Vai trò của các mô hình Deep Research trong sự tiến bộ của AI

Nghiên cứu luôn là một cuộc chạy đua với thời gian. Giờ đây, với trí tuệ nhân tạo (AI), cuộc đua này đang trở nên nhanh hơn bao giờ hết. AI không chỉ là tự động hóa các tác vụ nữa. Nó đang thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và diễn giải thông tin. Từ việc sắp xếp các bộ dữ liệu khổng lồ đến việc khám phá ra những hiểu biết sâu sắc chỉ trong vài giây, các công cụ nghiên cứu AI đang định nghĩa lại tốc độ và chiều sâu của việc khám phá thông tin.

Một phần quan trọng của sự thay đổi này là sự trỗi dậy của các mô hình Deep Research, chúng đã nhanh chóng trở thành một xu hướng lớn. Các công ty trong ngành AI đang tung ra các phiên bản riêng của họ, báo hiệu một sự thay đổi cơ bản trong cách AI xử lý và cung cấp thông tin. 

Không giống như các công cụ AI truyền thống chỉ cung cấp các phản hồi hời hợt, các mô hình tiên tiến này đi sâu hơn, cố gắng cung cấp những hiểu biết sâu sắc có tính ngữ cảnh cao và chính xác. Các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google và Perplexity đang thúc đẩy phong trào này, liên tục cải thiện khả năng nghiên cứu của AI.

Sự tiến bộ này được thể hiện rõ trong các bài kiểm tra chuẩn như Humanity’s Last Exam, đánh giá một mô hình AI về khả năng suy luận và giải quyết vấn đề phức tạp. Mô hình Deep Research của OpenAI đã cho thấy sự cải thiện đáng kể so với các phiên bản trước. Bước nhảy vọt về hiệu suất này có nghĩa là mô hình có thể giải quyết các câu hỏi nghiên cứu đầy thách thức với độ chính xác cao.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các tính năng độc đáo của các mô hình Deep Research từ OpenAI, Google và Perplexity. Chúng ta sẽ xem xét cách các mô hình này đang nâng cao phương pháp nghiên cứu, tăng năng suất và định hình tương lai của các trợ lý hỗ trợ bởi AI.

Tổng quan về các mô hình Deep Research

Hãy bắt đầu bằng cách xem xét kỹ hơn cách các mô hình Deep Research khác nhau đang thúc đẩy sự đổi mới nghiên cứu với những hiểu biết sâu sắc nâng cao.

Mô hình Deep Research của OpenAI

Vào ngày 2 tháng 2 năm 2025, OpenAI đã giới thiệu Deep Research, một AI agent tiên tiến như một mô hình được thiết kế để nghiên cứu chuyên sâu, đa bước. Được kích hoạt bởi một biến thể của mô hình OpenAI o3 sắp ra mắt, nó có thể quét hàng trăm nguồn, bao gồm văn bản, hình ảnh và PDF. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu này để tạo ra các báo cáo chi tiết, được trích dẫn chỉ trong 5 đến 30 phút, nhanh hơn nhiều so với nghiên cứu thủ công.

Không giống như các chatbot AI cơ bản, Deep Research được xây dựng cho các chuyên gia trong các lĩnh vực như tài chính, khoa học và kỹ thuật, những người cần các công cụ có độ chính xác và chiều sâu, chứ không chỉ là câu trả lời nhanh chóng. Deep Research thậm chí còn yêu cầu người dùng làm rõ trong quá trình này để tinh chỉnh kết quả của nó. 

OpenAI đang tiếp tục cải thiện nó và gần đây đã thêm hình ảnh được nhúng với các trích dẫn và khả năng xử lý tệp tốt hơn. Nhìn chung, cho dù phân tích thị trường hay phân tích các nghiên cứu kỹ thuật, Deep Research đều hướng đến việc cung cấp những hiểu biết sâu sắc có cấu trúc và đáng tin cậy.

‍

Mô hình Gemini Deep Research của Google

Gemini Deep Research của Google, được ra mắt vào ngày 11 tháng 12 năm 2024, là một trợ lý AI được thiết kế để đơn giản hóa sự phức tạp của các tác vụ liên quan đến nghiên cứu chuyên sâu. Nó tự động hóa toàn bộ quy trình bằng cách thực hiện tìm kiếm trên web, phân tích dữ liệu và tạo báo cáo có cấu trúc. Nó cũng cung cấp các liên kết nguồn trực tiếp, tất cả chỉ trong khoảng năm phút.

Điều làm cho Gemini trở nên độc đáo là cách tiếp cận động và lặp đi lặp lại của nó. Thay vì chỉ kéo các kết quả tĩnh, nó tinh chỉnh các truy vấn của mình khi khám phá ra những hiểu biết mới. Nó bắt đầu bằng cách tìm kiếm thông tin chung, nhưng thay đổi trọng tâm khi thu thập thêm chi tiết. Quá trình này lặp lại cho đến khi nó tạo ra một bản tóm tắt rõ ràng và có cấu trúc tốt để xuất dưới dạng một tài liệu được định dạng gọn gàng.

