Google Deep Research dengan Gemini 2.0 - Analisis Komprehensif Fungsi Penelitian Lanjutan

Bagaimana Google Deep Research Mengubah Pengadaan Informasi

Di dunia yang dibanjiri data, kebutuhan untuk metode yang efisien dan cerdas untuk pengadaan dan analisis informasi tumbuh secara eksponensial. Banyaknya data yang tersedia jauh melebihi kemampuan manusia untuk mencari secara manual, mengevaluasinya, dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang dapat digunakan. Secara tradisional, penelitian yang ditetapkan dengan baik adalah proses yang menghabiskan waktu dan membosankan yang bisa memakan waktu berjam -jam, berhari -hari atau bahkan berminggu -minggu. Pencarian manual, penilaian situs web yang tak terhitung jumlahnya, evaluasi kritis sumber -sumber tentang kredibilitas dan relevansi serta sintesis selanjutnya dari informasi yang dikumpulkan tentang gambaran keseluruhan yang koheren - semua ini adalah dan masih penting tetapi sangat besar dalam penelitian intensif dalam penelitian.

Namun, munculnya kecerdasan buatan (AI) sekarang membuka cakrawala yang benar -benar baru dan peluang revolusioner untuk mengoptimalkan dan mempercepat proses mendasar pengadaan dan pemrosesan informasi ini. Alat yang didukung AI menjanjikan tidak kurang dari transformasi cara kita menangani informasi, menganalisisnya dan membuatnya dapat digunakan untuk tujuan kita. Google, pelopor di bidang penelitian dan aplikasi AI, harus membuat alat yang memiliki potensi untuk mendesain ulang lanskap tugas penelitian kompleks dari awal dengan diperkenalkannya "penelitian mendalam", sebuah teknologi yang sekarang dipicu oleh model -to -t -ART Gemini 2.0 model.

Pengumuman oleh Deep Research dari Google lebih dari sekadar gagasan produk perangkat lunak baru. Ini adalah sinyal untuk perubahan paradigma dalam metodologi penelitian. Penekanan simultan pada kecepatan - “penelitian dalam beberapa menit” - dan secara komprehensif - “laporan multi -halaman yang terperinci” - menunjukkan perubahan mendasar dalam paradigma penelitian. Jauh dari proses manual yang mengkonsumsi waktu tradisional, menuju era informasi yang dipercepat namun mendalam. Perubahan potensial ini memiliki implikasi yang luas untuk produktivitas dan efisiensi dalam berbagai bidang, dari penelitian akademik dan penemuan ilmiah hingga analisis ekonomi dan pasar hingga proses pengambilan keputusan strategis di perusahaan dan organisasi.

Selain itu, visi penelitian mendalam melampaui akselerasi murni dan meningkatkan efisiensi. Penyebutan "personalisasi yang lebih kuat" dalam konteks Gemini 2.0 menunjukkan bahwa AI tidak hanya dapat memproses informasi lebih cepat dan lebih komprehensif, tetapi juga semakin memahami kebutuhan individu dan konteks spesifik pengguna individu. Kemampuan untuk mempersonalisasikan membuka kemungkinan membuat hasil penelitian menjadi lebih relevan, lebih disesuaikan dan pada akhirnya lebih berharga. Bayangkan alat penelitian yang tidak hanya menjawab pertanyaan Anda, tetapi juga memperhitungkan minat Anda sebelumnya, tingkat pengetahuan Anda dan tujuan spesifik Anda untuk memberi Anda informasi yang optimal dan tepat. Ini adalah visi penelitian mendalam dengan Gemini 2.0: A AI yang menjadi mitra penelitian cerdas yang memahami kebutuhan individu pengguna dan secara proaktif mendukungnya.

Pada bagian berikut, kami akan memeriksa fungsi inti dari penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 secara terperinci, menerangi dasar -dasar teknologi dan inovasi di balik teknologi ini, menganalisis pengalaman pengguna dan aplikasi praktis dan untuk membandingkan perbandingan dengan solusi yang ada, terutama "penelitian mendalam". Akhirnya, kita akan membahas aplikasi potensial dan keuntungan penelitian mendalam secara luas dan memberikan pandangan tentang masa depan penelitian di zaman AI.

Cocok untuk:

• Baru: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell upgrade-informasi tentang Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking dan Pro (Experimental)

Fungsi inti dari penelitian mendalam dengan Gemini 2.0: jantung penelitian berbasis AI

Penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 bukan hanya mesin pencari yang ditingkatkan atau bot obrolan canggih. Ini mewakili generasi baru alat AI yang dikembangkan secara khusus untuk mengatasi tugas penelitian yang kompleks. Di pusat inovasi ini adalah beberapa fungsi inti yang saling mengunci dan menjadikan penelitian mendalam sebagai instrumen yang kuat dan serbaguna.

1. Pencarian web yang komprehensif dan pembacaan informasi: Top internet secara cerdas sebagai dana pengetahuan

Fungsi dasar dari penelitian mendalam terletak pada kemampuannya untuk mencari web di seluruh dunia di seluruh kedalaman dan lebar dan untuk membuat laporan yang luas dan terstruktur dari informasi yang ditemukan. Ini jauh melampaui kemungkinan mesin pencari berbasis kata kunci konvensional. Deep Research menggunakan teknik AI canggih, terutama di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) untuk memahami pertanyaan kompleks dalam bahasa alami, rencana penelitian multi-tahap yang dipersonalisasi dan untuk mengekstraksi informasi yang relevan dari berbagai sumber online yang sangat besar.

Alih -alih hanya mendaftarkan situs web yang berisi kata kunci tertentu, penelitian mendalam dapat mencatat konteks dan arti pertanyaan Anda. Ini memahami nuansa permintaan Anda, mengidentifikasi kebutuhan informasi yang mendasari dan merumuskan strategi penelitian yang tepat. Strategi ini mencakup identifikasi istilah pencarian yang relevan, pemilihan sumber online yang sesuai (situs web, basis data, arsip, publikasi ilmiah, dll.) Dan perencanaan langkah -langkah pencarian individu.

