Google Deep Research за допомогою Gemini 2.0 - всебічний аналіз передових дослідницьких функцій

Як Google Deep Research трансформує збір інформації

У світі, який практично потопає в даних, потреба в ефективних та інтелектуальних методах збору та аналізу інформації зростає експоненціально. Величезний обсяг доступних даних значно перевищує людські можливості вручну просіювати, оцінювати та перетворювати їх на практичні висновки. Традиційно ретельне дослідження було трудомістким та трудомістким процесом, який міг тривати годинами, днями чи навіть тижнями. Ручні пошукові запити, перегляд незліченних веб-сайтів, критична оцінка джерел на предмет достовірності та релевантності, а також подальший синтез зібраної інформації в цілісне ціле — усе це було і залишається важливими, але надзвичайно ресурсомісткими кроками в дослідженні.

Поява штучного інтелекту (ШІ) відкриває абсолютно нові горизонти та революційні можливості для фундаментальної оптимізації та прискорення цього основного процесу збору та обробки інформації. Інструменти на базі ШІ обіцяють не що інше, як трансформацію того, як ми обробляємо інформацію, аналізуємо її та використовуємо для наших цілей. Google, піонер у дослідженнях та застосуванні ШІ, створив інструмент під назвою «Deep Research» – технологію, що тепер працює на передовій моделі Gemini 2.0, яка має потенціал повністю змінити ландшафт складних дослідницьких завдань.

Оголошення Google про Deep Research – це більше, ніж просто представлення нового програмного продукту. Це сигналізує про зміну парадигми в методології дослідження. Одночасний акцент на швидкості – «дослідження за лічені хвилини» – та всебічності – «детальні багатосторінкові звіти» – вказує на фундаментальну зміну парадигм дослідження. Від традиційно трудомістких ручних процесів до ери прискореного, але глибокого збору інформації. Ця потенційна зміна має далекосяжні наслідки для продуктивності та ефективності в широкому спектрі галузей, від академічних досліджень та наукових відкриттів до аналізу бізнесу та ринку, а також процесів прийняття стратегічних рішень у компаніях та організаціях.

Крім того, бачення Deep Research виходить за рамки простого прискорення та підвищення ефективності. Згадка про «більшу персоналізацію» в контексті Gemini 2.0 говорить про те, що ШІ не лише здатний обробляти інформацію швидше та повніше, але й дедалі більше розуміти індивідуальні потреби та конкретні контексти кожного користувача. Ця здатність до персоналізації відкриває можливість зробити результати досліджень ще більш релевантними, адаптованими та, зрештою, ціннішими. Уявіть собі дослідницький інструмент, який не лише відповідає на ваше запитання, але й враховує ваші попередні інтереси, базу знань та конкретні цілі, щоб надати оптимальну та найрелевантнішу інформацію. Це бачення Deep Research з Gemini 2.0: ШІ, який стає інтелектуальним дослідницьким партнером, розуміючи та проактивно підтримуючи індивідуальні потреби своїх користувачів.

У наступних розділах ми детально розглянемо основні функції Deep Research з Gemini 2.0, виділимо технологічні основи та інновації, що лежать в основі цієї технології, проаналізуємо користувацький досвід та практичне застосування, а також проведемо порівняння з існуючими рішеннями, зокрема з "Deep Research" від ChatGPT. Нарешті, ми всебічно обговоримо потенційні застосування та переваги Deep Research та надамо прогноз щодо майбутнього досліджень в епоху штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Нове: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell-інформація щодо спалаху Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking та Pro (експериментальна)

Основні характеристики Deep Research з Gemini 2.0: Серце досліджень на базі штучного інтелекту

Deep Research з Gemini 2.0 — це не просто покращена пошукова система чи розширений чат-бот. Це нове покоління інструментів штучного інтелекту, спеціально розроблених для вирішення складних дослідницьких завдань. В основі цієї інновації лежить кілька основних функцій, які працюють разом, щоб зробити Deep Research потужним та універсальним інструментом.

1. Комплексний веб-пошук та синтез інформації: інтелектуальний доступ до Інтернету як ресурсу знань

Основна функціональність Deep Research полягає в його здатності здійснювати пошук по всій Всесвітній мережі в усій її глибині та широті та створювати вичерпні, структуровані звіти на основі знайденої інформації. Це виходить далеко за межі можливостей звичайних пошукових систем на основі ключових слів. Deep Research використовує передові методи штучного інтелекту, зокрема в галузях обробки природної мови (NLP) та машинного навчання (ML), для розуміння складних запитів природною мовою, автономної розробки персоналізованих багатоетапних планів дослідження та вилучення відповідної інформації з величезної різноманітності онлайн-джерел.

Замість простого перерахування веб-сайтів, що містять певні ключові слова, Deep Research здатний зрозуміти контекст і значення вашого запитання. Він розуміє нюанси вашого запиту, визначає основні інформаційні потреби та формулює точну стратегію дослідження. Ця стратегія включає визначення релевантних пошукових термінів, вибір відповідних онлайн-джерел (веб-сайтів, баз даних, архівів, наукових публікацій тощо) та планування кожного кроку пошуку.

