Operai ha introducido Deep Investigation, una herramienta diseñada para ayudar a los usuarios a realizar investigaciones exhaustivas y de varios pasos sobre una variedad de temas. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que devuelven una lista de enlaces, la investigación profunda sintetiza información de múltiples fuentes en informes detallados y bien citados. Esta característica es particularmente útil para profesionales en campos como finanzas, ciencia, política e ingeniería que requieren ideas estructuradas y profundas.
La investigación profunda ayuda a los usuarios a realizar investigaciones estructuradas mediante la recopilación, analización y resumen de varias fuentes de varias fuentes. La herramienta proporciona informes detallados con citas, ayudando a los usuarios a ahorrar tiempo y mejorar la calidad de su investigación.
Características clave de la investigación profunda:
- Investigación autónoma: La herramienta ejecuta tareas de investigación de varios pasos, adaptando su enfoque basado en la información en tiempo real.
- Entrada multimodal: Los usuarios pueden mejorar las consultas agregando texto, imágenes, PDF o hojas de cálculo para un contexto adicional.
- Informes completos: La investigación profunda ofrece informes bien estructurados, que pronto incluirán imágenes integradas, visualizaciones de datos e información analítica.
- Benchmarking de rendimiento: El modelo se ha desempeñado fuertemente en tareas de investigación a nivel de experto, lo que demuestra su capacidad en el manejo de consultas complejas.
Guía paso a paso para usar investigaciones profundas:
1. Acceso a una investigación profunda:
- Asegúrese de ser un usuario de ChatGPT Pro, ya que la investigación profunda está actualmente disponible para los suscriptores Pro.
- Inicie sesión en su cuenta de chatgpt.
2. Iniciar una consulta de investigación:
- En la interfaz CHATGPT, busque el compositor de mensajes.
- Seleccione la opción “Investigación profunda” para activar esta característica.
3. Enviar su consulta:
- Ingrese una pregunta o tema de investigación en el campo de texto.
- Cargue archivos relevantes, como PDF o hojas de cálculo, para proporcionar un contexto adicional.
- Envíe la consulta y permita que el sistema procese la solicitud.
4. Tiempo de procesamiento:
- La investigación profunda generalmente completa las tareas en 5 a 30 minutos, dependiendo de la complejidad de la solicitud.
- Recibirá una notificación una vez que se complete la investigación.
5. Revisión del informe:
- El informe generado incluye un resumen de hallazgos y citas relevantes.
- Las actualizaciones futuras introducirán imágenes integradas, visualizaciones de datos y elementos analíticos adicionales.
Caso de uso de ejemplo:
Supongamos que está investigando cambios recientes en la industria minorista.
- Paso 1: Abra el chatgpt y active la investigación profunda.
- Paso 2: Ingrese una consulta como “Analizar los cambios significativos en la industria minorista en los últimos tres años”.
- Paso 3: Cargue cualquier datos o informes relevantes para un mejor contexto.
- Paso 4: Envíe la consulta y espere a que se procese la investigación.
- Paso 5: Revise el informe final, que puede incluir tendencias, datos estadísticos y ideas de expertos con citas adecuadas.
Conclusión:
La investigación profunda proporciona a los usuarios información estructurada y bien fuente, lo que hace que las tareas de investigación complejas sean más manejables. Siguiendo los pasos describidos, los usuarios pueden aprovechar de manera eficiente esta herramienta para generar ideas detalladas. A medida que Operai continúa refinando la característica, se espera que se convierta en un recurso aún más valioso para investigadores y profesionales por igual.
Verificar el Detalles aquí. Todo el crédito por esta investigación va a los investigadores de este proyecto. Además, no olvides seguirnos Gorjeo y únete a nuestro Canal de telegrama y LinkedIn GRsalpicar. No olvides unirte a nuestro 75k+ ml de subreddit.
Aswin AK es un pasante de consultoría en MarktechPost. Está persiguiendo su doble título en el Instituto de Tecnología Indio, Kharagpur. Le apasiona la ciencia de datos y el aprendizaje automático, aportando una sólida experiencia académica y una experiencia práctica en la resolución de desafíos de dominio de la vida real.