-ban, és végül 59,3 % az Ikrek 2,0-ban, kísérletenként. A GPQA (Diamond) alapú "következtetés" szintén szignifikáns javulást mutat, amelynek értéke 59,1 %, 60,1 %és 64,7 %. A SimpleQA -nál a "tényesség" területének növekedése különösen feltűnő, ahol a 29,9 % -nál több 29,9 % -os érték lenyűgöző 44,3 % -ra nőtt. A "többnyelvűség" esetében a globális MMLU (LITE) állandó növekedést mutat 80,8 %-ra, 83,4 %-ra és 86,5 %-ra. A "matematika" területén 86,5 %, 90,9 % és végül 91,8 % -ot értek el a matematikánál, míg a Hiddenmath 52,0 % -ról 63,5 % -ra 65,2 % -ra emelkedett. A „hosszú kontextusokban” (MRCR - 1M) egyenetlen eredmények voltak, 82,6 % -kal az Ikrek 1,5 /, 70,5 % -a a Gemini 2,0 Flash GA -nál, és a Gemini 2,0 kísérletenként 74,7 % -os gyógyulást. A "kép" terület (MMMU) javulása - 65,9 %, 71,7 %és 72,7 %. Az "audio" területen (COVOST2 - 21 nyelv) a teljesítmény szinte állandó maradt 40,1, 39,0 és 40,6. A "Video" (Egoschema teszt) című részben marginális javulás történt, a 71,1 % -kal szembeni 71,2 % -ról 71,9 % -ra. A részletes elemzés hangsúlyozza, hogy a Gemini 2.0 modell jelentős előrelépést ért el a legtöbb kategóriában.
Ezek a referencia -adatok meggyőző mennyiségi bizonyítékokat szolgáltatnak a Gemini 2.0 jelentős teljesítményének növekedésére a feladatok széles skáláján. Különösen figyelemre méltó az igényes területek, például a matematika (matematika, HiddenMath), a logikai következtetések (GPQA) és a válaszok (SimpleQA) egyértelmű javulása. A kvantitatív adatok tehát objektív és mérhető bizonyítékot szolgáltatnak a kognitív készségek tényleges előrehaladására és a Gemini 2.0 általános teljesítményére a korábbi verziókhoz képest.
A referencia -eredmények jelentős növekedése, különösen az intellektuálisan igényes területeken, mint például a matematika és a következtetés, jelentős kvalitatív ugrást mutat a modell kognitív képességeibe. Nemcsak gyorsabbá és hatékonyabbá vált, hanem intelligensebbé is, és képes megoldani a bonyolultabb problémákat és pontosabb válaszokat adni.
Különböző Gemini 2.0 modellváltozások, a Flash GA elérhetősége, a Pro Experimentalis egy stratégiai megközelítést indít a Google-tól, hogy különféle modelleket kínáljon, amelyek optimalizáltak a különféle felhasználói igényekhez és a teljesítményigényekhez. Ez azt mutatja, hogy a Google a felhasználók széles skáláját akarja foglalkozni, a korlátozott számítási erőforrásokkal rendelkező felhasználóktól kezdve a felhasználókig, akiknek a legmagasabb teljesítményre és a maximális funkcionalitásra van szükségük az igényes feladatokhoz. A különböző modellek valószínűleg kiegyensúlyozott kompromisszumot kínálnak a sebesség, a pontosság, az erőforrás -hatékonyság és a feladatok összetettsége között, amelyeket hatékonyan elsajátíthat.
Alkalmas:
Mély kutatás a gyakorlatban: felhasználói élmény és kibővített készségek
A mély kutatás gyakorlati alkalmazását a Gemini 2.0 -val számos olyan jellemző jellemzi, amelyek javítják a felhasználói élményt és bővítik az eszköz készségeit a valós kutatási forgatókönyvekben.