Deep Research діє як інтелектуальний помічник дослідника, автономно переглядаючи сотні, якщо не тисячі, веб-сайтів, аналізуючи знайдену інформацію за допомогою складних алгоритмів та генеруючи детальні багатосторінкові звіти за лічені хвилини. Ці звіти – це не просто короткий виклад інформації, а структуровані документи, які підсумовують ключові висновки, розкривають зв'язки, представляють аргументи та контраргументи, а також розміщують інформацію в змістовному контексті.

Неодноразовий акцент на значній економії часу, яку стала можливою завдяки цій технології — дослідження за лічені хвилини замість годин чи днів — підкреслює центральну цінність цього інструменту для сучасних працівників інтелектуальної праці. Це величезне підвищення ефективності дозволяє дослідникам, аналітикам, журналістам, студентам та багатьом іншим фахівцям зосередитися на більш цінних аспектах своєї роботи: критичному аналізі інформації, творчому мисленні та розробці нових ідей та інновацій, замість того, щоб витрачати значну частину свого дорогоцінного часу на виснажливий процес збору інформації та її початкового синтезу.

Згадка про «багатоетапний план дослідження» та систему «ланцюга думок», які можуть розбити складні проблеми на серію логічно послідовних проміжних кроків, свідчить про складний, глибинний процес мислення, який інтелектуально керує всім процесом веб-пошуку. Це означає, що глибоке дослідження не просто проводить широкий, несистематичний пошук, а підходить до дослідницького завдання стратегічно та методично. Воно формулює детальний план, який визначає кожен крок дослідження, а потім розбиває цей план на керовані, логічно пов'язані кроки. Такий структурований підхід значною мірою сприяє якості, актуальності та точності підсумкових звітів. Він гарантує, що дослідження є систематичним, всебічним та цілеспрямованим, а не залишеним на волю випадку чи ненаправленого пошуку.

Варто зазначити, що OpenAI, ще одна провідна компанія в галузі досліджень штучного інтелекту, також пропонує аналогічну функціональність під назвою «Deep Research». Цей паралельний розвиток вказує на потенційну тенденцію в дослідженнях на базі штучного інтелекту, де різні організації незалежно розробляють та пропонують подібні дослідницькі інструменти на основі агентів. Це підкреслює зростаючу важливість та величезний потенціал цієї технології для майбутнього збору та аналізу інформації.

2. Автоматизована звітність з глибшим розумінням: більше, ніж просто зведення – поглиблений аналіз та отримання знань

Результати Deep Research не обмежуються простими викладами інформації чи поверхневими викладами фактів. Це вичерпні, детальні та багатосторінкові звіти, які пропонують глибокий аналіз та цінні знання з відповідної теми дослідження. Неодноразовий акцент на таких термінах, як «всебічний», «багатосторінковий», «детальний» та «глибкий» в описі Deep Research підкреслює, що основна увага приділяється наданню ґрунтовного, змістовного аналізу, а не лише поверхневим викладам.

Deep Research прагне надавати звіти, які за якістю, глибиною та аналітичною точністю можна порівняти зі звітами, створеними досвідченими дослідниками та аналітиками. Це робить Deep Research потенційно безцінним інструментом для фахівців широкого кола дисциплін, які покладаються на точний, обґрунтований та всебічний аналіз. Незалежно від того, чи йдеться про аналіз ринкових тенденцій, оцінку конкурентів, дослідження наукових питань чи обробку складних політичних чи соціальних проблем, Deep Research може суттєво сприяти якості та ефективності цих процесів.

Згадка про «багатші висновки» означає, що глибокі дослідження виходять за рамки простого агрегування та узагальнення інформації. Йдеться про досягнення рівня аналізу та інтерпретації, який дозволяє отримувати нові висновки, виявляти приховані закономірності та робити висновки, які можуть бути не очевидними одразу. Штучний інтелект не лише знаходить релевантну інформацію, але й активно обробляє її, щоб виявляти кореляції, аналізувати причинно-наслідкові зв'язки, розпізнавати тенденції та генерувати висновки, які виходять за рамки того, що людина могла б зробити вручну за той самий проміжок часу.

Порівняння якості звітів з рівнем «дослідницького аналітика» OpenAI встановлює високий стандарт очікуваної якості та складності цих аналізів, згенерованих штучним інтелектом. Це порівняння підкреслює прагнення як Google, так і OpenAI розробляти інструменти штучного інтелекту, здатних проводити дослідження та аналіз на професійному рівні, маючи таким чином потенціал для фундаментальної трансформації та оптимізації традиційних дослідницьких процесів.

Ще одним важливим аспектом звітів Deep Research є їхня документація та прозорість. Вони містять чіткі та точні посилання на джерела для всієї використаної інформації. Ця функція має вирішальне значення для відстеження та перевірки результатів дослідження. Посилання на джерела дозволяє користувачам звертатися до оригінальних джерел, перевіряти інформацію, оцінювати достовірність джерел та слідувати логіці Deep Research. Така прозорість є важливою для побудови довіри до звітів, створених штучним інтелектом, і відрізняє Deep Research від менш прозорих систем «чорної скриньки».

