Я протестировал новую версию глубокого исследования в Gemini, и она оказалась на удивление хорошей.

Как только функция глубокого анализа была добавлена в Gemini от Google в декабре прошлого года, я попробовал её. Мой первый вывод был о том, что у неё есть свои успехи и промахи. Для простых запросов эта функция работала отлично, но при более глубоком изучении последних, довольно сложных тем возникали сложности.

Недавно Google представил обновленную версию своего инструмента глубокого исследования, теперь построенного вокруг прототипа быстрого интеллекта Gemini 2.0. Вы можете задуматься о его усовершенствованиях и способности решать сложные исследовательские задачи. Чтобы лучше понять это, я подверг инструмент испытанию.

Что такое Глубокое Исследование и как оно работает?

Если вы освоили Глубокие Исследования, можете переходить к следующей части. Тем временем продолжайте чтение.

Глубокий анализ построен для оптимизации вашего процесса исследований при концентрации на конкретной теме. Например, если вас интересует понимание всех составляющих смартфона и их функций, вам обычно приходится тратить часы на просмотр различных онлайн-ресурсов, чтение многочисленных статей и, возможно, сталкиваться с дополнительными вопросами в процессе. Это может быть изнурительной и иногда раздражающей задачей, по крайней мере, для меня.

Глубокие исследования предназначены для упрощения вашего стремления к знаниям. Просто спросите чат -бота, хотите ли вы углубиться в тонкости компонентов смартфона и их ролей, а также вуаля! Вы получите подробное резюме. Он быстро пробирается через несколько ресурсов всего за несколько минут и аккуратно консолидирует результаты на одной странице для вашего удобства.

Как исследователь я нахожу удобство этого инструмента поистине замечательным. Каждый раз, когда сталкиваюсь с чем-то сложным для понимания, могу просто попросить его разбить информацию на более простые термины. Если у меня возникают дополнительные вопросы, могу задать их без колебаний. По сути это означает, что вместо того чтобы иметь множество открытых вкладок и потенциально потерять ход своих исследований, я эффективно управляю всем через единый интерфейс, существенно экономя время.

Честно говоря, согласно теории, именно так и должно функционировать Глубокое Исследование. Однако в ходе моих предварительных тестов я столкнулся с некоторыми проблемами, которые я искренне надеюсь, что Гугл уже решил к этому моменту.

Захватывающе! Теперь функция глубокого исследования — ранее доступная только пользователям Gemini Advanced — стала бесплатной для всех! Вам нужен только аккаунт Google, чтобы воспользоваться этой функцией.

Проверка глубокого исследования

Мне очень нравится проводить исследования, поэтому я с нетерпением ждал возможности узнать, насколько продвинулся Deep Research. Для обеспечения справедливой оценки я воспользуюсь теми же вопросами и задачами, что использовал при первой оценке этой функции. Это позволит мне получить четкое представление о том, значительно ли она улучшилась.

В своих первых исследованиях я сосредоточился на фондовом рынке — тема, которая вызывает мой интерес из-за моей приверженности финансам. Вероятно, что Deep Research мог бы стать эффективным инструментом, предоставляя сжатое описание конкретного торгового дня и тем самым экономя значительное время. По сравнению с использованием Google Search, где вам может понадобиться перемещаться по множеству сайтов для сбора данных, информация от Deep Research все же может оставить некоторые вопросы без ответа.

Первоначальный эксперимент с использованием Deep Research не дал впечатляющих результатов, что делает его отличной возможностью оценить прогресс и потенциальные улучшения этой технологии. Вот запрос, который я использовал:

Отличная новость: заметное улучшение между первоначальной и обновлённой версиями Deep Research. Новая версия значительно быстрее – она выдаёт результаты всего за две минуты сорок четыре секунды, что является существенным сокращением по сравнению с четырьмя минутами тридцатью секундами, требовавшимися оригинальной версии.

Весьма удивительно отметить, что в данном анализе было задействовано всего 46 ресурсов по сравнению со 173 в предыдущем. Тем не менее, он разделил их на те, которые были использованы для итогового отчета, и те, к которым обращались, но не включили. Несмотря на использование меньшего количества источников, качество отчета значительно улучшилось; оно почти полностью соответствовало моим требованиям.

В этот раз явных ошибок не обнаружено. Например, когда я запросил данные о топ-10 компаний S&P 500 по рыночной капитализации, отчет предоставил точную информацию. Напротив, во время моего первого испытания Deep Research в декабре отчет содержал только девять компаний вместо десяти, и ни одна из них не была среди ведущих 10 американских фирм. Более того, процентные изменения для четырех из перечисленных отсутствовали, что делало данные неактуальными.

В сравнении с этим анализ, выполненный Deep Research, продемонстрировал заметный успех в данной задаче, но не был совершенно безошибочным. Он верно выделил лидирующие акции среди S&P 500, однако упустил некоторые отстающие. Следовательно, несмотря на то что отчет не является непогрешимым, он обладал значительной ценностью, резко контрастируя с бесполезным отчетом, созданным изначальной версией.

Для моего второго экзамена я попросил Gemini исследовать различные стили интерьера и цветовые решения, подходящие для компактных квартир в современных зданиях. Так как сейчас я занят обустройством своего нового жилища, эта тема меня сильно заинтересовала.

Джимини не смог добавить изображения в предоставленное исследование.

Эта задача теоретически представляется проще для Gemini по сравнению с анализом фондового рынка. Первоначально она функционировала хорошо, но последняя версия Deep Research значительно улучшила ее производительность. Отчет, который я получил на этот раз, был более полным и содержал обилие полезной информации. Однако остается значительная проблема: отсутствие изображений.

Отчет о дизайне интерьера мог бы выиграть от включения фотографий, но пока их нет. Я спросил об добавлении изображений через Gemini и мне ответили, что это невозможно в данном формате, что очень жаль. Некоторые отчеты хорошо работают с текстом без визуального сопровождения, но этот отчет значительно улучшился бы при помощи графики. Без картинок приходится искать подходящие изображения в Google или Pinterest. Цель глубокого исследования заключается в сборе информации на одной платформе, сокращая необходимость посещать множество сайтов. Надеюсь, интеграция изображений станет доступной скоро, хотя это не точно.

В третьем анализе я поручил Gemini исследовать тему чат-ботов на основе искусственного интеллекта: определить их доступность, описать возможности и ограничения, детализировать затраты и спрогнозировать перспективы развития. Результаты исследования Deep Research значительно улучшились по сравнению с первой попыткой, обеспечивая более глубокое понимание предмета. Хотя отчет длиннее и требует больше времени для изучения, он предоставляет значительно большую ценность благодаря обширному охвату темы.

В отчете предложены всесторонние исследования различных типов чат-ботов, ключевых игроков индустрии, их сильных и слабых сторон, а также других важных аспектов. Короче говоря, я считаю этот отчет чрезвычайно полезным и информативным.

Вердикт: Значительное улучшение

Из моих экспериментов следует, что пересмотренная функция Deep Research работает исключительно хорошо. По сравнению с первоначальной моделью, запущенной в декабре, обновленная версия значительно превосходит ее. Особенно заметно это при выполнении задач, которые были сложными для исходной модели, например, предоставление обзора фондового рынка.

Без сомнения, возможно, это не идеально и могут существовать другие непредвиденные ограничения, но с практической точки зрения, это инструмент, который многие найдут полезным. Будь то проведение академических исследований или работа над личным проектом, я рекомендую попробовать его и оценить эффективность для ваших нужд. Поскольку он бесплатный, риска нет.

Потрясающе видеть значительный прогресс, достигнутый Deep Research за такой короткий период времени. Учитывая быстрое развитие ИИ, интересно размышлять о том, насколько усовершенствованным и продвинутым может стать Gemini с возможностями Deep Research через следующие 12-24 месяца.

Вы пробовали обновленное Глубокое Исследование? Поделитесь своими мыслями об этом ниже.

Смотрите также

• Руководство по Assassin’s Creed Shadows: Все локации самурайских даишо в замке Азути, награды и многое другое

• Прохождение миссии ‘Турнир’ из Assassin’s Creed Shadows

• Как убить лидера зимних разбойников в игре Assassin’s Creed Shadows

• Инзои: Как использовать захват лица

• Все Активные Коды Бесплатных Наград fragPunK и Как Их Получить (Проверено Март 2025)

• Как победить Годаи Водной в Assassin’s Creed Shadows?

• Кто озвучивал Орикса в Destiny 2? 10-летняя тайна наконец раскрыта?

• Who Is Sister Lily in Black Clover?

• Инзои: Все карьеры и вакансии, доступные в игре

• Умрёт ли Сон Джин-Ву при прокачке персонажа в одиночку?

2025-03-31 16:48