Gemini AI của Google đang tiến lên một bước với tính năng nghiên cứu sâu sắc của mình, hiện đang tung ra người dùng Android sau khi Openai phát hành trợ lý nghiên cứu sâu của riêng mình cho các thuê bao Chatgpt Pro, được phát hiện bởi 9to5google . Để tiến hành các cuộc điều tra có cấu trúc bằng cách tự động thu thập và phân tích thông tin trên nhiều nguồn..
Đầu ra cuối cùng được chia thành các phần, tóm tắt các hiểu biết chính và cung cấp các liên kết nguồn. Tuy nhiên, một số tính năng có sẵn trong các chế độ Song Tử khác, ví dụ như tải lên tệp và các cuộc trò chuyện thời gian thực thông qua Gemini Live, bị vô hiệu hóa khi nghiên cứu sâu hoạt động. https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/02/gemini-deep-research-android-via-9to5google-1024×759.jpg”9to5google)
Công cụ cũng có các hạn chế sử dụng, với giới hạn hàng ngày đối với các yêu cầu nghiên cứu. Mất năm đến mười phút, tùy thuộc vào sự phức tạp của chủ đề. Nhiều báo cáo liên quan có thể yêu cầu thêm thời gian và người dùng có thể rời khỏi ứng dụng trong khi nghiên cứu đang được tiến hành. Một thông báo được gửi khi kết quả đã sẵn sàng, làm cho nó thuận tiện cho đa nhiệm.=”1024″chiều cao=”781″src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/02/google-gemini-eede-research-research-plan-exampl > Kế hoạch nghiên cứu trong nghiên cứu sâu của Google Gemini (Hình ảnh: Google)
Cạnh tranh nóng lên với tính năng nghiên cứu sâu của Openai
Google không đơn độc trong việc mở rộng các công cụ nghiên cứu do AI cung cấp. Đầu tuần này, OpenAI đã ra mắt một trợ lý nghiên cứu sâu sắc cạnh tranh bên trong Chatgpt Pro. Không giống như mô hình Google Google, phiên bản Openai, dựa trên mô hình lý luận O3 mạnh mẽ và đắt tiền và được thiết kế để tổng hợp các chủ đề phức tạp trong khung thời gian 30 phút. Openai cũng cho phép tải lên tệp, cho phép người dùng cung cấp bối cảnh bổ sung cho các nhiệm vụ nghiên cứu của họ. IMG Width=”1024″height=”615″src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/02/openai-efe-research-gpt-4o-official-1024×615.jpg”> Openai’s Tính năng nghiên cứu sâu trong Chatgpt
Sự gia tăng của các trợ lý nghiên cứu điều khiển AI này nhấn mạnh một sự thay đổi hướng tới các công cụ thu thập thông tin tự trị hơn. Trong khi cả hai công ty nhấn mạnh đến độ chính xác và phản ứng có cấu trúc, các mối quan tâm vẫn còn về các báo cáo do AI tạo ra. p> Trong khi đó, cách tiếp cận của Google bắt nguồn từ các phương pháp tìm kiếm hoàn thiện thông qua lý luận đa phương thức của Gemini, nhằm mục đích cung cấp các câu trả lời chính xác hơn, nhận thức theo ngữ cảnh. Các tích hợp trước đây của công ty, chẳng hạn như Project Astra và Project Mariner , cho thấy chiến lược dài hạn để phát triển các đại lý AI có thể Duyệt tự động, lọc và tổng hợp nội dung trực tuyến. Google đã phát triển thông qua Song Tử. Tầm nhìn dài hạn của công ty đối với các đại lý AI vượt ra ngoài các tương tác dựa trên trò chuyện đơn giản. Với các mô hình như Gemini Advanced, Google đang định vị AI như một công cụ có thể xử lý lý luận nhiều bước, hành động tự chủ và tương tác với các công cụ trực tuyến khác nhau. nhấn mạnh cách cảnh quan AI đang chuyển sang các tác nhân AI-các hệ thống có khả năng lập kế hoạch, thực hiện tìm kiếm và tinh chỉnh kết quả qua nhiều lần lặp. Điều này đánh dấu sự chuyển đổi từ các hệ thống hỏi đáp tĩnh hướng tới các công cụ nghiên cứu AI tương tác và thích nghi hơn.
Nghiên cứu sâu là một ví dụ về cách Google hình dung AI hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ dựa trên kiến thức. Thay vì lấy một câu trả lời duy nhất, tính năng tổ chức các hiểu biết, cung cấp bối cảnh từ nhiều nguồn. Theo Google, điều này cho phép một quá trình nghiên cứu có cấu trúc hơn, giảm nguy cơ gây hiểu lầm hoặc thông tin không đầy đủ. > Như với bất kỳ công cụ hỗ trợ AI nào, nghiên cứu sâu không phải là không có giới hạn. Mặc dù nó có thể tổng hợp khối lượng lớn thông tin, nhưng nó phụ thuộc vào các nguồn có sẵn công khai, làm tăng mối lo ngại về chất lượng thông tin và độ tin cậy. Khả năng thông tin sai lệch do AI tạo ra. Các mô hình AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu rộng lớn có thể vô tình giới thiệu sự thiên vị, củng cố các câu chuyện không chính xác nếu không được theo dõi cẩn thận. Ngoài ra, nội dung do AI tạo ra dễ bị không chính xác, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên ngành như tài chính và y học. Công ty TE sử dụng các kỹ thuật của đội đỏ, trong đó các phản hồi của AI bị kiểm tra căng thẳng đối với các chiến thuật thông tin sai lệch để cải thiện độ chính xác. Tuy nhiên, nghiên cứu do AI tạo ra vẫn yêu cầu xác minh con người, vì ngay cả các mô hình được đào tạo tốt cũng có thể diễn giải sai các chủ đề sắc thái. Với việc Google và Openai đều đầu tư mạnh vào các trợ lý nghiên cứu của AI, sự cạnh tranh trong không gian này dự kiến sẽ tăng cường. Microsoft, thông qua sự ủng hộ của Openai, cũng đang khám phá các khả năng tương tự trong hệ sinh thái AI của Azure. Tích hợp với các công cụ doanh nghiệp hiện có.. Thay vì tìm kiếm thủ công thông qua các bài báo, báo cáo và bài báo học thuật, AI có thể xử lý phần lớn nghiên cứu ban đầu. Tuy nhiên, thách thức vẫn còn trong việc đảm bảo các báo cáo do AI tạo ra là đáng tin cậy, minh bạch và không có sai lệch. giai đoạn sau. Khi các trợ lý nghiên cứu của AI sẽ trở thành một công cụ chính cho các chuyên gia hoặc thời gian họ sẽ phục vụ như một viện trợ thứ cấp vẫn còn được nhìn thấy. Khi các mô hình AI tiếp tục cải thiện, vai trò của họ trong các ứng dụng nghiên cứu, giáo dục và doanh nghiệp có thể sẽ mở rộng nhanh chóng.