3. Персоналізація на основі історії та налаштувань користувача: адаптоване дослідження до індивідуальних потреб

Ще однією видатною особливістю Deep Research з Gemini 2.0 є можливість персоналізації. Відповіді та результати дослідження не генеруються універсально для всіх користувачів, а інтелектуально адаптуються до індивідуальної історії пошуку кожного користувача, попередніх чатів та збережених налаштувань. Gemini 2.0 бездоганно інтегрується з різними програмами та сервісами Google, щоб надавати ще конкретніші відповіді та результати дослідження на основі індивідуальних потреб та уподобань користувача.

Ця можливість персоналізації виходить далеко за рамки простої адаптації результатів пошуку до мови чи місцезнаходження користувача. Вона базується на глибокому розумінні індивідуальних інтересів, уподобань, рівня знань та поточних потреб користувача. Наприклад, Gemini може надавати рекомендації щодо ресторанів не лише на основі поточного місцезнаходження користувача, але й на основі його нещодавніх пошуків, пов’язаних із їжею, улюблених кухонь та відомих дієтичних уподобань. Аналогічно, Gemini може пропонувати рекомендації щодо подорожей на основі раніше знайдених напрямків, бажаних типів подорожей (наприклад, міські відпустки, пляжний відпочинок, пригодницькі канікули) та відомого бюджету на подорожі.

Щоб забезпечити цю розширену персоналізацію, доступна модель Gemini 2.0 «Персоналізація (експериментальна)». Ця модель використовує розгалужену екосистему Google, що включає Пошук Google, Google Apps та безліч сервісів Google, для створення комплексного профілю користувача та використання його для персоналізації результатів досліджень. Такий інтегрований підхід є стратегічною перевагою для Google, оскільки він забезпечує більш безперебійний та потенційно багатший досвід персоналізації, ніж окремі моделі штучного інтелекту, які не вбудовані в таку комплексну екосистему.

Використовуючи існуючий пакет програм Google та величезну кількість даних користувачів, що зберігаються в цих сервісах за їхньою згодою, Google може пропонувати більш повну та контекстуально релевантну персоналізацію результатів досліджень. Ця глибока інтеграція дозволяє Gemini 2.0 не лише враховувати явні пошукові запити користувача, але й використовувати неявну інформацію з усієї його цифрової присутності в екосистемі Google, щоб надавати ще точніші, релевантніші та корисніші результати.

Експериментальний характер функції «персоналізації» свідчить про те, що це можливість, що розвивається, і Google постійно досліджує та вдосконалює її реалізацію. Згадані приклади — рекомендації ресторанів, пропозиції щодо подорожей, ідеї для хобі чи ідеї для розвитку кар’єри — ілюструють практичне застосування персоналізації в повсякденних сценаріях, що виходять далеко за рамки суто академічних чи професійних досліджень. Вони демонструють величезний потенціал персоналізованих досліджень штучного інтелекту для позитивного впливу на різні аспекти життя користувачів та надання персоналізованої інформації та пропозицій щодо особистих інтересів, щоденного прийняття рішень та довгострокового планування життя.

Підходить для цього:

• "Google Deep Research": Мовчазний гамхангер, що стоїть за кінцем старого Google? Асистентна технологія AI, яка все змінює?

Сила Gemini 2.0 Flash Thinking: Прискорені процеси мислення для глибшого розуміння

В основі можливостей Deep Research з Gemini 2.0 лежить революційна технологія «2.0 Flash Thinking». Ця остання модель Gemini може похвалитися значно покращеними можливостями міркування та ще більшою швидкістю. «Flash Thinking» дозволяє проводити більш інтенсивний та глибокий аналіз інформації, покращуючи можливості Gemini 2.0 на кожному етапі дослідницького процесу – від початкового планування та точного формулювання пошукового запиту, через логічні міркування та критичний аналіз знайденої інформації, до створення вичерпних та змістовних звітів.

Постійний зв'язок «2.0 Flash Thinking» з «покращеними навичками мислення», «кращою ефективністю» та «швидкістю» в різних джерелах підкреслює, що ці аспекти вважаються важливими та центральними покращеннями в поколінні Gemini 2.0. Ці повторювані описи свідчать про те, що Google, розробляючи нову модель, чітко зосередився на тому, щоб зробити Gemini 2.0 не лише розумнішим та потужнішим, але й практичнішим, зручнішим у використанні та ресурсоефективнішим. Підвищена швидкість та ефективність «Flash Thinking» дозволяє користувачам отримувати більше та глибших знань за менший час, одночасно оптимізуючи використання обчислювальних ресурсів.