1. valós idejű betekintés az Ikrek gondolkodási folyamatába: Átláthatóság és érthetőség a fókuszban
Mint már említettük, a mély kutatás felhasználói részletes betekintést kapnak a Gemini 2.0 gondolkodásmódjába a teljes kutatási folyamat során. Míg a Gemini 2.0 keresi az internetet, elemzi az információkat és következtetéseket von le, megmutatja annak megfontolásait, a gondolkodási folyamat egyes lépéseit és a világos felhasználói felületen meglátogatott webhelyeket. Ezt általában egy oldalsáv vagy egy hasonló interfész elem hajtja végre, amely összefoglalja a jelenlegi gondolkodási folyamatot és a konzultált források részletes listáját.
Az AI gondolkodási folyamatának láthatóságának és megérthetőségének következetes hangsúlyozása hangsúlyozza a felhasználói engedélyt és az átláthatóság egyértelmű összpontosítását az AI-alapú kutatás területén. Azáltal, hogy a felhasználókat valós időben megfigyeljük, hogy a mély kutatás megközelítse egy bizonyos kutatási feladatot, amely a konzultációval foglalkozik, milyen információkat von le, és hogyan vonják le a logikus következtetéseket, a Google elősegíti a készségek mélyebb megértését, és - mint fontos - ennek a technológiának a lehetséges korlátait. Ez az átláthatóság döntő jelentőségű a felhasználók bizalmának megerősítése érdekében a mély kutatás eredményeiben és az AI által támogatott eszközök elfogadásának növelése érdekében a kutatási folyamat egészében.
2. A nagy adatrekordok intenzív elemzése és feldolgozása: Korlátlan információfeldolgozás
A Gemini 2.0, különösen az „Advanced” verzióban, képes hatékonyan és átfogó adatokat feldolgozni és elemezni. Ennek döntő tényezője az egy millió token lenyűgöző kontextusú ablaka, amely elérhető a Gemini 2.0. Ez a hatalmas kontextusablak lehetővé teszi akár 1500 szöveges vagy 30 000 kódsor feldolgozását egyidejűleg feldolgozáshoz, és elemezni azt az összefüggésben.
Ez a képesség teljesen új lehetőségeket nyit meg a kiterjedt dokumentumok, összetett adatrekordok és nagy mennyiségű információ elemzésére. A mély kutatás feldolgozhatja és elemezheti a teljes könyveket, kiterjedt kutatási jelentéseket, részletes pénzügyi elemzéseket vagy akár kiterjedt kódjegyzékeket egyetlen fordulóban. Ezenkívül a felhasználók strukturált adatokat tölthetnek fel különféle formátumokban, például a Google Sheets, a CSV fájlok és az Excel fájlok, közvetlenül a mély kutatásban annak érdekében, hogy hatékonyan feldolgozzák őket, részletesen megvizsgálják, átfogóan elemezzék őket, és vonzó módon megjelenítsék őket.
Az egy millió token -pozíció jelentős kontextusú ablaka, amely a Gemini kivételesen hatékony eszközként fejlett nagyon hosszú dokumentumok és összetett kódbázisok elemzéséhez, és egyértelműen meghaladja a sok más jelenlegi AI modell képességeit ezen a területen. Ez a nagy kontextusú ablak lehetővé teszi a mély kutatás számára, hogy jelentős mennyiségű információt tartson és dolgozzon fel a RAM-ban, ami lehetővé teszi a kiterjedt anyagok, például könyvek, tudományos munka, történelmi archívumok vagy kiterjedt kód-adattárak átfogóbb, mélyebb és kontextusbeli elemzéseit. Ez egy alapvető megkülönböztetési szolgáltatás és jelentős előnye azoknak a felhasználóknak, akik rendszeresen dolgoznak nagy és összetett adatkészlettel.
A különféle strukturált adatformátumtípusok (Google Sheets, CSV -k, Excel) közvetlen feltöltésének és elemzésének lehetősége kiterjeszti a mély kutatás hatókörét a tiszta szöveges elemzésen túl, és értékes eszközévé teszi az adattudósok, az üzleti hírszerző szakértők és a különféle iparágak elemzői számára. Ez a multimodális képesség lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy mély kutatást alkalmazzanak az elemzési feladatok szélesebb körében, ideértve a feltáró adatok elemzését, az adatok megjelenítését, a statisztikai értékelést és a strukturált adatrekordokból származó értékes eredmények generálását.
3. Szerszámfelhasználás és cselekvési képesség: AI mint aktív kutatási partner
A Gemini 2.0 bemutatja a natív eszközhasználatot, egy innovatív funkciót, amely lehetővé teszi az AI ügynök számára, hogy hasznos tevékenységeket hajtson végre a felhasználó felügyeletével, és a külső eszközöket integrálja a kutatási folyamatba. Ez magában foglalja különösen a Google keresésének használatát az interneten lévő automatizált információk beszerzésére, valamint a kód végrehajtásának képességét a bonyolultabb adatelemzések, szimulációk és számítástechnikai feladatok elvégzéséhez. A külső eszközök intelligens használatának kiterjesztett képessége kibővíti a Gemini 2.0 lehetőségeit, és átalakítja azt egy passzív információs szállítóból egy aktívabb, proaktív és képes partnerré a kutatási folyamatban.
A natív szerszámhasználat átalakítja a Gemini 2.0 -t egy elsősorban reaktív rendszerből, amely a felhasználói vizsgálatokra reagál egy aktívabb ügynökré, amely képes végrehajtani a meghatározott kutatási célok önálló elvégzésére szolgáló intézkedéseket. A bevált eszközökkel, például a Google Search mély integrációja miatt a Gemini 2.0 önállóan és intelligensen összegyűjtheti, értékelheti és beillesztheti az Internet hatalmas megtalálási alapjától származó információkat, és beillesztheti azt a kutatási folyamatba anélkül, hogy a felhasználónak minden egyes keresést manuálisan kellene kezdeményeznie.
A kód végrehajtásának lehetősége teljesen új dimenziókat nyit meg az AI-alapú kutatáshoz. Ez lehetővé teszi a mély kutatást, az összetett adatok elemzését, a statisztikai számításokat, a tudományos szimulációkat és az egyéb számtani feladatokat közvetlenül a kutatási folyamaton belül. Ez a képesség különösen értékes a tudományos és műszaki tudományágakban, amelyekben a nagy adatrekordok elemzése, a komplex rendszerek modellezése és a szimulációk megvalósítása a szokásos repertoár részét képezi. A kód verziójának mély kutatásba történő integrálásával a felhasználók hatékonyabban és átfogóan szerkeszthetik a komplex kutatási projekteket, és új ismereteket szerezhetnek, amelyek nehéz vagy nem érhetők el a hagyományos módszerekkel.
Összehasonlítás a meglévő megoldásokkal: chatgpts mély kutatás - párhuzamok és különbségek
Figyelemre méltó, hogy az Openai, a Google közvetlen versenytársa az AI Research területén, szintén integrálta a „Deep Research” nevű funkciót a Chatgpt -be. Ez a párhuzamos fejlemény hangsúlyozza az AI-alapú, mély kutatási funkciók növekvő jelentését és magas jelentőségét a modern információs korban. Mind a Google mély kutatása, mind az OpenAis mély kutatása célja az átfogó kutatás lehetővé tétele és részletes, strukturált jelentések készítése az összetett témákról.
A Google azonban hangsúlyozza mély kutatásainak szélesebb körű rendelkezésre állását az OpenAi -hoz képest. Míg az OpenAis Deep Research jelenleg korlátozott felhasználói csoportra korlátozódik, és elsősorban a CHATGPT Pro előfizetőknek (havonta 200 dollár) kínálja havonta 100 vizsgálatot, valamint a Plus, a Team és a vállalati felhasználók havonta 10 kérdésével, addig a Google mélysége potenciálisan hozzáférhető egy szélesebb felhasználói csoport számára. A pontos rendelkezésre állási modellek és az árstruktúrák azonban idővel megváltozhatnak, és ezeket az egyes esetekben ellenőrizni kell.
Az Openais Deep Research kifejezetten a bejövő, többlépcsős kutatás elvégzésére szolgál a nyilvános webes adatok felhasználásával. Képes önállóan keresni az interneten, és különféle online forrásokból származó információkat kinyerni és elemezni, hogy alapos, átfogóan dokumentált és egyértelműen idézett jelentéseket készítsen a komplex témákról. Az Openais Deep Research a közelgő Openai O3 modell speciális változatán alapul, és képes értelmezni és elemezni a szöveg, a képek és a PDF dokumentumok. Különösen hangsúlyozzuk annak hatékonyságát, ha réstinal kapcsolatos információkat keres, amelyek hagyományosan számos kézi keresési lépést igényelnének számos webhelyen.
Mind a Google, mind az Openai tehát a „mély kutatási” funkciókat fejlesztették ki egymástól függetlenül, és elindították a piacot, ami erős piaci keresletet és egyértelműen azonosított AI-alapú, mély kutatási funkciókra utal. A világ két vezető AI szervezete által a hasonló eszközökhöz való párhuzamos fejlesztés megerősíti ennek a technológiának a stratégiai fontosságát, és jelzi a kutatás jövőbeni kutatásának lehetséges alapvető változásait.
Bár mindkét eszköz célja a kutatás és az átfogó jelentések beépítése, a Google mély kutatása és az OpenAis mély kutatása között is fontos különbségek vannak. Ezek a különbségek többek között a mögöttes AI modellek (Gemini 2.0 vs. Openai O3), a hozzáférési modellek (a Google szélesebb körű rendelkezésre állása az OpenAAI-nál) és esetleg specifikus funkcionális hatókörökkel (például a Google mély integrációjába az átfogó alkalmazás ökoszisztémájába). Ezek a különbségek azt jelzik, hogy a felhasználók az egyéni igényeiktől, preferenciáiktól és prioritásoktól függően inkább az egyik vagy a másik platformot részesítik előnyben, mint például a költségek, az integrációs projektek és az alapjául szolgáló AI modellek konkrét tulajdonságait. A további részletes összehasonlítások és független tesztek értékesek lennének annak érdekében, hogy megértsék az egyes ajánlatok árnyalt erősségeit és gyengeségeit, és hogy jól megalapozott döntést hozzanak.
Az AI-alapú kutatásokkal összefüggésben újra és újra hangsúlyozni kell a ténybeli hallucinációk vagy a hamis következtetések potenciális érzékenysége. Még akkor is, ha az AI modellek egyre erősebbé és pontosabbak, nem tévedhetetlenek, és bizonyos helyzetekben még pontatlanságokat vagy hibákat okozhatnak. Az a megemlítés, hogy az OpenAis Deep Research tényleges hallucinációkat vagy hamis következtetéseket vonhat le az egyes esetekben, aláhúzza ezt a döntő kihívást az AI-alapú kutatásban és a generált jelentések kritikus értékelésének tartós jelentőségét. Ezen eszközök fejlett képességei ellenére nem tökéletesek, hibátlan rendszerek, és még pontatlanságokat vagy torzulásokat eredményezhetnek. A felhasználóknak tisztában kell lenniük ezzel a velejáró korlátozással, és mindig óvatosan kell eljárniuk, ha az AI által generált kutatásokra támaszkodnak, különösen a messzemenő következményekkel járó kritikus döntésekkel. Ezért elengedhetetlen a források meghatározása és az információk ellenőrzésének lehetősége az AI által támogatott kutatásokba vetett bizalom megerősítéséhez és a helytelen döntések kockázatának minimalizálásához.
Alkalmas:
A mély kutatás potenciális alkalmazásai és előnyei a Gemini 2.0 -val: Különböző iparágak és területek átalakítása
A Gemini 2.0 -val végzett mély kutatás potenciális alkalmazásai rendkívül sokszínűek, és messze túlmutatnak a hagyományos kutatási területeken. Várható, hogy a mély kutatás értékes támogatást nyújthat a különféle iparágakban és területeken, és hozzájárulhat a hatékonyság, a költségcsökkentések és az innováció jelentős növekedéséhez. Az olyan területeken alkalmazott alkalmazások különösen relevánsak és ígéretesek. Az ezeken a területeken szakértők gyakran az alapos, pontos és az idő -kritikus kutatástól függnek annak érdekében, hogy jól meghozzák a döntéseket. A mély kutatás automatizálhatja az idő jelentős részét -és unalmas kézi munka, és így értékes időt és erőforrásokat bocsáthat ki a magasabb minőségű feladatokhoz.
A pénzügyi ágazatban mély kutatást lehet használni például a piaci trendek elemzésére, a befektetési lehetőségek értékelésére, a kockázatértékelésre, a versenyelemzésre és az átfogó pénzügyi jelentések készítésére. A tudományban a mély kutatás segíthet a kutatóknak a folyamatosan növekvő tudományos kiadványok áttekintésében, a releváns kutatási eredmények azonosításában, az irodalmi kutatások felgyorsításában és az összetett tudományos adatok elemzésében. A politikai területen mély kutatást lehet felhasználni a politikai trendek elemzésére, a törvények értékelésére, a háttérinformációk létrehozására és a közvélemény megfigyelésére. A mérnöki munka során a mély kutatómérnökök segíthetnek a műszaki információk kutatásában, a szabadalmak ellenőrzésében, a műszaki dokumentáció elemzésében és az összetett műszaki problémák megoldásának megtalálásában.
Ezenkívül a Deep Research alkalmazási köre messze meghaladja ezeket a hagyományos területeket. Az üzleti stratégiában a mély kutatás felhasználható a részletes versenyképességi elemzésekhez, az új piaci trendek azonosításához, a kereslet -fejlemények előrejelzéséhez és az innovatív üzleti modellek fejlesztéséhez. A marketing és az értékesítés területén a mély kutatás felhasználható az ügyfelek igényeinek elemzésére, a célcsoportok azonosítására, a piaci szegmentálás létrehozására és a marketing kampányok személyre szabására. A mély kutatás hasznos lehet a fogyasztók számára különféle helyzetekben is, különösen fontos és összetett vásárlási döntésekkel, például autóvásárlással, ingatlanvásárlással vagy egészségbiztosítás kiválasztásával. A mély kutatás segíthet a fogyasztóknak az átfogó információk gyűjtésében, a termékek és szolgáltatások objektív összehasonlításában, a kutatási árak meghozatalában és a jól megalapozott döntések meghozatalában.
Az olyan területeken, mint a pénzügyek, a tudomány, a politika és a mérnöki területek szakértőivel szembeni következetes orientáció azt jelzi, hogy ezeket a szakmai csoportokat az AI-alapú kutatási eszközök fontos korai felhasználóknak és fő felhasználóknak tekintik. Kutatási igényei gyakran különösen bonyolultak, időbeli kritikusak és igényesek, és a mély kutatások itt különösen nagyszerű hozzáadott értéket teremthetnek. Ezek a szakmák gyakran nagy mennyiségű információt igényelnek, és a mély kutatás alaposan automatizálhatják a munka jelentős részeit, és lehetővé teszik a szakértők számára, hogy a magasabb minőségű feladatokra, a stratégiai döntéshozatalra és a kreatív innovációra összpontosítsanak.
A potenciális alkalmazások azonban messze túlmutatnak a hagyományos kutatásokon, és olyan területeket is magukban foglalnak, mint például az üzleti stratégia, a marketing, az értékesítés és akár a mindennapi fogyasztói döntések. Ez azt jelzi, hogy ennek a technológiának a széles körű alkalmazhatósága és óriási lehetősége van arra, hogy lehetővé tegye az egyének különféle szerepekben és kontextusokban az egyének számára, hogy hatékony hozzáférést biztosítsanak az átfogó, pontos és informatív információkhoz, és így lehetővé teszik számukra a hang alapú, adat -alapú döntések meghozatalát.
A kutatás jövője a Gemini 2.0 korában és a mély kutatásban
A Gemini 2.0-val végzett mély kutatás jelentős és tendencia-meghatározó előrelépést jelent az AI-alapú kutatás és az információk beszerzése területén. Ez egy innovatív és átalakító termékkategória, amely alapvetően megváltoztathatja az információk gyűjtésének módját, elemzését, szintetizálását és felhasználásának módját. A kiterjedt internetes keresések, a fejlett gondolkodási készségek, a személyre szabott eredmények és a gondolkodási folyamat valós idejű nézeteinek intelligens kombinációja révén a Deep Research felhasználók erőteljes és sokoldalú eszközt kínálnak a felhasználók számára a komplex kutatási kérdések hatékonyabb megválaszolására, hatékonyabban és átfogóbban, mint valaha.
Az elemzés sebességének és mélységének következetes hangsúlya a kutatás paradigmaváltását jelzi. A mély kutatások lehetővé teszik a tájékozottabb ismeretek megszerzését, a komplex kapcsolatok gyorsabb megértését és az adatok alapú döntések meghozatalát rövidebb idő alatt. A többi Google alkalmazással való mély integráció és az AI gondolkodási folyamatába való valós idejű betekintés átláthatósága nemcsak javítja a használhatóságot és a hatékonyságot, hanem megerősíti a felhasználók bizalmát a technológiában, és elősegíti az AI-alapú eszközök elfogadását a kutatási folyamatban.
A mély kutatás fejlesztése fontos lépés az ügynöki alapú AI felé, amely képes az összetett feladatokat önállóan megtervezni, elvégezni és optimalizálni. Ez egy fontos mérföldkő a progresszívebb és autonóm AI rendszerek felé vezető úton, amelyek egy napon új tudományos kutatásokat folytathatnak, úttörő felfedezéseket készíthetnek, és kibővíthetik az emberi ismeretek és megértés korlátait.
A mély kutatás, az órák, a napok vagy akár a hagyományos kutatási idő heteinek képessége mélyreható hatással van a termelékenységre, a hatékonyságra és az innovációs potenciálra különféle területeken. A mély kutatás jelentős előrelépést jelent a hagyományos keresőmotorokon és az egyszerű chatbotokon, és az intelligens AI rendszerek felé mozog, amelyek önállóan és lenyűgöző pontossággal képesek összetett kutatási feladatokat elvégezni. Ez azt a lehetséges jövőt jelzi, amelyben az AI sokkal aktívabb, integráltabb és átalakító szerepet játszik a tudás felfedezésében, a tudás és a tudás ismereteinek és tudásában.
Az időmegtakarítás hangsúlya hangsúlyozza a mély kutatás gyakorlati és azonnali előnyeit a hatékonyság és a termelékenység javítása érdekében a különböző területeken. Az a képesség, hogy jelentősen csökkentse a beérkező kutatásokhoz szükséges időt, súlyos hatással van az egyénekre, a szervezetekre és a társadalomra. Ez lehetővé teszi az erőforrások számára az erőforrások hatékonyabb felhasználását, az innovációs ciklusok felgyorsítását, a felfedezés és az előrehaladás ütemének növelését, és végül az adatok által vezetett és tudás -alapú jövő kialakításához.
Ott vagyunk Önért - tanácsadás - tervezés - kivitelezés - projektmenedzsment
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.
Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .
Nagyon várom a közös projektünket.
Írj nekem
Xpert.Digital – Konrad Wolfenstein
Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.
360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.
Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.
További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Maradj kapcsolatban