Deep Research bertindak seperti asisten peneliti cerdas yang secara mandiri menelusuri ratusan, jika tidak ribuan situs web, menganalisis informasi yang ditemukan dengan algoritma canggih dan menghasilkan laporan multi -halaman yang terperinci dalam beberapa menit. Laporan -laporan ini bukan hanya ringkasan informasi, tetapi juga dokumen terstruktur yang merangkum temuan yang paling penting, menunjukkan hubungan, membandingkan argumen dan kontra argumen dan mengklasifikasikan informasi dalam konteks yang masuk akal.

Sorotan berulang dari perolehan waktu yang signifikan, yang dimungkinkan oleh teknologi ini - penelitian dalam hitungan menit, bukan jam atau hari - menggarisbawahi nilai sentral dari alat ini untuk pekerja pengetahuan modern. Peningkatan efisiensi yang sangat besar ini memungkinkan para peneliti, analis, jurnalis, siswa dan banyak ahli lainnya untuk fokus pada aspek -aspek berkualitas lebih tinggi dari pekerjaan mereka: pada analisis kritis informasi, pada pemikiran kreatif, pada pengembangan ide dan inovasi baru alih -alih menghabiskan sebagian besar waktu berharga mereka dengan pembuatan informasi yang membosankan dan sinis pertama.

Penyebutan "rencana penelitian multi-tahap" dan sistem "rantai-rantai" yang dapat memecah masalah rumit menjadi sejumlah langkah perantara secara logis berturut-turut menunjukkan monumen yang sangat berkembang dan mendasari yang mengontrol seluruh proses situs web secara cerdas. Ini berarti bahwa penelitian yang mendalam tidak hanya melakukan pencarian yang luas dan tidak sistematis, tetapi bahwa tugas penelitian secara strategis dan direncanakan. Ini merumuskan rencana terperinci yang mendefinisikan langkah -langkah masing -masing penelitian dan kemudian membagi rencana ini menjadi langkah -langkah yang dapat dikelola secara logis dan koheren. Pendekatan terstruktur ini secara signifikan berkontribusi pada kualitas, relevansi, dan ketepatan laporan akhir. Dia memastikan bahwa penelitian ini secara sistematis, komprehensif dan ditargetkan dan tidak dibiarkan kebetulan atau pencarian yang tidak diminta.

Perlu dicatat bahwa Openai, perusahaan terkemuka lain di bidang penelitian AI, juga menawarkan fungsionalitas serupa dengan nama "Deep Research". Pengembangan paralel ini menunjukkan tren potensial di bidang penelitian berbasis AI, di mana berbagai organisasi mengembangkan dan menawarkan alat penelitian berbasis agen yang serupa. Ini menggarisbawahi makna yang berkembang dan potensi besar teknologi ini untuk masa depan pengadaan dan analisis informasi.

2. Pelaporan otomatis dengan wawasan yang lebih dalam: lebih dari sekadar ringkasan - analisis yang ditentukan dengan baik dan akuisisi pengetahuan

Hasil penelitian mendalam tidak terbatas pada ringkasan sederhana informasi atau representasi fakta yang dangkal. Mereka adalah laporan yang komprehensif, terperinci, dan multi -halaman yang menawarkan analisis yang lebih dalam dan wawasan berharga tentang topik penelitian masing -masing. Penekanan berulang pada istilah -istilah seperti "komprehensif", "multi -sisi", "terperinci" dan "berwawasan luas" dalam deskripsi penelitian mendalam menggarisbawahi bahwa fokusnya jelas pada penyediaan analisis yang menyeluruh dan substansial dan tidak hanya pada ringkasan yang dangkal.

Deep Research bertujuan untuk memberikan laporan yang sebanding dalam kualitas, kedalaman, dan ketat analitis dengan yang diciptakan oleh peneliti dan analis manusia yang berpengalaman. Ini menjadikan penelitian mendalam sebagai alat yang berpotensi tak ternilai bagi para ahli dalam berbagai disiplin ilmu yang mengandalkan analisis yang tepat, ditentukan dengan baik dan komprehensif. Apakah itu analisis tren pasar, penilaian pesaing, penyelidikan pertanyaan ilmiah atau persiapan masalah politik atau sosial yang kompleks - penelitian mendalam dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kualitas dan efisiensi proses ini.

Penyebutan "wawasan yang lebih kaya" menyiratkan bahwa penelitian mendalam melampaui agregasi dan ringkasan informasi. Ini adalah tentang mencapai tingkat analisis dan interpretasi yang memungkinkan pengetahuan baru untuk mendapatkan, mengenali pola tersembunyi dan menarik kesimpulan yang mungkin tidak segera jelas. AI tidak hanya menemukan informasi yang relevan, tetapi secara aktif memprosesnya untuk mengidentifikasi hubungan, untuk menganalisis hubungan sebab-akibat, untuk mengenali tren dan untuk menghasilkan pengetahuan yang dapat melampaui apa yang dapat dilakukan seseorang dalam periode waktu yang sama.

Perbandingan kualitas laporan dengan tingkat "analis riset" oleh Openai menetapkan tolok ukur tinggi untuk kualitas dan kecanggihan yang diharapkan dari analisis yang dihasilkan AI ini. Perbandingan ini menggarisbawahi upaya untuk mengembangkan alat Google dan OpenAi, AI yang dapat melakukan penelitian dan analisis di tingkat profesional dan dengan demikian memiliki potensi untuk secara fundamental mengubah dan mengoptimalkan proses penelitian tradisional.