Опис «2.0 Flash Thinking Experimental» як системи «ланцюжка думок» дає цінне розуміння основного механізму, який забезпечує розширені можливості мислення Gemini 2.0. Мислення «ланцюжок думок» – це вдосконалена техніка штучного інтелекту, яка дозволяє моделі розбивати складні проблеми на менші, керовані та логічно пов’язані кроки. Цей підхід, певною мірою, імітує процеси вирішення проблем людиною, де ми часто розділяємо складні завдання на менші кроки, щоб краще ними керувати. Застосовуючи мислення «ланцюжок думок», Gemini 2.0 здатний підходити до складних дослідницьких питань більш систематично та структурно, робити точніші логічні висновки та значно покращувати якість та глибину дослідницьких звітів.

Інтеграція з іншими додатками та аналіз процесу мислення в режимі реального часу: прозорість та мережа для комплексного дослідження

Ще одним важливим аспектом Gemini 2.0 є покращене підключення та інтеграція зі зростаючою кількістю програм. Найновіша модель бездоганно інтегрується з широким спектром програм Google, включаючи такі вже відомі сервіси, як Google Maps та Google Flights, а також з програмами, орієнтованими на продуктивність, такими як Google Calendar, Google Keep, Google Tasks та Google Photos. Ця глибока інтеграція дозволяє Gemini 2.0 обробляти ще складніші та багатогранні запити, що поєднують інформацію та функціональність з різних програм і сервісів.

Підключившись до цих додатків, Gemini 2.0 може краще зрозуміти загальний запит користувача, розбити його на окремі, логічно пов'язані кроки та оцінити власний прогрес в обробці запиту в режимі реального часу. Уявіть, що ви плануєте ділову поїздку та звертаєтеся до Gemini 2.0 за допомогою у вашому дослідженні. Завдяки інтеграції з Календарем Google, Gemini 2.0 може враховувати ваші існуючі зустрічі та доступність, використовувати Google Flights для пошуку найкращих стикувань та цін на рейси, розраховувати відстань до ваших ділових партнерів та потенційних готелів за допомогою Карт Google, а також використовувати Google Keep для збору важливої ​​інформації та ідей під час процесу дослідження. Така безшовна інтеграція різних сервісів дозволяє Gemini 2.0 обробляти складні завдання комплексно та пропонувати користувачеві комплексний та ефективний робочий процес.

Особливо варто відзначити можливість Gemini 2.0 отримувати інформацію про хід думок штучного інтелекту під час дослідження в режимі реального часу. Користувачі можуть у режимі реального часу стежити за тим, як Gemini 2.0 здійснює пошук в Інтернеті, які веб-сайти відвідує, яку інформацію аналізує та як доходить до своїх висновків. Така прозорість зазвичай досягається за допомогою чіткої бічної панелі, яка містить короткий огляд ходу думок Gemini 2.0 та список відвіданих джерел.

Надання «аналітики процесу думок у режимі реального часу» – це інноваційна та зручна функція, яка зміцнює довіру користувачів до досліджень на базі штучного інтелекту та сприяє розумінню того, як штучний інтелект отримує свої результати та висновки. Роблячи процес думок штучного інтелекту прозорим та простежуваним, Google вирішує поширену проблему щодо «чорної скриньки» багатьох систем штучного інтелекту, чия внутрішня робота часто залишається непрозорою для користувачів. Така прозорість може допомогти користувачам краще зрозуміти сильні та обмежені сторони глибоких досліджень, зміцнити довіру до отриманих результатів та зробити дослідження на базі штучного інтелекту більш доступними та прийнятними загалом.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Покращення бенчмарків der для моделей Gemini 2.0: кількісні докази підвищення продуктивності

Значні досягнення та вдосконалення в Gemini 2.0 відображаються не лише в якісних описах та функціональних удосконаленнях, але й у кількісно вимірних покращеннях різних встановлених бенчмарків для оцінки моделей штучного інтелекту. Ці бенчмарки вимірюють продуктивність систем штучного інтелекту в різних областях завдань та дозволяють об'єктивно порівнювати різні моделі та версії.