Gemini cũng có thể giúp người dùng khám phá các tài nguyên có giá trị nhưng thường bị bỏ qua mà các tìm kiếm tiêu chuẩn có thể bỏ lỡ. Nếu bạn cần thêm chi tiết về một chủ đề nhất định, bạn có thể chỉ cần đặt một câu hỏi tiếp theo và Gemini có thể tinh chỉnh báo cáo trong thời gian thực. 

‍

Mô hình Deep Research của Perplexity

Được ra mắt vào ngày 14 tháng 2 năm 2025, chế độ Deep Research của Perplexity đưa việc trả lời câu hỏi lên một tầm cao mới. Nó thực hiện nhiều tìm kiếm, phân tích hàng trăm nguồn và áp dụng khả năng suy luận nâng cao để cung cấp những hiểu biết sâu sắc ở cấp độ chuyên gia, tất cả chỉ trong vài phút.

Công cụ này tiết kiệm thời gian bằng cách xử lý các chủ đề phức tạp mà nếu không sẽ đòi hỏi hàng giờ nghiên cứu thủ công. Cách tiếp cận của nó thông minh và thích ứng: nó tìm kiếm trên web, đọc tài liệu và tinh chỉnh chiến lược của mình khi thu thập thêm thông tin. Kết quả có thể là một báo cáo rõ ràng, chi tiết mà bạn có thể xuất dưới dạng PDF hoặc tài liệu hoặc chia sẻ dưới dạng Trang Perplexity.

‍

Điều gì tạo nên sự khác biệt giữa các mô hình Deep Research AI?

Điều thực sự tạo nên sự khác biệt của các mô hình này là phương pháp nghiên cứu thông minh của chúng. Mỗi mô hình sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để cung cấp câu trả lời chất lượng cao một cách hiệu quả. 

Dưới đây là cái nhìn tổng quan nhanh về cách chúng hoạt động:

• Mô hình Deep Research của OpenAI: Mô hình này được huấn luyện end-to-end bằng học tăng cường trên các tác vụ duyệt web và suy luận phức tạp, cho phép nó lập kế hoạch các lộ trình tìm kiếm nhiều bước để định vị và xác minh dữ liệu. Nó thích ứng trong thời gian thực bằng cách quay lui và điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin mới được khám phá.

• Mô hình Gemini Deep Research của Google: Nó tạo ra một kế hoạch nghiên cứu nhiều bước và lặp đi lặp lại duyệt và tinh chỉnh các tìm kiếm trên web để thu thập, xác minh và tổng hợp dữ liệu liên quan. Nó liên tục điều chỉnh phương pháp của mình dựa trên thông tin mới.

• Mô hình Deep Research của Perplexity: Nó lặp đi lặp lại tạo và tinh chỉnh một kế hoạch nghiên cứu, tìm kiếm, đọc và suy luận trên hàng trăm nguồn để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc về một chủ đề. 

Mặc dù có các quy trình khác nhau chạy bên dưới các mô hình này, nhưng chúng có nhiều tính năng chung. Tất cả chúng đều có thể phân tích dữ liệu, xác định các mẫu chính và tạo các báo cáo có cấu trúc, trình bày thông tin chi tiết một cách rõ ràng và dễ đọc. Tương tự, chúng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ trực quan như biểu đồ và đồ thị để giúp thông tin dễ hiểu hơn. Ngoài ra, chúng hỗ trợ quản lý trích dẫn tích hợp, đảm bảo tính minh bạch. 

‍

Tác động của các mô hình Deep Research 

Các mô hình Deep Research có tiềm năng định nghĩa lại cách chúng ta làm việc bằng cách xử lý các tác vụ nghiên cứu phức tạp với tốc độ và độ chính xác cao. Chúng có thể phân tích lượng lớn thông tin trong vài phút, cung cấp thông tin chi tiết có cấu trúc giúp tiết kiệm thời gian trong các ngành công nghiệp. 

Bằng cách xác định các mẫu ẩn và tạo ra các quan sát chính xác, các mô hình này có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa hoạt động, dự đoán xu hướng và đưa ra các quyết định thông minh hơn. Vượt ra ngoài các doanh nghiệp lớn, chúng giúp nghiên cứu cấp chuyên gia có thể tiếp cận được với sinh viên, các công ty nhỏ và cá nhân, cho phép đưa ra các lựa chọn sáng suốt mà không cần chuyên môn hóa. 

Các ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp

Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của các mô hình Deep Research:

• Phân tích đầu tư và tài chính: Chúng có thể được sử dụng để tạo ra một đánh giá chuyên sâu về dữ liệu thị trường, báo cáo tài chính và xu hướng tin tức để giúp các nhà đầu tư và nhà phân tích xác định các cơ hội và rủi ro sinh lợi.

• Tăng tốc nghiên cứu khoa học: Các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như y học có thể sử dụng các mô hình này để nghiên cứu dữ liệu và khám phá những đột phá mới. Ví dụ: họ có thể quét hàng ngàn bài báo nghiên cứu để xác định các phương pháp điều trị tiềm năng.
• Thông tin chi tiết về phát triển sản phẩm: Các mô hình này có thể giúp xem xét phản hồi của khách hàng, xu hướng thị trường và dữ liệu cạnh tranh để thông báo về đổi mới sản phẩm và lập kế hoạch chiến lược.

• Hỗ trợ các quyết định chính sách: Các chính phủ và tổ chức nghiên cứu có thể sử dụng các mô hình này để phân tích các vấn đề toàn cầu và hỗ trợ tạo ra các chính sách và quy định có tác động lớn hơn. 

• Nghiên cứu pháp lý tự động: Các mô hình này có thể nhanh chóng phân tích các cơ sở dữ liệu lớn về luật án, đạo luật và ý kiến pháp lý để xác định các tiền lệ và thông tin chi tiết có liên quan. 

So sánh các mô hình Deep Research

Mỗi mô hình Deep Research đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Ví dụ: mô hình Deep Research của OpenAI đạt được độ chính xác 26,6% trong điểm chuẩn Humanity’s Last Exam, mặc dù nó bị giới hạn cho người dùng Pro.

Trong khi đó, mô hình Deep Research của Perplexity cung cấp giao diện thân thiện với người dùng với các truy vấn hàng ngày miễn phí, đạt độ chính xác 21,1%. Đồng thời, mô hình Gemini’s Deep Research là một trợ lý AI nhanh hơn, nhưng nó đạt được độ chính xác thấp hơn là 6,2% và yêu cầu đăng ký Gemini Advanced trả phí.

‍

Ưu và nhược điểm của việc tận dụng các mô hình Deep Research

Bây giờ chúng ta đã thấy cách các mô hình này có thể thúc đẩy thông tin chi tiết trong các ngành công nghiệp, hãy xem nhanh những ưu điểm của chúng:

• Khả năng mở rộng: Các mô hình này có thể thích ứng với nhiều nhu cầu nghiên cứu khác nhau, từ truy xuất thông tin nhanh đến phân tích chuyên sâu. Chúng xử lý cả các truy vấn quy mô nhỏ và các dự án quy mô lớn trong các ngành công nghiệp. 

• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các quy trình nghiên cứu phức tạp giúp giảm nhu cầu làm việc thủ công, cắt giảm đáng kể chi phí nhân công. Các tổ chức có thể chuyển hướng các khoản tiết kiệm này vào đổi mới, cải thiện năng suất tổng thể.

• Dự đoán xu hướng: Các mô hình này có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các xu hướng mới nổi trước khi chúng trở nên phổ biến. Bằng cách phát hiện các mẫu và thay đổi sớm, chúng giúp người dùng đưa ra các quyết định sáng suốt.

Mặc dù các mô hình này mang lại nhiều lợi thế, nhưng chúng cũng đi kèm với một số thách thức cần lưu ý:

• Quá tải ngữ cảnh: Các mô hình này đôi khi có thể phân tích quá mức, tập trung vào các chi tiết nhỏ và tạo ra các báo cáo dài dòng. Người dùng có thể cần tinh chỉnh đầu ra để trích xuất những thông tin chi tiết phù hợp nhất.

• Các vấn đề đạo đức: Các mô hình Deep Research AI có thể lấy thông tin từ nội dung có bản quyền. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý tiềm ẩn. Các doanh nghiệp có thể xem xét kỹ lưỡng các kết quả đầu ra để đảm bảo tuân thủ.

• Phụ thuộc vào kỹ năng: Để có được kết quả tốt nhất đòi hỏi kiến thức về AI. Các câu lệnh không rõ ràng dẫn đến các câu trả lời mơ hồ. Người dùng không có kinh nghiệm soạn thảo các truy vấn chính xác có thể gặp khó khăn trong việc tối đa hóa tiềm năng của mô hình.

Những điều cần nhớ

Các mô hình Deep Research vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển. Mặc dù chúng cung cấp quyền truy cập nhanh vào các câu trả lời được nghiên cứu kỹ lưỡng, nhưng những câu trả lời này không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Các mô hình này đôi khi có thể hiểu sai dữ liệu, trộn lẫn các nguồn đáng tin cậy với tin đồn hoặc không làm nổi bật những điều không chắc chắn. Tuy nhiên, với những tiến bộ liên tục, chúng có tiềm năng trở thành công cụ nghiên cứu đáng tin cậy.

Đối với các câu trả lời nhanh, các mô hình đơn giản hơn như GPT-4o hoạt động tốt và có thể tiết kiệm chi phí hơn. Tuy nhiên, khi AI tiếp tục được cải thiện, chúng ta có thể mong đợi các mô hình Deep Research này sẽ phát triển và cung cấp những thông tin chi tiết hàng ngày chính xác hơn nữa. 

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá những tiến bộ như AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong xe tự lái trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.