Aspek penting lain dari laporan dari penelitian mendalam adalah dokumentasi dan transparansi Anda. Mereka berisi informasi sumber yang jelas dan tepat untuk semua informasi yang digunakan. Properti ini sangat penting untuk keterlacakan dan verifikasi hasil penelitian. Spesifikasi sumber memungkinkan pengguna untuk berkonsultasi dengan sumber -sumber asli, untuk memeriksa informasi, untuk mengevaluasi kredibilitas sumber dan untuk memahami rantai argumen penelitian yang mendalam. Transparansi ini sangat penting untuk kepercayaan pada laporan yang dihasilkan AI dan membedakan penelitian mendalam dari sistem kotak hitam yang kurang transparan.

3. Personalisasi berdasarkan riwayat dan pengaturan pengguna: Penelitian khusus untuk kebutuhan individu

Fitur luar biasa lainnya dari penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 adalah kemungkinan personalisasi. Jawaban dan hasil penelitian tidak dihasilkan dalam generik dan untuk semua pengguna, tetapi secara cerdas disesuaikan dengan proses pencarian individu, obrolan sebelumnya dan pengaturan tersimpan dari masing -masing pengguna. Gemini 2.0 dapat menghubungkan dengan mulus dengan berbagai aplikasi dan layanan Google untuk memberikan jawaban yang lebih disesuaikan dan hasil penelitian dengan kebutuhan dan preferensi spesifik pengguna.

Kemampuan personalisasi ini jauh melampaui adaptasi sederhana dari hasil pencarian ke bahasa atau lokasi pengguna. Ini didasarkan pada pemahaman yang mendalam tentang minat individu, preferensi, tingkat pengetahuan dan kebutuhan pengguna saat ini. Misalnya, Gemini dapat memberikan rekomendasi restoran yang tidak hanya berdasarkan lokasi pengguna saat ini, tetapi juga pada pertanyaan pencarian terakhirnya di area Essen, arah dapur pilihannya dan preferensi nutrisi yang terkenal. Gemini juga dapat mengucapkan rekomendasi perjalanan berdasarkan tujuan perjalanan pertama, spesies perjalanan yang disukai (mis. Perjalanan kota, liburan pantai, liburan petualangan) dan anggaran perjalanan yang terkenal.

Untuk mengaktifkan personalisasi canggih ini, model “Personalisasi (Eksperimental)” dari Gemini 2.0 tersedia. Model ini menggunakan Google Ecosystem-Consisting dari Google Search, Google Apps dan berbagai layanan Google untuk membuat profil pengguna yang komprehensif dan menggunakannya untuk personalisasi hasil penelitian. Pendekatan terintegrasi ini merupakan keunggulan strategis untuk Google, karena memungkinkan pengalaman personalisasi yang lebih mulus dan berpotensi kaya sebagai model AI independen yang tidak tertanam dalam ekosistem yang komprehensif.

Dengan menggunakan Google Application Suite yang ada dan sejumlah besar data pengguna yang disimpan dalam layanan ini dengan persetujuan pengguna, Google dapat menawarkan personalisasi hasil penelitian yang lebih komprehensif dan terkait konteks. Integrasi yang mendalam ini memungkinkan Gemini 2.0 tidak hanya untuk memperhitungkan pertanyaan pencarian eksplisit pengguna, tetapi juga untuk menggunakan informasi implisit dari seluruh jejak digital di ekosistem Google untuk memberikan hasil yang lebih tepat, lebih relevan dan berguna.

Karakter eksperimental fitur "personalisasi" menunjukkan bahwa ini adalah kemampuan yang berkembang dan Google terus -menerus meneliti dan mengoptimalkan implementasi dan penyempurnaan fungsi ini. Contoh -contoh yang disebutkan - rekomendasi restoran, rekomendasi perjalanan, saran untuk hobi atau pengembangan profesional - menggambarkan aplikasi praktis personalisasi dalam skenario sehari -hari yang jauh melampaui penelitian akademik atau profesional murni. Mereka menunjukkan potensi luar biasa dari penelitian AI yang dipersonalisasi untuk secara positif mempengaruhi berbagai aspek kehidupan pengguna dan untuk memberikan informasi dan saran yang dibuat khusus untuk kepentingan pribadi, pengambilan keputusan sehari-hari dan perencanaan kehidupan jangka panjang.

Cocok untuk:

• “Google Deep Research”: Pengubah permainan diam-diam di balik akhir Google lama? Teknologi asisten AI yang mengubah segalanya?

Kinerja Gemini 2.0 Flash Thinking: Proses Berpikir yang Dipercepat Untuk Pengetahuan yang Lebih Dalam

Inti dari kinerja penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 adalah teknologi "2.0 flash thinking" yang revolusioner. Model terbaru dari Gemini ini ditandai dengan keterampilan berpikir yang meningkat secara signifikan dan peningkatan kecepatan. "Flash Thinking" memungkinkan analisis informasi yang lebih intensif dan mendalam dan meningkatkan keterampilan Gemini 2.0 dalam semua fase proses penelitian - dari perencanaan awal dan kata -kata yang tepat dari permintaan pencarian hingga kesimpulan logis dan analisis kritis dari informasi yang ditemukan pada penciptaan laporan yang komprehensif dan bermakna.

Koneksi yang konsisten dari "2.0 pemikiran flash" dengan "keterampilan berpikir yang lebih baik", "efisiensi yang lebih baik" dan "kecepatan" dalam berbagai sumber menggarisbawahi bahwa aspek -aspek ini dianggap sebagai perbaikan penting dan sentral dalam generasi Gemini 2.0. Deskripsi berulang ini menunjukkan bahwa Google telah memberikan fokus yang jelas pada pengembangan model baru tidak hanya untuk membuat Gemini 2.0 lebih cerdas dan efisien, tetapi juga lebih praktis, ramah pengguna, dan lebih banyak sumber daya. Peningkatan kecepatan dan efisiensi "pemikiran flash" memungkinkan pengguna untuk mendapatkan lebih banyak pengetahuan dan lebih dalam dalam waktu yang lebih singkat dan pada saat yang sama secara optimal menggunakan sumber daya aritmatika.

Deskripsi "2.0 Flash Thinking Experimental" sebagai sistem "rantai-rantai" memberikan wawasan yang berharga tentang mekanisme yang mendasarinya, yang memungkinkan peningkatan keterampilan berpikir Gemini 2.0. Pemikiran "rantai-rantai" adalah teknik AI canggih yang memungkinkan model untuk membongkar masalah kompleks menjadi langkah-langkah yang lebih kecil, dapat dikelola dan secara logis. Di satu sisi, pendekatan ini adalah proses pemecahan masalah manusia AHMS, di mana kita sering membagi tugas kompleks menjadi langkah -langkah parsial agar dapat mengatasi mereka dengan lebih baik. Dengan menggunakan pemikiran "rantai-rantai", Gemini 2.0 mampu menangani pertanyaan penelitian yang kompleks secara lebih sistematis dan terstruktur, untuk menarik kesimpulan logis secara lebih tepat dan secara signifikan meningkatkan kualitas dan kedalaman laporan penelitian.

Integrasi dengan aplikasi lebih lanjut dan wawasan waktu nyata ke dalam proses berpikir: transparansi dan jaringan untuk penelitian komprehensif

Aspek penting lain dari Gemini 2.0 adalah peningkatan konektivitas dan integrasi dengan semakin banyak aplikasi. Model terbaru dapat ditautkan secara mulus dengan berbagai aplikasi Google, termasuk layanan yang ditetapkan seperti Google Maps dan Google Flights, tetapi juga aplikasi yang berorientasi pada produktivitas seperti Google Calendar, Google Notes, Google Tasks dan Google Foto. Integrasi mendalam ini memungkinkan Gemini 2.0 untuk mengedit pertanyaan yang lebih kompleks dan kompleks yang menggabungkan informasi dan fungsi dari berbagai aplikasi dan layanan.

Dengan jaringan dengan aplikasi ini, Gemini 2.0 dapat dengan lebih baik menangkap permintaan keseluruhan pengguna, membongkar mereka menjadi langkah -langkah individu yang secara logis koheren dan mengevaluasi kemajuan Anda sendiri saat memproses permintaan secara real time. Bayangkan Anda merencanakan perjalanan bisnis dan meminta dukungan Gemini 2.0 dalam penelitian. Dengan mengintegrasikan Kalender Google, Gemini 2.0 dapat memperhitungkan janji temu dan ketersediaan yang ada, gunakan Google Flight untuk menentukan koneksi dan harga penerbangan yang optimal, gunakan Google Maps untuk menghitung jarak ke mitra bisnis Anda dan hotel potensial dan untuk merekam informasi dan ide -ide penting selama proses penelitian. Integrasi yang mulus dari berbagai layanan ini memungkinkan Gemini 2.0 untuk memproses tugas -tugas kompleks secara holistik dan untuk menawarkan kepada pengguna alur kerja yang komprehensif dan efisien.

Fitur yang sangat luar biasa dari Gemini 2.0 adalah penyediaan pandangan real-time dalam proses pemikiran AI selama penelitian. Dalam waktu nyata, pengguna dapat mengikuti bagaimana Gemini 2.0 mencari web, situs web mana yang dikunjungi, informasi apa yang dianalisisnya dan bagaimana hal itu sampai pada kesimpulannya. Transparansi ini biasanya diimplementasikan oleh sidebar yang jelas yang menawarkan ringkasan proses pemikiran Gemini 2.0 dan daftar sumber yang dikunjungi.

Penyediaan "pandangan real-time ke dalam proses berpikir" adalah fitur inovatif dan ramah pengguna yang memperkuat kepercayaan pengguna dalam penelitian yang didukung AI dan mempromosikan pemahaman tentang bagaimana AI sampai pada hasil dan kesimpulannya. Dengan membuat proses berpikir AI transparan dan dapat dimengerti, Google memenuhi kekhawatiran yang sering diungkapkan tentang sifat "kotak hitam" dari banyak sistem AI, fungsi internal yang sering buram bagi pengguna. Transparansi ini dapat membantu pengguna lebih memahami kekuatan dan batasan penelitian yang mendalam, untuk membangun kepercayaan pada hasil yang dihasilkan dan untuk membuat penelitian yang didukung AI secara keseluruhan lebih mudah diakses dan diterima.

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Perbaikan Benchmark der Model Gemini 2.0: Bukti Kuantitatif Peningkatan Kinerja

Kemajuan dan peningkatan yang signifikan dalam Gemini 2.0 tidak hanya tercermin dalam deskripsi kualitatif dan ekstensi fungsional, tetapi juga dalam peningkatan yang dapat diukur dalam berbagai tolok ukur yang ditetapkan untuk mengevaluasi model AI. Tolok ukur ini mengukur kinerja sistem AI di berbagai bidang tanggung jawab dan memungkinkan perbandingan obyektif dari berbagai model dan versi.