У наступному аналізі порівнюється продуктивність моделей Gemini – Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash GA та Gemini 2.0 Pro Experimental – у різних категоріях бенчмарків. У категорії «Загальні» бенчмарк MMLU Pro показав збільшення продуктивності: з 75,8% для Gemini 1.5 Pro до 77,6% для Gemini 2.0 Flash GA та до 79,1% для Gemini 2.0 Pro Experimental. У категорії «Код» LiveCodeBench (v5) продемонстрував незначне покращення: з 34,2% для Gemini 1.5 Pro до 34,5% для Gemini 2.0 Flash GA та до 36,0% для Gemini 2.0 Pro Experimental. Значного прогресу було досягнуто з CodeBird-SQL (Dev), досягнувши 54,4% з Gemini 1.5 Pro, 58,7% з Gemini 2.0 Flash GA та, нарешті, 59,3% з Gemini 2.0 Pro Experimental. «Висновок» на основі GPQA (ромб) також демонструє суттєві покращення з оцінками 59,1%, 60,1% та 64,7%. Особливої ​​уваги заслуговує зростання показника «Фактичність» у SimpleQA, де оцінки зросли з 24,9% до 29,9%, а потім до вражаючих 44,3%. У категорії «Багатомовність» Global MMLU (Lite) демонструє стабільне зростання до 80,8%, 83,4% та 86,5%. У категорії «Математика» MATH досяг балів 86,5%, 90,9% і, нарешті, 91,8%, тоді як HiddenMath покращився з 52,0% до 63,5%, а потім до 65,2%. «Довгі контексти» (MRCR – 1 млн) показали непослідовні результати: 82,6% для Gemini 1.5 Pro, 70,5% для Gemini 2.0 Flash GA та відновлення до 74,7% для Gemini 2.0 Pro Experimental. Категорія «Зображення» (MMMU) продемонструвала стабільне покращення, досягнувши 65,9%, 71,7% та 72,7%. У категорії «Аудіо» (CoVoST2 – 21 мова) продуктивність залишалася майже незмінною на рівні 40,1%, 39,0% та 40,6%. У категорії «Відео» (тест EgoSchema) спостерігалося незначне покращення: з 71,2% до 71,1%, а потім до 71,9%. Детальний аналіз підкреслює, що модель Gemini 2.0 Pro Experimental досягла значного прогресу в більшості категорій.

Ці дані порівняльних досліджень надають переконливі кількісні докази суттєвого покращення продуктивності Gemini 2.0 у широкому спектрі завдань. Особливої ​​уваги заслуговують значні покращення у складних галузях, таких як математика (MATH, HiddenMath), логічне мислення (GPQA) та фактичність відповідей (SimpleQA). Таким чином, кількісні дані надають об'єктивні та вимірювані докази фактичного прогресу в когнітивних здібностях та загальній продуктивності Gemini 2.0 порівняно з попередніми версіями.

Значне покращення результатів бенчмарків, особливо в інтелектуально вимогливих галузях, таких як математика та логічне мислення, свідчить про значний якісний стрибок у когнітивних здібностях моделі. Вона стала не лише швидшою та ефективнішою, але й інтелектуальнішою та здатною вирішувати складніші проблеми й надавати точніші відповіді.

Наявність різних варіантів моделі Gemini 2.0 — Flash-Lite, Flash GA та Pro Experimental — свідчить про стратегічний підхід Google до пропонування різних моделей, оптимізованих для різних потреб користувачів та вимог до продуктивності. Це демонструє намір Google звернутися до широкого кола користувачів, від тих, хто має обмежені обчислювальні ресурси, до тих, кому потрібна максимальна продуктивність та функціональність для вимогливих завдань. Різні моделі, ймовірно, пропонують збалансований компроміс між швидкістю, точністю, ефективністю використання ресурсів та складністю завдань, з якими вони можуть ефективно впоратися.

Підходить для цього:

• Платформа Gemini від Google з Google AI Studio, Google Deep Research з Gemini Advanced та Google Deepmind

Глибокі дослідження на практиці: користувацький досвід та розширені можливості

Практичне застосування Deep Research with Gemini 2.0 характеризується низкою функцій, які покращують взаємодію з користувачем та розширюють можливості інструменту в реальних дослідницьких сценаріях.

1. Аналіз процесу думок Gemini в режимі реального часу: у центрі уваги прозорість та відстежуваність.

Як згадувалося раніше, користувачі Deep Research отримують детальну інформацію в режимі реального часу про хід думок Gemini 2.0 протягом усього процесу дослідження. Поки Gemini 2.0 переглядає веб-сторінки, аналізує інформацію та робить висновки, він відображає свої міркування, окремі кроки свого ходу думок та відвідані веб-сайти у зрозумілому інтерфейсі користувача. Зазвичай це реалізується за допомогою бічної панелі або подібного елемента інтерфейсу, який надає короткий огляд поточного ходу думок та детальний список використаних джерел.

Цей постійний акцент на видимості та відстежуваності розумових процесів ШІ підкреслює чітку спрямованість на розширення прав і можливостей користувачів та прозорість досліджень на базі ШІ. Дозволяючи користувачам спостерігати в режимі реального часу, як Deep Research підходить до конкретного дослідницького завдання, з якими джерелами звертається, яку інформацію видобуває та як робить логічні висновки, Google сприяє глибшому розумінню можливостей та, що не менш важливо, потенційних обмежень цієї технології. Така прозорість має вирішальне значення для формування довіри користувачів до висновків Deep Research та збільшення загального впровадження інструментів на базі ШІ в дослідницькому процесі.

2. Інтенсивний аналіз та обробка великих наборів даних: безмежна обробка інформації

Gemini 2.0, особливо версія «Advanced», здатний ефективно та комплексно обробляти й аналізувати надзвичайно великі набори даних. Вирішальним фактором у цьому є вражаюче контекстне вікно в один мільйон токенів, доступних Gemini 2.0. Це величезне контекстне вікно дозволяє одночасно обробляти та контекстно аналізувати до 1500 сторінок тексту або 30 000 рядків коду.

Ця можливість відкриває абсолютно нові можливості для аналізу великих документів, складних наборів даних та великих обсягів інформації. Deep Research може обробляти та аналізувати цілі книги, комплексні дослідницькі звіти, детальний фінансовий аналіз або навіть великі репозиторії коду за один прохід. Крім того, користувачі можуть безпосередньо завантажувати структуровані дані в різних форматах, таких як Google Таблиці, CSV-файли та Excel-файли, у Deep Research для ефективної обробки, поглибленого дослідження, комплексного аналізу та переконливої ​​візуалізації.

Значне контекстне вікно в один мільйон токенів позиціонує Gemini Advanced як надзвичайно потужний інструмент для аналізу дуже довгих документів та складних кодових баз, що значно перевершує можливості багатьох інших сучасних моделей штучного інтелекту в цій галузі. Це велике контекстне вікно дозволяє Deep Research одночасно зберігати та обробляти значну кількість інформації в пам'яті, що дозволяє проводити більш повний, поглиблений та контекстно-залежний аналіз великих матеріалів, таких як книги, академічні статті, історичні архіви або великі сховища коду. Це ключова відмінність та суттєва перевага для користувачів, які регулярно працюють з великими та складними наборами даних.

Можливість безпосередньо завантажувати та аналізувати різні структуровані формати даних (Google Таблиці, CSV, Excel) розширює можливості Deep Research за межі чистого текстового аналізу, роблячи його цінним інструментом для фахівців з обробки даних, експертів з бізнес-аналітики та аналітиків у різних галузях. Ця мультимодальна можливість дозволяє користувачам використовувати Deep Research для ширшого кола аналітичних завдань, включаючи дослідницький аналіз даних, візуалізацію даних, статистичну оцінку та вилучення цінної інформації зі структурованих наборів даних.

3. Використання інструментів та здатність діяти: ШІ як активний партнер у дослідженнях

Gemini 2.0 представляє використання вбудованих інструментів – інноваційну функцію, яка дозволяє агенту штучного інтелекту виконувати корисні дії під наглядом користувача та інтегрувати зовнішні інструменти в дослідницький процес. Це включає, зокрема, використання Пошуку Google для автоматизованого пошуку інформації в Інтернеті та можливість виконання коду для складніших аналізів даних, моделювань та обчислювально ресурсоємних завдань. Ця покращена здатність інтелектуально використовувати зовнішні інструменти значно розширює можливості Gemini 2.0, перетворюючи його з пасивного постачальника інформації на більш активного, проактивного та розширеного партнера в дослідницькому процесі.

Завдяки вбудованій можливості використання інструментів Gemini 2.0 перетворюється з переважно реактивної системи, яка реагує на запити користувачів, на більш проактивного агента, здатного самостійно виконувати дії для досягнення визначених дослідницьких цілей. Завдяки глибокій інтеграції з такими усталеними інструментами, як Пошук Google, Gemini 2.0 може автономно та інтелектуально збирати, оцінювати та включати інформацію з величезної бази знань Інтернету в процес дослідження, не вимагаючи від користувача ручної ініціації кожного окремого кроку пошуку.

Можливість виконання коду також відкриває абсолютно нові виміри для досліджень на базі штучного інтелекту. Це дозволяє глибоким дослідженням виконувати складний аналіз даних, статистичні розрахунки, наукові симуляції та інші обчислювально ресурсоємні завдання безпосередньо в рамках дослідницького процесу. Ця можливість особливо цінна в наукових та інженерних дисциплінах, де аналіз великих наборів даних, моделювання складних систем та виконання симуляцій є стандартною практикою. Інтегруючи виконання коду в глибокі дослідження, користувачі можуть ефективніше та комплексніше вирішувати складні дослідницькі проекти, отримуючи нові знання, до яких було б важко або неможливо отримати доступ за допомогою традиційних методів.

Порівняння з існуючими рішеннями: Глибоке дослідження ChatGPT – паралелі та відмінності

Варто зазначити, що OpenAI, прямий конкурент Google у сфері досліджень штучного інтелекту, також інтегрував функцію під назвою «Глибоке дослідження» в ChatGPT. Цей паралельний розвиток підкреслює зростаючу важливість і високу цінність можливостей глибоких досліджень на базі штучного інтелекту в сучасну інформаційну епоху. Як Deep Research від Google, так і Deep Research від OpenAI мають на меті забезпечити проведення комплексних досліджень і створення детальних, структурованих звітів зі складних тем.

Однак Google наголошує на ширшій доступності свого Deep Research порівняно з OpenAI. Хоча Deep Research від OpenAI наразі обмежений вибраною групою користувачів, в основному пропонується передплатникам ChatGPT Pro (200 доларів США на місяць) зі 100 запитами на місяць та користувачам Plus, Team та Enterprise з 10 запитами на місяць, Deep Research від Google потенційно доступний для ширшої аудиторії. Однак точні моделі доступності та структури ціноутворення можуть змінюватися з часом і повинні переглядатися в кожному окремому випадку.

Глибоке дослідження OpenAI спеціально розроблене для проведення поглиблених, багатоетапних досліджень з використанням даних із загальнодоступної мережі. Воно здатне автономно шукати в Інтернеті, витягувати та аналізувати інформацію з широкого спектру онлайн-джерел для створення ґрунтовних, добре документованих та чітко цитованих звітів на складні теми. Засноване на спеціалізованій версії майбутньої моделі OpenAI o3, Глибоке дослідження OpenAI може інтерпретувати та аналізувати текст, зображення та PDF-документи. Його особливо цінують за ефективність у пошуку нішевої інформації, яка традиційно вимагала б багаторазового ручного пошуку на численних веб-сайтах.

Як Google, так і OpenAI незалежно один від одного розробили та запустили можливості «глибоких досліджень», що свідчить про сильний ринковий попит та чітко визначену потребу в функціях глибоких досліджень на базі штучного інтелекту. Ця паралельна розробка подібних інструментів двома провідними світовими організаціями у сфері штучного інтелекту підтверджує стратегічну важливість цієї технології та передбачає потенційну фундаментальну зміну в тому, як дослідження будуть проводитися в майбутньому.

Хоча обидва інструменти спрямовані на поглиблене дослідження та комплексну звітність, між Deep Research від Google та Deep Research від OpenAI також існують важливі відмінності. Ці відмінності включають базові моделі ШІ (Gemini 2.0 проти o3 від OpenAI), моделі доступу (ширша доступність з Google проти передплати з OpenAI) та потенційно специфічні набори функцій (наприклад, глибока інтеграція Google у свою розгалужену екосистему додатків). Ці відмінності свідчать про те, що користувачі можуть віддавати перевагу одній платформі над іншою залежно від своїх індивідуальних потреб, уподобань та пріоритетів, таких як вартість, уподобання щодо інтеграції та конкретні характеристики продуктивності базових моделей ШІ. Подальші детальні порівняння та незалежне тестування були б цінними для повного розуміння нюансів сильних та слабких сторін кожної пропозиції та прийняття обґрунтованого рішення.

Важливим моментом, який необхідно неодноразово наголошувати в контексті досліджень на основі штучного інтелекту, є його потенційна схильність до фактичних галюцинацій або помилкових висновків. Навіть попри те, що моделі ШІ стають дедалі потужнішими та точнішими, вони не є непогрішними та все ще можуть призводити до неточностей або помилок у певних ситуаціях. Той факт, що навіть глибокі дослідження OpenAI можуть в окремих випадках призводити до фактичних галюцинацій або помилкових висновків, підкреслює цю критичну проблему в дослідженнях на основі ШІ та постійну важливість критичної оцінки користувачами згенерованих звітів. Незважаючи на передові можливості цих інструментів, вони не є ідеальними, безпомилковими системами та все ще можуть призводити до неточностей або упереджень. Користувачі повинні знати про це невід'ємне обмеження та завжди бути обережними, покладаючись на дослідження, створені ШІ, особливо під час прийняття критичних рішень з далекосяжними наслідками. Тому надання джерел та можливість користувачам перевіряти інформацію є важливими для зміцнення довіри до досліджень на основі ШІ та мінімізації ризику помилкових рішень.

Підходить для цього:

• Дослідження Deep OpenAI: Для користувачів рекомендується гібридний підхід: AI Deep Research як початковий інструмент скринінгу

Потенційні застосування та переваги глибоких досліджень з Gemini 2.0: Трансформація різних галузей та секторів

Потенційні сфери застосування Deep Research з Gemini 2.0 надзвичайно різноманітні та виходять далеко за межі традиційних дослідницьких галузей. Очікується, що Deep Research надасть цінну підтримку в широкому спектрі галузей та секторів, сприяючи значному підвищенню ефективності, зниженню витрат та стимулюванню інновацій. Застосування в таких галузях, як фінанси, наука, політика та інженерія, є особливо актуальними та перспективними. Фахівці в цих галузях часто покладаються на ретельні, точні та термінові дослідження для прийняття обґрунтованих рішень. Deep Research може автоматизувати значну частину цієї трудомісткої та виснажливої ​​ручної роботи, звільняючи цінний час та ресурси для завдань з більшою цінністю.

У фінансовому секторі глибокі дослідження можуть використовуватися, наприклад, для аналізу ринкових тенденцій, оцінки інвестиційних можливостей, оцінки ризиків, проведення конкурентного аналізу та складання комплексних фінансових звітів. В академічних колах глибокі дослідження можуть допомогти дослідникам відстежувати постійно зростаючий обсяг наукових публікацій, визначати відповідні результати досліджень, пришвидшувати пошук літератури та аналізувати складні наукові дані. У політиці глибокі дослідження можуть використовуватися для аналізу політичних тенденцій, оцінки проектів законодавства, збору довідкової інформації та моніторингу громадської думки. В інженерії глибокі дослідження можуть допомогти інженерам досліджувати технічну інформацію, вивчати патенти, аналізувати технічну документацію та знаходити рішення складних технічних проблем.

Крім того, діапазон застосування глибоких досліджень виходить далеко за межі цих традиційних областей. У бізнес-стратегії глибокі дослідження можуть бути використані для детального конкурентного аналізу, виявлення нових ринкових тенденцій, прогнозування розвитку попиту та розробки інноваційних бізнес-моделей. У маркетингу та продажах глибокі дослідження можуть бути використані для аналізу потреб клієнтів, визначення цільових груп, створення сегментації ринку та персоналізації маркетингових кампаній. Глибокі дослідження також можуть бути корисними для споживачів у різних ситуаціях, особливо під час прийняття важливих та складних рішень про покупку, таких як купівля автомобіля, нерухомості або вибір медичного страхування. Глибокі дослідження можуть допомогти споживачам зібрати вичерпну інформацію, об'єктивно порівнювати продукти та послуги, досліджувати ціни та приймати обґрунтовані рішення.

Постійна зосередженість на фахівцях у таких галузях, як фінанси, наука, політика та інженерія, свідчить про те, що ці професійні групи розглядаються як ключові перші користувачі та основні бенефіціари дослідницьких інструментів на базі штучного інтелекту. Їхні дослідницькі потреби часто є особливо складними, обмеженими в часі та вимогливими, а глибокі дослідження мають потенціал для створення значної додаткової цінності в цій галузі. Ці професії часто вимагають масштабних досліджень та аналізу великих обсягів інформації, і глибокі дослідження потенційно можуть автоматизувати значну частину цієї роботи, дозволяючи фахівцям зосередитися на завданнях з вищою цінністю, прийнятті стратегічних рішень та креативних інноваціях.

Однак потенційні застосування виходять далеко за межі традиційних досліджень, охоплюючи такі галузі, як бізнес-стратегія, маркетинг, продажі та навіть повсякденні споживчі рішення. Це вказує на широке застосування та величезний потенціал цієї технології для розширення можливостей людей у ​​різних ролях та контекстах, надаючи їм ефективний доступ до вичерпної, точної та проникливої ​​інформації, що дозволить їм приймати більш обґрунтовані рішення на основі даних.

Майбутнє досліджень в епоху Gemini 2.0 та Deep Research

Deep Research з Gemini 2.0 являє собою значний та новаторський прогрес у дослідженнях та зборі інформації на основі штучного інтелекту. Це інноваційна та трансформаційна категорія продуктів з потенціалом докорінно змінити те, як ми збираємо, аналізуємо, синтезуємо та використовуємо інформацію. Завдяки інтелектуальному поєднанню комплексного веб-пошуку, розширених можливостей міркування, персоналізованих результатів та аналізу процесу мислення в режимі реального часу, Deep Research надає користувачам потужний та універсальний інструмент для більш ефективного, результативного та всебічного відповіді на складні дослідницькі питання, ніж будь-коли раніше.

Постійний акцент на швидкості та глибині аналізу вказує на зміну парадигми в дослідженнях. Глибокі дослідження дозволяють дослідникам отримувати глибші висновки за менший час, швидше розуміти складні взаємозв'язки та швидше приймати рішення на основі даних. Глибока інтеграція з іншими програмами Google та прозорість завдяки аналізу процесу мислення штучного інтелекту в режимі реального часу не лише покращують зручність використання та ефективність, але й зміцнюють довіру користувачів до технології та сприяють впровадженню інструментів на базі штучного інтелекту в дослідницький процес.

Розвиток глибоких досліджень є важливим кроком до агентного штучного інтелекту, здатного самостійно планувати, виконувати та оптимізувати складні завдання. Це важлива віха на шляху до більш досконалих та автономних систем штучного інтелекту, які одного дня зможуть проводити новітні наукові дослідження, робити новаторські відкриття та розширювати межі людських знань та розуміння.

Здатність глибоких досліджень заощаджувати години, дні або навіть тижні традиційного дослідницького часу має глибокі наслідки для продуктивності, ефективності та інноваційного потенціалу в широкому спектрі галузей. Глибокі дослідження являють собою значний крок вперед, виходячи за рамки традиційних пошукових систем і простих чат-ботів, рухаючись до інтелектуальних систем штучного інтелекту, здатних автономно виконувати складні дослідницькі завдання з вражаючою точністю. Це вказує на потенційне майбутнє, де ШІ відіграватиме набагато активнішу, невід'ємну та трансформаційну роль у відкритті, створенні та поширенні знань.

Акцент на економії часу підкреслює практичні та безпосередні переваги глибоких досліджень у підвищенні ефективності та продуктивності в різних галузях. Можливість значно скоротити час, необхідний для поглиблених досліджень, має глибокі наслідки для окремих осіб, організацій та суспільства в цілому. Це дозволяє ефективніше розподіляти ресурси, прискорює інноваційні цикли, збільшує темпи відкриттів та прогресу, і зрештою прокладає шлях до майбутнього, заснованого на даних та знаннях.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus