Роль моделей Deep Research в развитии ИИ

Исследования всегда были гонкой со временем. Теперь, с искусственным интеллектом (ИИ), эта гонка становится быстрее, чем когда-либо прежде. ИИ больше не просто автоматизирует задачи. Он меняет то, как мы собираем, анализируем и интерпретируем информацию. От сортировки огромных наборов данных до выявления инсайтов за считанные секунды — инструменты для исследований в области ИИ переопределяют скорость и глубину обнаружения информации.

Ключевой частью этого сдвига является рост моделей Deep Research, которые быстро стали основной тенденцией. Компании по всей индустрии ИИ запускают свои собственные версии, сигнализируя о фундаментальном изменении в том, как ИИ обрабатывает и предоставляет информацию. 

В отличие от традиционных инструментов ИИ, которые предлагают поверхностные ответы, эти передовые модели погружаются глубже, пытаясь предоставить высококонтекстуализированную и точную информацию. Ведущие технологические компании, такие как OpenAI, Google и Perplexity, продвигают это движение, постоянно улучшая исследовательские возможности ИИ.

Этот прогресс очевиден в эталонных тестах, таких как Humanity’s Last Exam, который оценивает модель ИИ на предмет сложных рассуждений и решения проблем. Модель Deep Research от OpenAI продемонстрировала впечатляющее улучшение по сравнению с предыдущими версиями. Этот скачок в производительности означает, что модель может решать сложные исследовательские вопросы с точностью и аккуратностью.

В этой статье мы рассмотрим уникальные особенности моделей Deep Research от OpenAI, Google и Perplexity. Мы рассмотрим, как эти модели улучшают методы исследования, повышают производительность и формируют будущее помощников на базе ИИ.

Обзор моделей Deep Research

Давайте начнем с более детального рассмотрения того, как различные модели Deep Research стимулируют исследовательские инновации с помощью передовых аналитических данных.

Модель Deep Research от OpenAI

2 февраля 2025 года OpenAI представила Deep Research, продвинутую модель AI-агента, предназначенную для углубленных, многоэтапных исследований. Благодаря варианту предстоящей модели OpenAI o3, она может сканировать сотни источников, включая текст, изображения и PDF-файлы. Затем она использует эти данные для создания подробных отчетов с цитатами всего за 5–30 минут, что намного быстрее, чем ручное исследование.

В отличие от базовых чат-ботов с искусственным интеллектом, Deep Research создан для профессионалов в таких секторах, как финансы, наука и инженерия, которым нужны инструменты с точностью и глубиной, а не просто быстрые ответы. Deep Research даже запрашивает у пользователей уточнения в процессе, чтобы улучшить свои результаты. 

OpenAI продолжает совершенствовать его и недавно добавила встроенные изображения с цитатами и улучшенную обработку файлов. В целом, независимо от того, анализирует ли Deep Research рынки или разбирает технические исследования, он стремится предоставить структурированные и надежные аналитические данные.

‍

Модель глубоких исследований Google Gemini

Модель глубоких исследований Google Gemini, запущенная 11 декабря 2024 года, представляет собой AI-помощника, предназначенного для упрощения сложных задач, связанных с глубокими исследованиями. Он автоматизирует весь процесс, выполняя веб-поиск, анализируя данные и генерируя структурированные отчеты. Он также предоставляет прямые ссылки на источники, и все это примерно за пять минут.

Уникальность Gemini заключается в его динамичном и итеративном подходе. Вместо простого извлечения статических результатов, он уточняет свои запросы по мере получения новых данных. Он начинает с поиска общей информации, но меняет свой фокус по мере сбора более подробных сведений. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет создано четкое и хорошо структурированное резюме для экспорта в виде аккуратно отформатированного документа.

Gemini также может помочь пользователям находить ценные, но часто упускаемые из виду ресурсы, которые стандартные поисковые системы могут пропустить. Если вам нужны дополнительные сведения по определенной теме, вы можете просто задать уточняющий вопрос, и Gemini сможет уточнить отчет в режиме реального времени. 

‍

Модель глубоких исследований Perplexity

Запущенный 14 февраля 2025 года режим Deep Research от Perplexity выводит ответы на вопросы на новый уровень. Он проводит множественные поиски, анализирует сотни источников и применяет расширенные рассуждения для предоставления экспертных знаний, и все это всего за несколько минут.

Этот инструмент экономит время, обрабатывая сложные темы, которые в противном случае потребовали бы часов ручного исследования. Его подход является умным и адаптивным: он ищет в Интернете, читает документы и совершенствует свою стратегию по мере сбора дополнительной информации. Результатом может быть четкий, подробный отчет, который вы можете экспортировать в формате PDF или документа или поделиться им как страницей Perplexity.

‍

Что отличает каждую модель Deep Research AI?

Что действительно отличает эти модели, так это их интеллектуальный исследовательский подход. Каждая из них использует передовые методы для эффективного предоставления высококачественных ответов. 

Вот краткий обзор того, как они работают:

• Модель глубокого исследования OpenAI: Она была обучена сквозным методом с использованием обучения с подкреплением на сложных задачах просмотра и рассуждения, что позволяет ей планировать многошаговые траектории поиска для обнаружения и проверки данных. Она адаптируется в режиме реального времени, возвращаясь назад и корректируя свою стратегию на основе вновь обнаруженной информации.

• Модель глубоких исследований Gemini от Google: Она создает многоэтапный план исследований и итеративно просматривает и уточняет свои веб-поиски для сбора, проверки и синтеза релевантных данных. Она постоянно корректирует свой подход на основе новой информации.

• Модель углубленного исследования Perplexity: Она итеративно генерирует и уточняет план исследования, выполняя поиск, чтение и рассуждения по сотням источников, чтобы сформировать глубокое понимание темы. 

Несмотря на то, что под капотом этих моделей работают разные процессы, у них много общих черт. Все они могут анализировать данные, выявлять ключевые закономерности и генерировать структурированные отчеты, представляя информацию в понятном и удобочитаемом формате. Аналогично, они могут использовать визуальные средства, такие как диаграммы и графики, чтобы облегчить интерпретацию информации. Кроме того, они поддерживают встроенное управление цитированием, что обеспечивает прозрачность. 

‍

Влияние моделей Deep Research 

Модели Deep Research обладают потенциалом для преобразования нашей работы, выполняя сложные исследовательские задачи быстро и точно. Они могут анализировать огромные объемы информации за считанные минуты, предоставляя структурированные аналитические данные, которые экономят время в различных отраслях. 

Выявляя скрытые закономерности и генерируя точные наблюдения, эти модели могут помочь организациям оптимизировать операции, прогнозировать тенденции и принимать более разумные решения. Помимо крупных предприятий, они делают исследования экспертного уровня доступными для студентов, небольших компаний и частных лиц, позволяя делать осознанный выбор без специальных знаний. 

Реальные примеры использования в различных отраслях

Вот несколько реальных примеров применения моделей Deep Research:

• Инвестиционный и финансовый анализ: Может использоваться для создания углубленного обзора рыночных данных, финансовых отчетов и новостных трендов, чтобы помочь инвесторам и аналитикам выявлять прибыльные возможности и риски.

• Ускорение научных исследований: Исследователи в таких областях, как медицина, могут использовать эти модели для изучения данных и поиска новых прорывов. Например, они могут сканировать тысячи научных работ, чтобы выявить потенциальные методы лечения.
• Анализ разработки продукта: Эти модели могут помочь в анализе отзывов клиентов, рыночных тенденций и данных конкурентов для обоснования инноваций в продуктах и стратегического планирования.

• Поддержка принятия политических решений: Правительства и исследовательские организации могут использовать эти модели для анализа глобальных проблем и оказания помощи в создании более эффективных политик и нормативных актов. 

• Автоматизированный юридический анализ: Эти модели могут быстро анализировать обширные базы данных прецедентного права, статутов и юридических заключений для выявления соответствующих прецедентов и аналитической информации. 

Сравнение моделей Deep Research

Каждая из моделей Deep Research имеет свои сильные и слабые стороны. Например, модель Deep Research от OpenAI достигает 26,6% точности в тесте Humanity's Last Exam, хотя она доступна только пользователям Pro.

Между тем, модель Perplexity’s Deep Research предлагает удобный интерфейс с бесплатными ежедневными запросами, достигая точности 21,1%. В то же время модель Gemini’s Deep Research — это более быстрый AI-помощник, но он достигает более низкой точности в 6,2% и требует платной подписки Gemini Advanced.

‍

Плюсы и минусы использования моделей Deep Research

Теперь, когда мы увидели, как эти модели могут способствовать получению аналитической информации в различных отраслях, давайте кратко рассмотрим их преимущества:

• Масштабируемость: Эти модели могут адаптироваться к различным исследовательским потребностям, от быстрого поиска информации до углубленного анализа. Они обрабатывают как небольшие запросы, так и масштабные проекты в различных отраслях. 

• Экономия средств: Автоматизация сложных исследовательских процессов снижает потребность в ручной работе, что значительно сокращает затраты на рабочую силу. Организации могут перенаправить эту экономию на инновации, повышая общую производительность.

• Предвидение трендов: Эти модели могут анализировать огромные объемы данных для выявления новых тенденций до того, как они станут мейнстримом. Обнаруживая закономерности и сдвиги на ранней стадии, они помогают пользователям принимать обоснованные решения.

Хотя эти модели предлагают много преимуществ, у них также есть определенные проблемы, о которых следует помнить:

• Перегрузка контекстом: Эти модели иногда могут излишне анализировать, зацикливаясь на незначительных деталях и выдавая длинные отчеты. Пользователям может потребоваться уточнить выходные данные, чтобы извлечь наиболее релевантные сведения.

• Этические дилеммы: Модели Deep Research AI могут извлекать информацию из контента, защищенного авторским правом. Это может привести к потенциальным юридическим проблемам. Компаниям следует тщательно проверять результаты, чтобы обеспечить соответствие требованиям.

• Зависимость от навыков: Для достижения наилучших результатов требуется грамотность в области ИИ. Нечеткие подсказки приводят к расплывчатым ответам. Пользователи, не имеющие опыта составления точных запросов, могут испытывать трудности с максимальным использованием потенциала модели.

Основные выводы

Модели Deep Research все еще находятся на ранних стадиях развития. Хотя они предлагают быстрый доступ к хорошо изученным ответам, эти ответы не всегда надежны. Эти модели иногда могут неправильно интерпретировать данные, смешивать достоверные источники со слухами или не выделять неопределенности. Однако, благодаря постоянным улучшениям, они имеют потенциал стать надежными инструментами для исследований.

Для быстрых ответов хорошо работают более простые модели, такие как GPT-4o, и они могут быть более экономичными. Однако, поскольку AI продолжает совершенствоваться, мы можем ожидать, что эти модели Deep Research будут развиваться и предлагать еще более точные ежедневные аналитические данные. 

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Откройте для себя такие достижения, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в самоуправляемых автомобилях на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области Vision AI уже сегодня.