Analisis berikut membandingkan kinerja model Gemini Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash GA dan Gemini 2.0 Pro eksperimental dalam berbagai kategori benchmark. Di area "umum", peningkatan kinerja dicatat selama peringkat MMLU Pro, dari 75,8 % untuk Gemini 1,5 per lebih dari 77,6 % untuk Gemini 2.0 Flash GA hingga 79,1 % di Gemini 2.0 per eksperimen. Di bidang "kode" ada sedikit peningkatan dalam liveCodeBech (V5), sebesar 34,2 % untuk Gemini 1,5 per lebih dari 34,5 % untuk Gemini 2.0 Flash GA hingga 36,0 % di Gemini 2.0 per percobaan. Dalam CodeBird-SQL (DEV), kemajuan yang signifikan dibuat, dengan 54,4 % di Gemini 1,5 Pro, 58,7 % di Gemini 2.0 Flash GA dan akhirnya 59,3 % di Gemini 2.0 per eksperimental. "Kesimpulan" berdasarkan GPQA (Diamond) juga menunjukkan peningkatan yang signifikan dengan nilai 59,1 %, 60,1 %dan 64,7 %. Peningkatan area "faktualitas" di SimpleQA sangat mencolok, di mana nilai 24,9 % lebih dari 29,9 % meningkat menjadi 44,3 % yang mengesankan. Untuk "multibahasa", MMLU global (LITE) menunjukkan peningkatan konstan menjadi 80,8 %, 83,4 %dan 86,5 %. Di bidang "matematika", 86,5 %, 90,9 % dan akhirnya 91,8 % dicapai pada matematika, sementara Hiddenmath naik dari 52,0 % lebih dari 63,5 % menjadi 65,2 %. Dalam "Konteks Panjang" (MRCR - 1M), ada hasil yang tidak merata dengan 82,6 % untuk Gemini 1,5 per, 70,5 % untuk Gemini 2.0 Flash GA dan pemulihan hingga 74,7 % di Gemini 2.0 per eksperimen. Area "gambar" (MMMU) memiliki perbaikan - 65,9 %, 71,7 %dan 72,7 %. Di area "audio" (bahasa COVOST2 - 21), kinerjanya tetap hampir konstan dengan 40.1, 39.0 dan 40.6. Dalam "Video" (Tes Egoschema) ada peningkatan marjinal, dari 71,2 % lebih dari 71,1 % menjadi 71,9 %. Analisis terperinci menggarisbawahi bahwa model Gemini 2.0 telah membuat kemajuan yang signifikan di sebagian besar kategori.

Data benchmark ini memberikan bukti kuantitatif yang meyakinkan untuk peningkatan kinerja substansial di Gemini 2.0 dalam berbagai tugas. Terutama penting adalah peningkatan yang jelas dalam bidang yang menuntut seperti matematika (matematika, Hiddenmath), kesimpulan logis (GPQA) dan faktualitas jawaban (SimpleQA). Data kuantitatif dengan demikian memberikan bukti yang obyektif dan terukur untuk kemajuan aktual dalam keterampilan kognitif dan kinerja keseluruhan Gemini 2.0 dibandingkan dengan versi sebelumnya.

Pertumbuhan substansial dalam hasil benchmark, terutama di bidang -bidang yang menuntut secara intelektual seperti matematika dan kesimpulan, menunjukkan lompatan kualitatif yang signifikan ke dalam keterampilan kognitif model. Ini tidak hanya menjadi lebih cepat dan lebih efisien, tetapi juga lebih cerdas dan mampu memecahkan masalah yang lebih kompleks dan memberikan jawaban yang lebih tepat.

Ketersediaan berbagai varian model Gemini 2.0-flash-lite, flash GA, pro eksperimental-mengindikasikan pendekatan strategis dari Google untuk menawarkan berbagai model yang dioptimalkan untuk kebutuhan pengguna dan persyaratan kinerja yang berbeda. Ini menunjukkan bahwa Google ingin membahas berbagai macam pengguna, dari pengguna dengan sumber daya komputasi terbatas hingga pengguna yang membutuhkan kinerja tertinggi dan fungsionalitas maksimum untuk menuntut tugas. Model yang berbeda mungkin menawarkan kompromi yang seimbang antara kecepatan, akurasi, efisiensi sumber daya dan kompleksitas tugas yang dapat Anda kuasai secara efektif.

Cocok untuk:

• Platform Gemini Google dengan Google AI Studio, Google Deep Research dengan Gemini Advanced, dan Google DeepMind

Penelitian mendalam dalam praktik: Pengalaman pengguna dan keterampilan yang lebih luas

Aplikasi praktis penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 ditandai oleh sejumlah karakteristik yang meningkatkan pengalaman pengguna dan memperluas keterampilan alat dalam skenario penelitian nyata.

1. Wawasan waktu nyata tentang proses pemikiran Gemini: Transparansi dan Pemahaman dalam Fokus

Seperti yang telah disebutkan, pengguna dari Deep Research menerima wawasan terperinci tentang cara berpikir Gemini 2.0 selama seluruh proses penelitian. Sementara Gemini 2.0 mencari web, menganalisis informasi dan menarik kesimpulan, itu menunjukkan pertimbangannya, langkah -langkah individual dari proses pemikirannya dan situs web yang dikunjungi dalam antarmuka pengguna yang jelas. Ini biasanya diimplementasikan oleh sidebar atau elemen antarmuka serupa, yang menawarkan ringkasan proses berpikir saat ini dan daftar terperinci dari sumber yang dikonsultasikan.

Penekanan yang konsisten pada visibilitas dan kelengkapan proses berpikir AI menggarisbawahi fokus yang jelas pada otorisasi pengguna dan transparansi di bidang penelitian berbasis AI. Dengan mengamati pengguna secara real time seberapa mendalam penelitian mendalam suatu tugas penelitian tertentu, sumber yang berkonsultasi, informasi apa yang diekstraksi dan bagaimana kesimpulan logis ditarik, Google mempromosikan pemahaman yang lebih dalam tentang keterampilan dan - sama pentingnya - batas potensial teknologi ini. Transparansi ini sangat penting untuk memperkuat kepercayaan pengguna dalam hasil penelitian mendalam dan untuk meningkatkan penerimaan alat yang didukung AI dalam proses penelitian secara keseluruhan.

2. Analisis dan pemrosesan intensif catatan data besar: Pemrosesan informasi tanpa batas

Gemini 2.0, terutama dalam versi "canggih", mampu memproses dan menganalisis sejumlah besar data secara efisien dan komprehensif. Faktor yang menentukan untuk ini adalah jendela konteks yang mengesankan dari satu juta token yang tersedia Gemini 2.0. Jendela konteks besar ini memungkinkan hingga 1.500 halaman teks atau 30.000 baris kode untuk diproses pada saat yang sama dan menganalisisnya dalam konteks.

Kemampuan ini membuka kemungkinan yang sama sekali baru untuk analisis dokumen yang luas, catatan data yang kompleks dan sejumlah besar informasi. Deep Research dapat memproses dan menganalisis seluruh buku, laporan penelitian yang luas, analisis keuangan terperinci atau bahkan repositori kode yang luas dalam satu putaran. Selain itu, pengguna dapat mengunggah data terstruktur dalam berbagai format, seperti Google Sheets, file CSV dan file Excel, langsung dalam penelitian mendalam untuk memprosesnya secara efisien, memeriksanya secara rinci, untuk menganalisisnya secara komprehensif dan memvisualisasikannya dengan cara yang menarik.

Jendela konteks yang signifikan dari satu juta posisi token Gemini maju sebagai alat yang sangat kuat untuk analisis dokumen yang sangat panjang dan basis kode yang kompleks dan jelas melebihi keterampilan banyak model AI saat ini di bidang ini. Jendela konteks yang besar ini memungkinkan penelitian mendalam untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar informasi pada saat yang sama di RAM, yang memungkinkan analisis yang lebih komprehensif, lebih dalam, dan lebih terkait konteks dari bahan-bahan yang luas seperti buku, karya ilmiah, arsip sejarah atau repositori kode yang luas. Ini adalah fitur perbedaan penting dan keuntungan yang signifikan bagi pengguna yang bekerja secara teratur dengan set data yang besar dan kompleks.

Kemungkinan mengunggah secara langsung dan menganalisis berbagai jenis format data terstruktur (Google Sheets, CSV, Excel) memperluas ruang lingkup penelitian mendalam di luar analisis teks murni dan menjadikannya alat yang berharga bagi para ilmuwan data, ahli intelijen bisnis dan analis di berbagai industri. Kemampuan multimodal ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan penelitian mendalam untuk berbagai tugas analisis yang lebih luas, termasuk analisis data eksplorasi, visualisasi data, evaluasi statistik dan pembuatan temuan berharga dari catatan data terstruktur.

3. Penggunaan alat dan kemampuan untuk bertindak: AI sebagai mitra penelitian aktif

Gemini 2.0 memperkenalkan penggunaan alat asli, fungsionalitas inovatif yang memungkinkan agen AI untuk melakukan tindakan bermanfaat dengan pengawasan pengguna dan untuk mengintegrasikan alat eksternal ke dalam proses penelitian. Ini termasuk khususnya penggunaan pencarian Google untuk pengadaan informasi otomatis di web dan kemampuan untuk melakukan kode untuk analisis data, simulasi, dan tugas komputasi yang lebih kompleks. Kemampuan yang luas untuk menggunakan alat eksternal secara cerdas memperluas kemungkinan Gemini 2.0 dan mengubahnya dari pemasok informasi pasif menjadi mitra yang lebih aktif, proaktif, dan mampu dalam proses penelitian.

Kegunaan alat asli mengubah Gemini 2.0 dari sistem reaktif terutama yang menanggapi pertanyaan pengguna menjadi agen yang lebih aktif yang dapat melakukan tindakan untuk memenuhi tujuan penelitian yang ditentukan secara mandiri. Karena integrasi yang mendalam dengan alat -alat yang sudah ada seperti Google Search, Gemini 2.0 dapat secara mandiri dan cerdas mengumpulkan, mengevaluasi, dan memasukkan informasi dari dana temuan besar Internet dan memasukkannya dalam proses penelitian tanpa pengguna harus memulai setiap pencarian secara manual.

Kemungkinan melakukan kode juga membuka dimensi yang sepenuhnya baru untuk penelitian berbasis AI. Ini memungkinkan penelitian mendalam, analisis data yang kompleks, perhitungan statistik, simulasi ilmiah dan tugas aritmatika lainnya secara langsung dalam proses penelitian. Kemampuan ini sangat berharga dalam disiplin ilmu ilmiah dan teknis, di mana analisis catatan data besar, pemodelan sistem yang kompleks dan implementasi simulasi adalah bagian dari repertoar standar. Dengan mengintegrasikan versi kode dalam penelitian mendalam, pengguna dapat mengedit proyek penelitian yang kompleks secara lebih efisien dan komprehensif dan mendapatkan pengetahuan baru yang akan sulit atau tidak dapat diakses dengan metode tradisional.

Perbandingan dengan solusi yang ada: Chatgpts Deep Research - Parallels and Differences

Perlu dicatat bahwa Openai, pesaing langsung Google di bidang penelitian AI, juga mengintegrasikan fungsi yang disebut "penelitian mendalam" di chatgpt. Perkembangan paralel ini menggarisbawahi makna yang berkembang dan kepentingan tinggi fungsi penelitian mendalam berbasis AI di era informasi modern. Baik penelitian mendalam Google dan OpenAis Research bertujuan untuk memungkinkan penelitian komprehensif dan membuat laporan terperinci dan terstruktur tentang topik yang kompleks.

Namun, Google menekankan ketersediaan yang lebih luas dari penelitian mendalamnya dibandingkan dengan Openai. Sementara OpenAis Deep Research saat ini terbatas pada grup pengguna terbatas dan terutama menawarkan pelanggan ChatGPT Pro ($ 200/bulan) dengan 100 pertanyaan per bulan dan plus, pengguna tim dan perusahaan dengan 10 pertanyaan per bulan, Google Deep berpotensi diakses oleh grup pengguna yang lebih luas. Namun, model ketersediaan yang tepat dan struktur harga dapat berubah dari waktu ke waktu dan harus diperiksa dalam kasus individual.

OpenAis Deep Research dirancang khusus untuk melakukan penelitian multi -panggung yang masuk menggunakan data dari web publik. Ia dapat mencari secara mandiri di web dan mengekstrak dan menganalisis informasi dari berbagai sumber online untuk membuat laporan yang menyeluruh, didokumentasikan secara komprehensif dan dengan jelas mengutip topik yang kompleks. OpenAis Deep Research didasarkan pada versi khusus dari model OpenAI O3 yang akan datang dan mampu menafsirkan dan menganalisis teks, gambar, dan dokumen PDF. Ini secara khusus ditekankan karena keefektifannya ketika mencari informasi niche, yang secara tradisional akan membutuhkan beberapa langkah pencarian manual di berbagai situs web.

Baik Google dan Openai telah mengembangkan fungsi "penelitian mendalam" secara independen satu sama lain dan meluncurkan pasar, yang menunjukkan permintaan pasar yang kuat dan kebutuhan yang diidentifikasi dengan jelas untuk fungsi penelitian yang berbasis AI. Pengembangan paralel dari alat serupa ini oleh dua organisasi AI terkemuka di dunia mengkonfirmasi pentingnya strategis teknologi ini dan menunjukkan potensi perubahan mendasar dalam cara penelitian akan dilakukan di masa depan.

Meskipun kedua alat bertujuan untuk menggabungkan penelitian dan pelaporan komprehensif, ada juga perbedaan penting antara penelitian mendalam Google dan penelitian mendalam OpenAis. Perbedaan-perbedaan ini menjadi perhatian, antara lain, model AI yang mendasari (Gemini 2.0 vs O3 Openai), model akses (ketersediaan yang lebih luas di Google vs Berlangganan Berbasis di OpenAai) dan mungkin juga ruang lingkup fungsional spesifik (mis. Integrasi mendalam Google ke dalam ekosistem aplikasi komprehensifnya). Perbedaan-perbedaan ini menunjukkan bahwa pengguna dapat lebih memilih satu atau platform lain tergantung pada kebutuhan masing-masing, preferensi dan prioritas mereka seperti biaya, proyek integrasi, dan fitur spesifik dari model AI yang mendasari. Perbandingan terperinci lebih lanjut dan tes independen akan sangat berharga untuk memahami kekuatan dan kelemahan yang bernuansa dari penawaran individu secara rinci dan dapat membuat keputusan yang ditentukan dengan baik.

Poin penting yang harus ditekankan berulang kali sehubungan dengan penelitian berbasis AI adalah potensi kerentanan terhadap halusinasi faktual atau kesimpulan yang salah. Bahkan jika model AI menjadi lebih kuat dan tepat, mereka tidak sempurna dan masih dapat menghasilkan ketidakakuratan atau kesalahan dalam situasi tertentu. Penyebutan bahwa Openais Deep Research juga dapat menarik halusinasi faktual atau kesimpulan palsu dalam kasus-kasus individual menggarisbawahi tantangan yang menentukan ini dalam penelitian berbasis AI dan kepentingan persisten dari evaluasi kritis dari laporan yang dihasilkan. Terlepas dari keterampilan canggih dari alat -alat ini, mereka tidak sempurna, sistem tanpa cacat dan masih dapat menghasilkan ketidakakuratan atau distorsi. Pengguna harus menyadari pembatasan yang melekat ini dan selalu berhati-hati jika mereka mengandalkan penelitian yang dihasilkan AI, terutama dengan keputusan penting dengan konsekuensi yang luas. Spesifikasi sumber dan kemungkinan memeriksa informasi oleh pengguna karena itu penting untuk memperkuat kepercayaan dalam penelitian yang didukung AI dan untuk meminimalkan risiko keputusan yang salah.

Cocok untuk:

• Openai Deep Research: Untuk pengguna, pendekatan hybrid direkomendasikan: AI Deep Research sebagai alat penyaringan awal

Aplikasi potensial dan keunggulan penelitian mendalam dengan Gemini 2.0: transformasi industri dan area yang berbeda

Aplikasi potensial dari penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 sangat beragam dan meluas jauh melampaui bidang penelitian tradisional. Diharapkan bahwa penelitian mendalam dapat memberikan dukungan yang berharga di berbagai industri dan bidang dan berkontribusi pada peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, dan inovasi yang signifikan. Aplikasi di bidang -bidang seperti keuangan, sains, politik, dan teknik sangat relevan dan menjanjikan. Para ahli di bidang ini seringkali bergantung pada penelitian yang menyeluruh, tepat dan waktu -kritis agar dapat membuat keputusan yang ditentukan dengan baik. Penelitian yang mendalam dapat mengotomatiskan sebagian besar waktu yang menghabiskan waktu dan membuat pekerjaan manual yang membosankan dan dengan demikian melepaskan waktu dan sumber daya yang berharga untuk tugas -tugas berkualitas lebih tinggi.

Dalam industri keuangan, penelitian mendalam dapat digunakan, misalnya, untuk analisis tren pasar, evaluasi opsi investasi, penilaian risiko, analisis persaingan dan penciptaan laporan keuangan yang komprehensif. Dalam sains, penelitian mendalam dapat membantu para peneliti untuk menjaga gambaran umum tentang jumlah publikasi ilmiah yang terus berkembang, untuk mengidentifikasi hasil penelitian yang relevan, untuk mempercepat penelitian literatur dan untuk menganalisis data ilmiah yang kompleks. Di bidang politik, penelitian mendalam dapat digunakan untuk analisis tren politik, evaluasi hukum, penciptaan informasi latar belakang dan pemantauan opini publik. Dalam teknik, insinyur riset dalam dapat membantu meneliti informasi teknis, memeriksa paten, menganalisis dokumentasi teknis dan untuk menemukan solusi untuk masalah teknis yang kompleks.

Selain itu, berbagai aplikasi penelitian mendalam jauh melampaui bidang -bidang tradisional ini. Dalam strategi bisnis, penelitian mendalam dapat digunakan untuk analisis kompetitif terperinci, identifikasi tren pasar baru, prognosis perkembangan permintaan dan pengembangan model bisnis yang inovatif. Dalam pemasaran dan penjualan, penelitian mendalam dapat digunakan untuk analisis kebutuhan pelanggan, identifikasi kelompok sasaran, penciptaan segmentasi pasar dan personalisasi kampanye pemasaran. Penelitian yang mendalam juga dapat membantu dalam berbagai situasi bagi konsumen, terutama dengan keputusan pembelian yang penting dan kompleks, seperti membeli mobil, properti atau pemilihan asuransi kesehatan. Deep Research dapat membantu konsumen mengumpulkan informasi komprehensif, secara objektif membandingkan produk dan layanan, harga penelitian dan membuat keputusan yang ditentukan dengan baik.

Orientasi yang konsisten terhadap para ahli di bidang-bidang seperti keuangan, sains, politik, dan teknik menunjukkan bahwa kelompok-kelompok profesional ini dianggap sebagai pengguna awal yang penting dan pengguna utama oleh alat penelitian berbasis AI. Kebutuhan penelitian Anda seringkali sangat kompleks, waktu -kritis dan menuntut, dan penelitian mendalam memiliki potensi untuk menciptakan nilai tambah yang sangat besar di sini. Profesi ini sering membutuhkan penelitian yang luas dan analisis sejumlah besar informasi, dan penelitian mendalam berpotensi mengotomatiskan bagian -bagian besar dari pekerjaan ini dan memungkinkan para ahli untuk berkonsentrasi pada tugas berkualitas lebih tinggi, pengambilan keputusan strategis, dan inovasi kreatif.

Namun, aplikasi potensial jauh melampaui penelitian tradisional dan juga mencakup bidang -bidang seperti strategi bisnis, pemasaran, penjualan dan bahkan keputusan konsumen sehari -hari. Ini menunjukkan penerapan yang luas dan potensi besar dari teknologi ini untuk memungkinkan individu dalam berbagai peran dan konteks dengan memberi mereka akses yang efisien ke informasi yang komprehensif, tepat dan informatif dan dengan demikian memungkinkan mereka untuk membuat keputusan berbasis data berbasis data.

Masa depan penelitian di zaman Gemini 2.0 dan penelitian mendalam

Penelitian mendalam dengan Gemini 2.0 merupakan kemajuan yang signifikan dan tren di bidang penelitian dan pengadaan informasi berbasis AI. Ini adalah kategori produk yang inovatif dan transformatif yang berpotensi mengubah cara kami mengumpulkan informasi, menganalisis, mensintesis, dan menggunakannya untuk tujuan kami. Melalui kombinasi cerdas dari pencarian web yang luas, keterampilan berpikir canggih, hasil yang dipersonalisasi, dan pandangan real-time ke dalam proses berpikir, pengguna riset yang mendalam menawarkan kepada pengguna alat yang kuat dan serbaguna untuk menjawab pertanyaan penelitian yang kompleks secara lebih efisien, lebih efektif dan lebih komprehensif daripada sebelumnya.

Penekanan yang konsisten pada kecepatan dan kedalaman analisis menunjukkan pergeseran paradigma dalam penelitian. Penelitian mendalam memungkinkan untuk mendapatkan pengetahuan yang lebih terinformasi, untuk memahami hubungan yang kompleks lebih cepat dan membuat keputusan berbasis data dalam waktu yang lebih singkat. Integrasi mendalam dengan aplikasi Google lainnya dan transparansi melalui wawasan waktu nyata ke dalam proses pemikiran AI tidak hanya meningkatkan kegunaan dan efisiensi, tetapi juga memperkuat kepercayaan pengguna dalam teknologi dan mempromosikan penerimaan alat berbasis AI dalam proses penelitian.

Pengembangan penelitian mendalam adalah langkah penting menuju AI berbasis agen, yang mampu merencanakan, melaksanakan dan mengoptimalkan tugas -tugas kompleks secara mandiri. Ini adalah tonggak penting dalam perjalanan menuju sistem AI yang lebih progresif dan otonom yang suatu hari nanti bisa dapat mengejar penelitian ilmiah baru, untuk membuat penemuan inovatif dan untuk memperluas batas pengetahuan dan pemahaman manusia.

Kemampuan penelitian mendalam, jam, berhari -hari atau bahkan berminggu -minggu waktu penelitian tradisional, memiliki implikasi mendalam untuk produktivitas, efisiensi dan potensi inovasi di berbagai bidang. Penelitian mendalam merupakan kemajuan yang signifikan di luar mesin pencari konvensional dan chatbots sederhana dan bergerak menuju sistem AI cerdas yang dapat melakukan tugas penelitian yang kompleks secara mandiri dan dengan presisi yang mengesankan. Ini menunjukkan kemungkinan masa depan di mana AI akan memainkan peran yang jauh lebih aktif, lebih integral dan transformatif dalam penemuan pengetahuan, pengetahuan tentang pengetahuan dan pengetahuan.

Penekanan pada penghematan waktu menggarisbawahi keunggulan praktis dan langsung dari penelitian mendalam dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai bidang. Kemampuan untuk secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk penelitian yang masuk memiliki efek mendalam pada individu, organisasi dan masyarakat secara keseluruhan. Ini memungkinkan sumber daya untuk menggunakan sumber daya secara lebih efektif, mempercepat siklus inovasi, meningkatkan laju penemuan dan kemajuan dan pada akhirnya untuk membentuk data yang didorong dan masa depan berbasis pengetahuan.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus