Google Deep Research a Gemini 2.0 -val - A fejlett kutatási funkciók átfogó elemzése

Hogyan alakítja át a Google Deep Research az információgyűjtést?

Egy olyan világban, amely gyakorlatilag fuldoklik az adatokban, exponenciálisan növekszik az információgyűjtés és -elemzés hatékony és intelligens módszereinek iránti igény. A rendelkezésre álló adatok puszta mennyisége messze meghaladja az emberi kapacitást arra, hogy manuálisan átszűrje, kiértékelje és gyakorlatias információkká alakítsa azokat. Hagyományosan az alapos kutatás időigényes és fáradságos folyamat volt, amely órákig, napokig vagy akár hetekig is eltarthatott. Manuális keresések, számtalan weboldal átfésülése, a források kritikus értékelése hitelesség és relevancia szempontjából, majd a begyűjtött információk koherens egésszé szintetizálása – ezek mind elengedhetetlen, de rendkívül erőforrás-igényes lépések voltak, és ma is azok a kutatásban.

A mesterséges intelligencia (MI) megjelenése teljesen új horizontokat és forradalmi lehetőségeket nyit meg az információgyűjtés és -feldolgozás ezen alapvető folyamatának alapvető optimalizálására és felgyorsítására. A MI által vezérelt eszközök nem kevesebbet ígérnek, mint az információk kezelésének, elemzésének és céljainkra való felhasználásának átalakulását. A Google, a MI-kutatás és -alkalmazás úttörője, a „Deep Research” bevezetésével létrehozott egy eszközt, egy olyan technológiát, amelyet most a legmodernebb Gemini 2.0 modell hajt, és amely képes teljesen átalakítani az összetett kutatási feladatok tájképét.

A Google Deep Research bejelentése több, mint egy új szoftvertermék bemutatása. Paradigmaváltást jelez a kutatási módszertanban. A sebesség – „percek alatti kutatás” – és az átfogóság – „részletes, többoldalas jelentések” – egyidejű hangsúlyozása a kutatási paradigmák alapvető változására utal. Eltávolodás a hagyományosan időigényes manuális folyamatoktól a gyorsított, mégis mélyreható információgyűjtés korszaka felé. Ennek a potenciális változásnak messzemenő következményei vannak a termelékenység és a hatékonyság szempontjából számos területen, az akadémiai kutatástól és a tudományos felfedezésektől kezdve az üzleti és piacelemzésen át a vállalatok és szervezetek stratégiai döntéshozatali folyamataiig.

Továbbá a Deep Research jövőképe túlmutat a puszta gyorsításon és a hatékonyság növelésén. A „nagyobb személyre szabhatóság” említése a Gemini 2.0 kontextusában azt sugallja, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak gyorsabban és átfogóbban képes feldolgozni az információkat, hanem egyre inkább képes megérteni az egyes felhasználók egyéni igényeit és konkrét kontextusait is. Ez a személyre szabás képessége megnyitja a lehetőséget arra, hogy a kutatási eredményeket még relevánsabbá, személyre szabottabbá és végső soron értékesebbé tegyük. Képzeljen el egy kutatási eszközt, amely nemcsak megválaszolja a kérdését, hanem figyelembe veszi korábbi érdeklődését, tudásbázisát és konkrét céljait is, hogy az optimális és legrelevánsabb információkat nyújtsa. Ez a Deep Research jövőképe a Gemini 2.0-val: egy olyan mesterséges intelligencia, amely intelligens kutatási partnerré válik, megérti és proaktívan támogatja felhasználói egyéni igényeit.

A következő részekben részletesen megvizsgáljuk a Gemini 2.0 mélykutatásának alapvető funkcióit, kiemeljük a technológia mögött álló technológiai alapokat és innovációkat, elemezzük a felhasználói élményt és a gyakorlati alkalmazásokat, és összehasonlítást végzünk a meglévő megoldásokkal, különösen a ChatGPT "Mélykutatás" megoldásával. Végül átfogóan tárgyaljuk a mélykutatás lehetséges alkalmazásait és előnyeit, és kitekintést nyújtunk a kutatás jövőjére a mesterséges intelligencia korában.

Alkalmas:

• ÚJ: Gemini Deep Research 2.0 – Google AI Model Upgrade – Információk a Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking és Pro (kísérleti) verziókról

A Gemini 2.0 mélykutatásának főbb jellemzői: A mesterséges intelligencia által vezérelt kutatás lelke

A Deep Research with Gemini 2.0 nem csupán egy továbbfejlesztett keresőmotor vagy egy fejlett chatbot. A mesterséges intelligencia eszközeinek egy új generációját képviseli, amelyet kifejezetten összetett kutatási feladatok elvégzésére terveztek. Ennek az innovációnak a középpontjában számos alapvető funkció áll, amelyek együttesen teszik a Deep Research-et egy hatékony és sokoldalú eszközzé.

1. Átfogó webes keresés és információszintézis: Az internet intelligens elérése tudásforrásként

A Deep Research alapvető funkciója abban rejlik, hogy képes a teljes világhálón, annak teljes mélységében és szélességében keresni, és a talált információkból átfogó, strukturált jelentéseket készíteni. Ez messze túlmutat a hagyományos kulcsszóalapú keresőmotorok képességein. A Deep Research fejlett mesterséges intelligencia technikákat alkalmaz, különösen a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) területén, hogy megértse a természetes nyelven írt összetett lekérdezéseket, önállóan személyre szabott, többlépcsős kutatási terveket dolgozzon ki, és releváns információkat kinyerjen a rengeteg online forrásból.

Ahelyett, hogy egyszerűen csak felsorolná a konkrét kulcsszavakat tartalmazó weboldalakat, a Deep Research képes megragadni a kérdés kontextusát és jelentését. Megérti a lekérdezés árnyalatait, azonosítja az alapvető információigényeket, és pontos kutatási stratégiát dolgoz ki. Ez a stratégia magában foglalja a releváns keresési kifejezések azonosítását, a megfelelő online források (weboldalak, adatbázisok, archívumok, tudományos publikációk stb.) kiválasztását és az egyes keresési lépések megtervezését.

A Deep Research intelligens kutatási asszisztensként működik, önállóan átfésül több száz, ha nem több ezer weboldalt, kifinomult algoritmusokkal elemzi a talált információkat, és percek alatt részletes, többoldalas jelentéseket készít. Ezek a jelentések nem pusztán információk összefoglalásai, hanem strukturált dokumentumok, amelyek összefoglalják a legfontosabb eredményeket, feltárják az összefüggéseket, érveket és ellenérveket mutatnak be, és értelmes kontextusba helyezik az információkat.

Az e technológia által lehetővé tett jelentős időmegtakarításra – a kutatás percek alatt végezhető órák vagy napok helyett – ismételt hangsúlyozása aláhúzza ennek az eszköznek a központi értékét a modern tudásmunkások számára. Ez a hatalmas hatékonyságnövekedés lehetővé teszi a kutatók, elemzők, újságírók, diákok és sok más szakember számára, hogy munkájuk magasabb értékű aspektusaira összpontosítsanak: az információk kritikai elemzésére, a kreatív gondolkodásra, valamint az új ötletek és innovációk kidolgozására, ahelyett, hogy értékes idejük nagy részét az információgyűjtés és a kezdeti szintézis fárasztó folyamatára fordítanák.

A „többlépcsős kutatási terv” és a „gondolatlánc” rendszer említése, amely képes az összetett problémákat logikailag egymást követő köztes lépésekre bontani, egy kifinomult, mögöttes gondolkodási folyamatra utal, amely intelligensen irányítja a teljes webes keresési folyamatot. Ez azt jelenti, hogy a mélykutatás nem egyszerűen egy széleskörű, nem szisztematikus keresést végez, hanem stratégiailag és módszeresen közelíti meg a kutatási feladatot. Részletes tervet fogalmaz meg, amely meghatározza a kutatás minden egyes lépését, majd ezt a tervet kezelhető, logikailag összekapcsolt lépésekre bontja. Ez a strukturált megközelítés jelentősen hozzájárul a végső jelentések minőségéhez, relevanciájához és pontosságához. Biztosítja, hogy a kutatás szisztematikus, átfogó és célorientált legyen, és ne a véletlenre vagy irányítatlan keresésre legyen bízva.

Figyelemre méltó, hogy az OpenAI, egy másik vezető vállalat a mesterséges intelligencia kutatásában, hasonló funkciókat kínál „Deep Research” néven. Ez a párhuzamos fejlesztés egy lehetséges trendre utal a mesterséges intelligencia alapú kutatásban, ahol a különböző szervezetek egymástól függetlenül fejlesztenek és kínálnak hasonló ágensalapú kutatási eszközöket. Ez aláhúzza e technológia növekvő fontosságát és hatalmas potenciálját az információgyűjtés és -elemzés jövője szempontjából.

2. Automatizált jelentéskészítés mélyebb elemzésekkel: Több, mint összefoglalók – Mélyreható elemzések és tudásszerzés

A mélykutatás eredményei nem korlátozódnak az információk egyszerű összefoglalására vagy a tények felszínes bemutatására. Átfogó, részletes és több oldalas jelentések, amelyek mélyreható elemzést és értékes betekintést nyújtanak az adott kutatási témába. Az olyan kifejezések ismételt hangsúlyozása a mélykutatás leírásában, mint az „átfogó”, „több oldalas”, „részletes” és „éleslátó”, kiemeli, hogy a hangsúly egyértelműen az alapos, lényeges elemzésen van, nem pedig pusztán a felszínes összefoglalásokon.

A Deep Research célja, hogy olyan jelentéseket készítsen, amelyek minőségben, mélységben és analitikai szigorúságban összehasonlíthatók a tapasztalt emberi kutatók és elemzők által készített jelentésekkel. Ez teszi a Deep Research-et potenciálisan felbecsülhetetlen értékű eszközzé a szakemberek széles skálája számára, akik precíz, megalapozott és átfogó elemzésekre támaszkodnak. Akár piaci trendek elemzéséről, akár versenytársak értékeléséről, tudományos kérdések vizsgálatáról, akár összetett politikai vagy társadalmi kérdések feldolgozásáról van szó, a Deep Research jelentősen hozzájárulhat ezen folyamatok minőségéhez és hatékonyságához.

A „gazdagabb betekintések” említése arra utal, hogy a mélyreható kutatás túlmutat az információk egyszerű összesítésén és összefoglalásán. Arról szól, hogy olyan elemzési és értelmezési szintet érjünk el, amely lehetővé teszi új ismeretek megszerzését, rejtett minták feltárását és olyan következtetések levonását, amelyek nem feltétlenül nyilvánvalóak azonnal. A mesterséges intelligencia nemcsak megtalálja a releváns információkat, hanem aktívan feldolgozza azokat az összefüggések azonosítása, az ok-okozati összefüggések elemzése, a trendek felismerése és olyan betekintések generálása érdekében, amelyek túlmutatnak azon, amit egy ember manuálisan elérhetne ugyanennyi idő alatt.

A jelentések minőségének az OpenAI „kutatási elemző” szintjéhez való összehasonlítása magas mércét állít fel az ilyen MI által generált elemzések elvárt minőségével és kifinomultságával szemben. Ez az összehasonlítás hangsúlyozza mind a Google, mind az OpenAI elkötelezettségét olyan MI-eszközök fejlesztése iránt, amelyek képesek professzionális szintű kutatást és elemzést végezni, ezáltal potenciálisan átalakítva és optimalizálva a hagyományos kutatási folyamatokat.

A Deep Research jelentéseinek egy másik fontos aspektusa a dokumentációjuk és az átláthatóságuk. Egyértelmű és pontos forrásmegjelöléseket tartalmaznak minden felhasznált információhoz. Ez a tulajdonság kulcsfontosságú a kutatási eredmények nyomon követhetősége és ellenőrizhetősége szempontjából. A források hivatkozása lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az eredeti forrásokkal konzultáljanak, ellenőrizzék az információkat, felmérjék a források hitelességét, és kövessék a Deep Research érvelését. Ez az átláthatóság elengedhetetlen a mesterséges intelligencia által generált jelentésekbe vetett bizalom kiépítéséhez, és megkülönbözteti a Deep Researchet a kevésbé átlátható, fekete dobozos rendszerektől.

3. Személyre szabás a felhasználói előzmények és beállítások alapján: Egyéni igényekre szabott kutatás

A Deep Research with Gemini 2.0 egy másik kiemelkedő tulajdonsága a személyre szabhatóság. A válaszok és a kutatási eredmények nem generálódnak általánosan minden felhasználó számára, hanem intelligensen igazodnak az egyes felhasználók egyéni keresési előzményeihez, korábbi csevegéseihez és mentett beállításaihoz. A Gemini 2.0 zökkenőmentesen integrálódik a különböző Google-alkalmazásokkal és -szolgáltatásokkal, hogy még konkrétabb válaszokat és kutatási eredményeket nyújtson a felhasználó egyéni igényei és preferenciái alapján.

Ez a személyre szabási képesség messze túlmutat a keresési eredmények egyszerű igazításán a felhasználó nyelvéhez vagy tartózkodási helyéhez. A felhasználó egyéni érdeklődési körének, preferenciáinak, tudásszintjének és aktuális igényeinek mélyreható megértésén alapul. Például a Gemini nemcsak a felhasználó aktuális tartózkodási helye, hanem a legutóbbi, étellel kapcsolatos keresései, előnyben részesített konyhái és ismert étkezési preferenciái alapján is tud étteremajánlásokat adni. Hasonlóképpen, a Gemini utazási ajánlásokat is kínálhat a korábban keresett úti célok, a preferált utazási típusok (pl. városlátogatások, tengerparti nyaralások, kalandnyaralások) és az ismert utazási költségvetések alapján.

A fejlett személyre szabás lehetővé tételéhez elérhető a Gemini 2.0 „Személyre szabás (kísérleti)” modellje. Ez a modell a kiterjedt Google ökoszisztémát – amely magában foglalja a Google Keresést, a Google Alkalmazásokat és számos Google-szolgáltatást – használja ki egy átfogó felhasználói profil létrehozásához, és annak felhasználásához a kutatási eredmények személyre szabásához. Ez az integrált megközelítés stratégiai előnyt jelent a Google számára, mivel zökkenőmentesebb és potenciálisan gazdagabb személyre szabási élményt tesz lehetővé, mint az önálló, mesterséges intelligencia által biztosított modellek, amelyek nincsenek beágyazva egy ilyen átfogó ökoszisztémába.

A Google meglévő alkalmazáscsomagjának és a felhasználók beleegyezésével ezekben a szolgáltatásokban tárolt hatalmas mennyiségű felhasználói adatnak a kihasználásával a Google átfogóbb és kontextusnak megfelelőbb személyre szabást tud kínálni a kutatási eredményekhez. Ez a mély integráció lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy ne csak a felhasználó explicit keresési lekérdezéseit vegye figyelembe, hanem a Google ökoszisztémáján belüli teljes digitális lábnyomukból származó implicit információkat is felhasználjon, hogy még pontosabb, relevánsabb és hasznosabb találatokat szolgáltasson.

A „személyre szabás” funkció kísérleti jellege arra utal, hogy ez egy folyamatosan fejlődő képesség, és a Google folyamatosan kutatja és finomítja a megvalósítását. Az említett példák – étteremajánlások, utazási javaslatok, hobbiötletek vagy karrierfejlesztési ötletek – jól illusztrálják a személyre szabás gyakorlati alkalmazását a mindennapi helyzetekben, amelyek messze túlmutatnak a pusztán tudományos vagy szakmai kutatásokon. Bemutatják a személyre szabott mesterséges intelligencia kutatásának hatalmas potenciálját a felhasználók életének különböző aspektusaira gyakorolt ​​pozitív hatás tekintetében, és személyre szabott információkat és javaslatokat nyújthatnak a személyes érdeklődési körök, a mindennapi döntéshozatal és a hosszú távú élettervezés terén.

Alkalmas:

• „Google Deep Research”: A néma játékváltó a régi Google vége mögött? Az AI asszisztens technológia, amely mindent megváltoztat?

A Gemini 2.0 Flash Thinking ereje: Gyorsított gondolkodási folyamatok a mélyebb betekintésért

A Deep Research Gemini 2.0-val kapcsolatos képességeinek középpontjában a forradalmi „2.0 Flash Thinking” technológia áll. A Gemini legújabb modellje jelentősen továbbfejlesztett érvelési képességekkel és még nagyobb sebességgel büszkélkedhet. A „Flash Thinking” lehetővé teszi az információk intenzívebb és mélyebb elemzését, javítva a Gemini 2.0 képességeit a kutatási folyamat minden szakaszában – a kezdeti tervezéstől és a keresési lekérdezés pontos megfogalmazásától kezdve a logikus érvelésen és a talált információk kritikai elemzésén át az átfogó és hasznos jelentések létrehozásáig.

A „2.0 Flash Thinking” következetes összekapcsolása a „fejlett gondolkodási készségekkel”, a „jobb hatékonysággal” és a „sebességgel” különböző forrásokban hangsúlyozza, hogy ezeket a szempontokat a Gemini 2.0 generáció alapvető és központi fejlesztéseinek tekintik. Ezek az ismétlődő leírások arra utalnak, hogy a Google az új modell fejlesztésekor egyértelműen arra összpontosított, hogy a Gemini 2.0 ne csak intelligensebb és erősebb, hanem praktikusabb, felhasználóbarátabb és erőforrás-hatékonyabb is legyen. A „Flash Thinking” megnövekedett sebessége és hatékonysága lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kevesebb idő alatt több és mélyebb betekintést nyerjenek, miközben egyidejűleg optimalizálják a számítási erőforrások felhasználását.

A „2.0 Flash Thinking Experimental” „láncszem-gondolkodás” rendszerként való leírása értékes betekintést nyújt abba az alapul szolgáló mechanizmusba, amely lehetővé teszi a Gemini 2.0 továbbfejlesztett gondolkodási képességeit. A láncszem-gondolkodás egy fejlett mesterséges intelligencia technika, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy az összetett problémákat kisebb, kezelhető és logikailag összefüggő lépésekre bontsa. Ez a megközelítés bizonyos értelemben utánozza az emberi problémamegoldási folyamatokat, ahol gyakran az összetett feladatokat kisebb lépésekre osztjuk a jobb kezelésük érdekében. A láncszem-gondolkodás alkalmazásával a Gemini 2.0 képes szisztematikusabban és strukturáltabban megközelíteni az összetett kutatási kérdéseket, pontosabb logikai következtetéseket levonni, és jelentősen javítani a kutatási jelentések minőségét és mélységét.

Integráció más alkalmazásokkal és valós idejű betekintés a gondolkodási folyamatba: átláthatóság és hálózatépítés az átfogó kutatáshoz

A Gemini 2.0 egy másik kulcsfontosságú aspektusa a továbbfejlesztett csatlakoztathatóság és integráció a növekvő számú alkalmazással. A legújabb modell zökkenőmentesen integrálódik számos Google-alkalmazással, beleértve a már bevált szolgáltatásokat, mint a Google Térkép és a Google Repülőjegyek, valamint a hatékonyságnövelő alkalmazásokat, mint például a Google Naptár, a Google Keep, a Google Tasks és a Google Fotók. Ez a mély integráció lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy még összetettebb és sokrétűbb kéréseket kezeljen, amelyek különböző alkalmazásokból és szolgáltatásokból származó információkat és funkciókat kombinálnak.

Azáltal, hogy ezekhez az alkalmazásokhoz csatlakozik, a Gemini 2.0 jobban megérti a felhasználó teljes kérését, lebontja azt egyedi, logikailag összekapcsolt lépésekre, és valós időben felméri a kérés feldolgozásának előrehaladását. Képzelje el, hogy üzleti utat tervez, és segítséget kér a Gemini 2.0-tól a kutatásához. A Google Naptárral való integrációjának köszönhetően a Gemini 2.0 figyelembe veszi a meglévő találkozókat és az elérhetőséget, a Google Flights segítségével megtalálja a legjobb repülőjegy-csatlakozásokat és árakat, a Google Térkép segítségével kiszámítja az üzleti partnerek és a lehetséges szállodák távolságát, és a Google Keep segítségével rögzíti a fontos információkat és ötleteket a kutatási folyamat során. A különböző szolgáltatások zökkenőmentes integrációja lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy holisztikusan kezelje az összetett feladatokat, és átfogó és hatékony munkafolyamatot kínáljon a felhasználónak.

A Gemini 2.0 egyik különösen figyelemre méltó tulajdonsága, hogy valós idejű betekintést nyújt a mesterséges intelligencia gondolkodási folyamatába a kutatás során. A felhasználók valós időben követhetik, hogyan keres a Gemini 2.0 az interneten, mely weboldalakat látogatja meg, milyen információkat elemez, és hogyan jut el a következtetéseihez. Ezt az átláthatóságot jellemzően egy áttekinthető oldalsáv biztosítja, amely összefoglalja a Gemini 2.0 gondolkodási folyamatát és felsorolja a meglátogatott forrásokat.

A „gondolkodási folyamat valós idejű áttekintése” egy innovatív és felhasználóbarát funkció, amely erősíti a felhasználók bizalmát a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásokban, és elősegíti annak megértését, hogy a mesterséges intelligencia hogyan jut el az eredményeihez és a következtetéseihez. Azzal, hogy a mesterséges intelligencia gondolkodási folyamatát átláthatóvá és nyomon követhetővé teszi, a Google egy gyakori aggodalomra ad választ, amely a mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek „fekete doboz” jellegére vonatkozik, amelyek belső működése gyakran átláthatatlan marad a felhasználók számára. Ez az átláthatóság segíthet a felhasználóknak jobban megérteni a mélyreható kutatás erősségeit és korlátait, bizalmat építeni a generált eredmények iránt, és összességében hozzáférhetőbbé és elfogadhatóbbá tenni a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásokat.

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:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

teljesítménynövekedésének benchmark-javításai der : A teljesítménynövekedés mennyiségi bizonyítékai

A Gemini 2.0 jelentős előrelépései és fejlesztései nemcsak a kvalitatív leírásokban és a funkcionális fejlesztésekben tükröződnek, hanem a mesterséges intelligencia modellek értékelésére szolgáló különféle megállapított referenciaértékek számszerűsíthető javulásaiban is. Ezek a referenciaértékek a mesterséges intelligencia rendszerek teljesítményét mérik különböző feladatterületeken, és lehetővé teszik a különböző modellek és verziók objektív összehasonlítását.

A következő elemzés összehasonlítja a Gemini modellek – Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash GA és Gemini 2.0 Pro Experimental – teljesítményét különböző benchmark kategóriákban. Az „Általános” kategóriában az MMLU Pro benchmark teljesítménynövekedést mutatott, a Gemini 1.5 Pro 75,8%-áról 77,6%-ra a Gemini 2.0 Flash GA esetében, és akár 79,1%-ra a Gemini 2.0 Pro Experimental esetében. A „Kód” kategóriában a LiveCodeBench (v5) enyhe javulást mutatott, a Gemini 1.5 Pro 34,2%-áról 34,5%-ra a Gemini 2.0 Flash GA esetében, és akár 36,0%-ra a Gemini 2.0 Pro Experimental esetében. Jelentős előrelépés történt a CodeBird-SQL (fejlesztői) verzióval, amely 54,4%-ot ért el a Gemini 1.5 Pro, 58,7%-ot a Gemini 2.0 Flash GA, és végül 59,3%-ot a Gemini 2.0 Pro Experimental esetében. A GPQA-n (gyémánt) alapuló „Következtetés” is jelentős javulást mutat, 59,1%-os, 60,1%-os és 64,7%-os pontszámmal. Különösen figyelemre méltó a „Tényszerűség” javulása a SimpleQA-val, ahol az pontszámok 24,9%-ról 29,9%-ra, majd lenyűgöző 44,3%-ra emelkedtek. A „Többnyelvűség” esetében a Global MMLU (Lite) folyamatos növekedést mutat 80,8%-ra, 83,4%-ra és 86,5%-ra. A „Matematika” kategóriában a MATH 86,5%-os, 90,9%-os és végül 91,8%-os pontszámot ért el, míg a HiddenMath 52,0%-ról 63,5%-ra, majd 65,2%-ra javult. A „Hosszú kontextusok” (MRCR – 1M) inkonzisztens eredményeket mutattak: a Gemini 1.5 Pro 82,6%-ot, a Gemini 2.0 Flash GA 70,5%-ot, a Gemini 2.0 Pro Experimental pedig 74,7%-os javulást mutatott. A „Kép” kategória (MMMU) következetes javulást mutatott, elérve a 65,9%-ot, a 71,7%-ot és a 72,7%-ot. Az „Audio” kategóriában (CoVoST2 – 21 nyelv) a teljesítmény közel állandó maradt 40,1%-on, 39,0%-on és 40,6%-on. A „Videó” kategóriában (EgoSchema teszt) marginális javulás történt, 71,2%-ról 71,1%-ra, majd 71,9%-ra. A részletes elemzés kiemeli, hogy a Gemini 2.0 Pro Experimental modell a legtöbb kategóriában jelentős előrelépést tett.

Ezek a benchmark adatok meggyőző kvantitatív bizonyítékot szolgáltatnak a Gemini 2.0 jelentős teljesítményjavulására számos feladatban. Különösen figyelemre méltóak a jelentős fejlesztések olyan kihívást jelentő területeken, mint a matematika (MATH, HiddenMath), a logikus gondolkodás (GPQA) és a válaszok tényszerűsége (SimpleQA). A kvantitatív adatok így objektív és mérhető bizonyítékot szolgáltatnak a kognitív képességek és a Gemini 2.0 általános teljesítményének tényleges fejlődésére a korábbi verziókhoz képest.

A benchmark eredmények jelentős javulása, különösen az olyan intellektuálisan igényes területeken, mint a matematika és az érvelés, a modell kognitív képességeinek jelentős minőségi ugrását jelzi. Nemcsak gyorsabbá és hatékonyabbá vált, hanem intelligensebbé is, és képessé vált összetettebb problémák megoldására és pontosabb válaszok adására.

A különböző Gemini 2.0 modellváltozatok – Flash-Lite, Flash GA és Pro Experimental – elérhetősége a Google stratégiai megközelítését sugallja, amely a változó felhasználói igényekhez és teljesítménykövetelményekhez optimalizált modelleket kínál. Ez azt mutatja, hogy a Google a felhasználók széles körét kívánja megszólítani, a korlátozott számítási erőforrásokkal rendelkezőktől kezdve a maximális teljesítményt és funkcionalitást igénylő feladatokhoz igénylőkig. A különböző modellek valószínűleg kiegyensúlyozott kompromisszumot kínálnak a sebesség, a pontosság, az erőforrás-hatékonyság és a hatékonyan kezelhető feladatok összetettsége között.

Alkalmas:

• A Google Gemini platformja a Google AI Stúdióval, a Google Deep Research a Gemini Advanceddel és a Google DeepMind

Mélyreható kutatás a gyakorlatban: felhasználói élmény és fejlett képességek

A Deep Research with Gemini 2.0 gyakorlati alkalmazását számos olyan funkció jellemzi, amelyek javítják a felhasználói élményt és kiterjesztik az eszköz képességeit valós kutatási helyzetekben.

1. Valós idejű betekintés a Gemini gondolkodásmódjába: Az átláthatóság és a nyomon követhetőség áll a középpontban

Ahogy korábban említettük, a Deep Research felhasználói részletes, valós idejű betekintést kapnak a Gemini 2.0 gondolkodási folyamatába a teljes kutatási folyamat során. Miközben a Gemini 2.0 átfésüli az internetet, elemzi az információkat és következtetéseket von le, egy áttekinthető felhasználói felületen megjeleníti az érvelését, a gondolkodási folyamat egyes lépéseit és a meglátogatott weboldalakat. Ez jellemzően egy oldalsávon vagy hasonló felületi elemen keresztül valósul meg, amely összefoglalja az aktuális gondolkodási folyamatot és a felhasznált források részletes listáját.

A mesterséges intelligencia gondolkodási folyamatainak láthatóságára és nyomon követhetőségére helyezett következetes hangsúly kiemeli a felhasználók felhatalmazására és átláthatóságára irányuló egyértelmű hangsúlyt a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásokban. Azzal, hogy a felhasználók valós időben megfigyelhetik, hogyan közelíti meg a Deep Research egy adott kutatási feladatot, milyen forrásokat konzultál, milyen információkat nyer ki, és hogyan von le logikus következtetéseket, a Google elősegíti a technológia képességeinek és – ugyanilyen fontos – lehetséges korlátainak mélyebb megértését. Ez az átláthatóság kulcsfontosságú a Deep Research eredményeibe vetett felhasználói bizalom kiépítéséhez és a mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök általános alkalmazásának növeléséhez a kutatási folyamatban.

2. Nagy adathalmazok intenzív elemzése és feldolgozása: Korlátlan információfeldolgozás

A Gemini 2.0, különösen az „Advanced” verzió, képes rendkívül nagy adathalmazok hatékony és átfogó feldolgozására és elemzésére. Ebben kulcsfontosságú tényező a Gemini 2.0 számára elérhető lenyűgöző, egymillió tokenből álló kontextusablak. Ez a hatalmas kontextusablak lehetővé teszi akár 1500 oldalnyi szöveg vagy 30 000 sornyi kód egyidejű feldolgozását és kontextuális elemzését.

Ez a képesség teljesen új lehetőségeket nyit meg a kiterjedt dokumentumok, összetett adathalmazok és nagy mennyiségű információ elemzésére. A Deep Research egyetlen menetben képes feldolgozni és elemezni teljes könyveket, átfogó kutatási jelentéseket, részletes pénzügyi elemzéseket vagy akár kiterjedt kódtárakat is. Továbbá a felhasználók közvetlenül feltölthetnek strukturált adatokat különböző formátumokban, például Google Táblázatok, CSV fájlok és Excel fájlok formájában a Deep Researchbe a hatékony feldolgozás, a mélyreható vizsgálat, az átfogó elemzés és a meggyőző vizualizáció érdekében.

Az egymillió tokenből álló jelentős kontextus ablak a Gemini Advanced-et kivételesen hatékony eszközzé teszi a nagyon hosszú dokumentumok és összetett kódbázisok elemzéséhez, jelentősen felülmúlva számos más jelenlegi mesterséges intelligencia modell képességeit ezen a területen. Ez a nagy kontextus ablak lehetővé teszi a Deep Research számára, hogy jelentős mennyiségű információt tároljon és dolgozzon fel egyidejűleg a memóriában, lehetővé téve a terjedelmes anyagok, például könyvek, tudományos cikkek, történeti archívumok vagy nagy kódtárak átfogóbb, mélyebb és kontextus-tudatos elemzését. Ez egy kulcsfontosságú megkülönböztető tényező és jelentős előny azoknak a felhasználóknak, akik rendszeresen dolgoznak nagy és összetett adathalmazokkal.

A különféle strukturált adatformátumok (Google Táblázatok, CSV-k, Excel) közvetlen feltöltésének és elemzésének képessége kiterjeszti a Deep Research hatókörét a puszta szövegelemzésen túl, így értékes eszközzé teszi az adatkutatók, üzleti intelligencia szakértők és elemzők számára a különböző iparágakban. Ez a multimodális képesség lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Deep Research-et szélesebb körű analitikai feladatokhoz használják, beleértve a feltáró adatelemzést, az adatvizualizációt, a statisztikai értékelést és az értékes információk kinyerését strukturált adathalmazokból.

3. Eszközhasználat és cselekvési képesség: a mesterséges intelligencia, mint aktív kutatási partner

A Gemini 2.0 bevezeti a natív eszközhasználatot, egy innovatív funkciót, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia által vezérelt ágens számára, hogy hasznos műveleteket hajtson végre a felhasználó felügyelete alatt, és külső eszközöket integráljon a kutatási folyamatba. Ez magában foglalja különösen a Google Keresés használatát az automatizált webes információkereséshez, valamint a kód futtatásának lehetőségét összetettebb adatelemzésekhez, szimulációkhoz és számításigényes feladatokhoz. A külső eszközök intelligens használatának ez a továbbfejlesztett képessége jelentősen kibővíti a Gemini 2.0 képességeit, passzív információszolgáltatóból aktívabb, proaktívabb és felhatalmazottabb partnerré alakítva azt a kutatási folyamatban.

A natív eszközhasználati képesség a Gemini 2.0-t egy elsősorban reaktív, a felhasználói kérésekre reagáló rendszerből egy proaktívabb ágenssé alakítja, amely képes önállóan műveleteket végrehajtani a meghatározott kutatási célok elérése érdekében. A már bevált eszközökkel, például a Google Kereséssel való mély integráció révén a Gemini 2.0 képes önállóan és intelligensen gyűjteni, kiértékelni és beépíteni az internet hatalmas tudásbázisából származó információkat a kutatási folyamatba anélkül, hogy a felhasználónak manuálisan kellene elindítania az egyes keresési lépéseket.

A kódfuttatás képessége teljesen új dimenziókat nyit a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatások számára. Lehetővé teszi a mélykutatás során az összetett adatelemzések, statisztikai számítások, tudományos szimulációk és más számításigényes feladatok elvégzését közvetlenül a kutatási munkafolyamaton belül. Ez a képesség különösen értékes a tudományos és mérnöki területeken, ahol a nagy adathalmazok elemzése, az összetett rendszerek modellezése és a szimulációk végrehajtása bevett gyakorlat. A kódfuttatás mélykutatásba való integrálásával a felhasználók hatékonyabban és átfogóbban kezelhetik az összetett kutatási projekteket, és olyan új ismeretekre tehetnek szert, amelyekhez a hagyományos módszerekkel nehéz vagy lehetetlen lenne hozzáférni.

Összehasonlítás a meglévő megoldásokkal: ChatGPT mélyreható kutatása – Párhuzamok és különbségek

Figyelemre méltó, hogy az OpenAI, a Google közvetlen versenytársa a mesterséges intelligencia kutatás területén, szintén integrált egy „Deep Research” nevű funkciót a ChatGPT-be. Ez a párhuzamos fejlesztés aláhúzza a mesterséges intelligencia által vezérelt, mélyreható kutatási képességek növekvő fontosságát és magas értékét a modern információs korban. Mind a Google Deep Research, mind az OpenAI Deep Research programja átfogó kutatást és részletes, strukturált jelentések készítését célozza összetett témákban.

A Google azonban hangsúlyozza a Deep Research szélesebb körű elérhetőségét az OpenAI-hoz képest. Míg az OpenAI Deep Research szolgáltatása jelenleg csak egy kiválasztott felhasználói csoportra korlátozódik, elsősorban a ChatGPT Pro előfizetőknek (200 dollár/hó) havi 100 lekérdezéssel, valamint a Plus, Team és Enterprise felhasználóknak havi 10 lekérdezéssel kínálják, a Google Deep Research szolgáltatása potenciálisan szélesebb közönség számára is elérhető. A pontos elérhetőségi modellek és árképzési struktúrák azonban idővel változhatnak, és eseti alapon kell felülvizsgálni azokat.

Az OpenAI Deep Research funkcióját kifejezetten arra tervezték, hogy mélyreható, többlépcsős kutatásokat végezzen a nyilvános webről származó adatok felhasználásával. Képes önállóan keresni a weben, valamint információkat kinyerni és elemezni számos online forrásból, hogy alapos, jól dokumentált és világosan idézett jelentéseket készítsen összetett témákról. A közelgő OpenAI o3 modell egy speciális verzióján alapulva az OpenAI Deep Research képes értelmezni és elemezni a szövegeket, képeket és PDF dokumentumokat. Különösen dicsérik a niche információk olyan szintű megtalálásában való hatékonyságáért, amelyek hagyományosan több manuális keresést igényelnének számos weboldalon.

Mind a Google, mind az OpenAI egymástól függetlenül fejlesztett és indított el „mélykutatási” képességeket, ami erős piaci keresletet és a mesterséges intelligencia által vezérelt, mélyreható kutatási funkciók iránti egyértelműen azonosított igényt jelez. A világ két vezető MI-szervezete által hasonló eszközök párhuzamos fejlesztése megerősíti e technológia stratégiai fontosságát, és a jövőbeli kutatások elvégzésének módjában potenciális alapvető változást sugall.

Bár mindkét eszköz a mélyreható kutatásra és az átfogó jelentéskészítésre törekszik, fontos különbségek is vannak a Google és az OpenAI mélyreható kutatása között. Ezek a különbségek magukban foglalják az alapul szolgáló MI-modelleket (Gemini 2.0 vs. OpenAI o3), a hozzáférési modelleket (szélesebb körű elérhetőség a Google-lel vs. előfizetés-alapú az OpenAI-val), és a potenciálisan specifikus funkciókészleteket (pl. a Google mély integrációja a kiterjedt alkalmazás-ökoszisztémába). Ezek a különbségek arra utalnak, hogy a felhasználók az egyéni igényeiktől, preferenciáiktól és prioritásaiktól – például a költségektől, az integrációs preferenciáktól és az alapul szolgáló MI-modellek specifikus teljesítményjellemzőitől – függően előnyben részesíthetik az egyik platformot a másikkal szemben. További részletes összehasonlítások és független tesztelés lenne értékes az egyes ajánlatok árnyalt erősségeinek és gyengeségeinek teljes megértéséhez, és a megalapozott döntés meghozatalához.

A mesterséges intelligencia által vezérelt kutatások kontextusában ismételten hangsúlyozni kell a tényszerű hallucinációkra vagy téves következtetésekre való potenciális hajlamukat. Még ha a mesterséges intelligencia modelljei egyre erősebbek és pontosabbak is, nem tévedhetetlenek, és bizonyos helyzetekben továbbra is pontatlanságokat vagy hibákat produkálhatnak. Az a tény, hogy még az OpenAI mélykutatása is képes elszigetelt esetekben tényszerű hallucinációkat vagy téves következtetéseket produkálni, kiemeli ezt a kritikus kihívást a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásokban, és annak folyamatos fontosságát, hogy a felhasználók kritikusan értékeljék a létrehozott jelentéseket. Ezen eszközök fejlett képességei ellenére sem tökéletes, hibamentes rendszerek, és továbbra is pontatlanságokat vagy torzításokat produkálhatnak. A felhasználóknak tisztában kell lenniük ezzel a velejáró korlátozással, és mindig óvatosan kell eljárniuk, amikor mesterséges intelligencia által generált kutatásokra támaszkodnak, különösen akkor, amikor messzemenő következményekkel járó kritikus döntéseket hoznak. Ezért a források biztosítása és a felhasználók számára az információk ellenőrzésének lehetővé tétele elengedhetetlen a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásokba vetett bizalom kiépítéséhez és a hibás döntések kockázatának minimalizálásához.

Alkalmas:

• Openai Deep Research: A felhasználók számára hibrid megközelítés ajánlott: AI mély kutatás kezdeti szűrőeszközként

A Gemini 2.0 mélyreható kutatásának lehetséges alkalmazásai és előnyei: Különböző iparágak és szektorok átalakulása

A Gemini 2.0 mélykutatásának lehetséges alkalmazásai rendkívül sokrétűek, és messze túlmutatnak a hagyományos kutatási területeken. A mélykutatás várhatóan értékes támogatást nyújt majd számos iparágban és szektorban, hozzájárulva a jelentős hatékonyságnövekedéshez, költségcsökkentéshez és innovációs fellendüléshez. Az olyan területeken, mint a pénzügy, a tudomány, a politika és a mérnöki tudományok, az alkalmazások különösen relevánsak és ígéretesek. Ezeken a területeken a szakemberek gyakran alapos, pontos és időérzékeny kutatásra támaszkodnak a megalapozott döntések meghozatalához. A mélykutatás automatizálhatja ennek az időigényes és fárasztó kézi munkának a jelentős részét, értékes időt és erőforrásokat szabadítva fel a nagyobb értékű feladatokra.

A pénzügyi szektorban a mélykutatás felhasználható például a piaci trendek elemzésére, a befektetési lehetőségek értékelésére, a kockázatok felmérésére, a versenyelemzés elvégzésére és átfogó pénzügyi jelentések készítésére. Az akadémiai szférában a mélykutatás segíthet a kutatóknak nyomon követni a tudományos publikációk folyamatosan növekvő mennyiségét, azonosítani a releváns kutatási eredményeket, felgyorsítani az irodalomkutatást és elemezni az összetett tudományos adatokat. A politikában a mélykutatás felhasználható a politikai trendek elemzésére, a jogszabálytervezetek értékelésére, a háttérinformációk összeállítására és a közvélemény nyomon követésére. A mérnöki tudományokban a mélykutatás segíthet a mérnököknek a műszaki információk kutatásában, a szabadalmak vizsgálatában, a műszaki dokumentáció elemzésében és az összetett műszaki problémák megoldásának megtalálásában.

Továbbá a mélykutatás alkalmazási köre messze túlmutat ezeken a hagyományos területeken. Az üzleti stratégiában a mélykutatás felhasználható részletes versenyelemzésekre, új piaci trendek azonosítására, a kereslet alakulásának előrejelzésére és innovatív üzleti modellek fejlesztésére. A marketing és az értékesítés területén a mélykutatás felhasználható az ügyfelek igényeinek elemzésére, célcsoportok azonosítására, piaci szegmentációk létrehozására és marketingkampányok személyre szabására. A mélykutatás a fogyasztók számára is hasznos lehet számos helyzetben, különösen fontos és összetett vásárlási döntések meghozatalakor, például autó, ingatlan vásárlásakor vagy egészségbiztosítás kiválasztásakor. A mélykutatás segíthet a fogyasztóknak átfogó információk gyűjtésében, a termékek és szolgáltatások objektív összehasonlításában, az árak kutatásában és a megalapozott döntések meghozatalában.

Az olyan területeken dolgozó szakemberekre irányuló következetes összpontosítás, mint a pénzügy, a tudomány, a politika és a mérnöki tudományok, arra utal, hogy ezeket a szakmai csoportokat a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatási eszközök kulcsfontosságú korai alkalmazóinak és elsődleges kedvezményezettjeinek tekintik. Kutatási igényeik gyakran különösen összetettek, időérzékenyek és igényesek, és a mélyreható kutatás jelentős hozzáadott értéket teremthet ezen a területen. Ezek a szakmák gyakran kiterjedt kutatást és nagy mennyiségű információ elemzését igénylik, és a mélyreható kutatás potenciálisan automatizálhatja e munka jelentős részeit, lehetővé téve a szakemberek számára, hogy a nagyobb értékű feladatokra, a stratégiai döntéshozatalra és a kreatív innovációra összpontosítsanak.

A lehetséges alkalmazások azonban messze túlmutatnak a hagyományos kutatáson, olyan területeket is felölelve, mint az üzleti stratégia, a marketing, az értékesítés, sőt még a mindennapi fogyasztói döntések is. Ez jelzi a technológia széles körű alkalmazhatóságát és hatalmas potenciálját az egyének különböző szerepkörökben és kontextusokban való felhatalmazásában azáltal, hogy hatékony hozzáférést biztosít számukra az átfogó, pontos és hasznos információkhoz, lehetővé téve számukra, hogy megalapozottabb, adatvezérelt döntéseket hozzanak.

A kutatás jövője a Gemini 2.0 és a Deep Research korában

A Gemini 2.0-val végzett Deep Research jelentős és úttörő előrelépést jelent a mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásban és információgyűjtésben. Ez egy innovatív és transzformatív termékkategória, amely alapvetően megváltoztathatja az információk gyűjtésének, elemzésének, szintetizálásának és felhasználásának módját. Az átfogó webes keresés, a fejlett érvelési képességek, a személyre szabott eredmények és a gondolkodási folyamatok valós idejű betekintésének intelligens kombinálásával a Deep Research egy hatékony és sokoldalú eszközt biztosít a felhasználóknak, hogy hatékonyabban, eredményesebben és átfogóbban válaszolhassanak meg összetett kutatási kérdéseket, mint valaha.

Az elemzés sebességére és mélységére helyezett következetes hangsúly a kutatás paradigmaváltására utal. A mélyreható kutatás lehetővé teszi a kutatók számára, hogy kevesebb idő alatt mélyebb ismeretekre tegyenek szert, gyorsabban megértsék az összetett összefüggéseket, és gyorsabban hozzanak adatvezérelt döntéseket. A mély integráció más Google-alkalmazásokkal és az átláthatóság a mesterséges intelligencia gondolkodási folyamatába való valós idejű betekintés révén nemcsak a használhatóságot és a hatékonyságot javítja, hanem erősíti a felhasználók bizalmát a technológiában, és elősegíti a mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök alkalmazását a kutatási folyamatban.

A mélyreható kutatás fejlesztése fontos lépés az ágensalapú mesterséges intelligencia felé, amely képes önállóan megtervezni, végrehajtani és optimalizálni az összetett feladatokat. Ez egy jelentős mérföldkő a fejlettebb és autonómabb mesterséges intelligenciarendszerek felé vezető úton, amelyek egy napon képesek lehetnek új tudományos kutatások elvégzésére, úttörő felfedezések megtételére, valamint az emberi tudás és megértés határainak kiterjesztésére.

A mélykutatás azon képessége, hogy órákat, napokat vagy akár heteket takarítson meg a hagyományos kutatási időből, mélyreható következményekkel jár a termelékenység, a hatékonyság és az innovációs potenciál szempontjából számos területen. A mélykutatás jelentős előrelépést jelent a hagyományos keresőmotorokon és egyszerű chatbotokon túl, az intelligens MI-rendszerek felé haladva, amelyek képesek önállóan komplex kutatási feladatokat lenyűgöző pontossággal elvégezni. Ez egy olyan lehetséges jövőre utal, ahol a MI sokkal aktívabb, integráltabb és átalakítóbb szerepet fog játszani a tudásfelfedezésben, -alkotásban és -terjesztésben.

Az időmegtakarítás hangsúlyozása kiemeli a mélyreható kutatás gyakorlati és azonnali előnyeit a hatékonyság és a termelékenység javításában a különböző területeken. Az alapos kutatáshoz szükséges idő jelentős csökkentésének képessége mélyreható következményekkel jár az egyének, a szervezetek és a társadalom egésze számára. Lehetővé teszi a hatékonyabb erőforrás-elosztást, felgyorsítja az innovációs ciklusokat, növeli a felfedezés és a haladás ütemét, és végső soron utat nyit az adatvezérelt és tudásalapú jövő előtt.

☑️ 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.

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