用於代碼，網絡搜索，研究等的前6個SOTA LLM -Analytics Vidhya

在人工智能中，大型語言模型（LLM）已成為必不可少的，是針對特定任務而不是單一實體量身定制的。當今的AI世界具有項目構建的模型，在定義明確的領域中具有重型性能 - 無論是編碼助手，他們已經弄清楚開發人員工作流程，或者研究人員在廣泛的信息樞紐中導航內容。在本文中，我們分析了一些最佳的SOTA LLM，這些問題可以解決根本性問題，同時又有重大變化，同時將內容納入了我們的原始內容，並能夠獲得原始的內容。

了解不同的方向將幫助專業人員選擇適合其特定需求的最佳AI適應工具，同時密切遵守越來越多的AI-Enhanced Workstation環境中的頻繁提醒。

注意：這是我對所有提到的SOTA LLM的經驗，並且可能隨您的用例而異。

目錄

• 克勞德3.7十四行詩
• 雙子座2.0閃光燈
• Openai O3米尼高
• Elevenlabs API
• Openai深入研究
• 困惑AI
• 結論

1。Claude3.7十四行詩

Claude 3.7十四行詩已成為無與倫比的領導者（SOTA LLMS）在不斷變化的AI世界中的相關作品和軟件開發中。現在，儘管該模型是在2025年2月24日推出的，但它已經配備了能力，可以在除外的地區創造奇蹟。根據某些人的說法，這不是一個增量的改進，而是通過AI-Assiscrist編程可以重新定義所有可以完成的突破性飛躍。

無與倫比的編碼功能

Claude 3.7十四行詩通過前所未有的編碼情報來區分自己：

• 端到端軟件開發：從初始項目概念到最終部署，Claude以非常精確的方式處理整個軟件開發生命週期。
• 綜合代碼生成：跨多種編程語言生成高質量的上下文感知代碼。
• 智能調試：可能通過類似人類的推理來識別，解釋和解決複雜的編碼問題。
• 大上下文窗口：最多支持128K輸出令牌，從而實現全面的代碼生成和復雜的項目計劃。

關鍵優勢

• 混合推理：通過複雜的任務進行思考和推理的無與倫比的適應性。
• 擴展上下文窗口：最多128K輸出令牌（比以前的版本長15倍以上）。
• 多模式優點：編碼，視覺和基於文本的任務方面的出色表現。
• 低幻覺：高度有效的知識檢索和問答。

技術創新

高級推理能力

Claude 3.7十四行詩介紹了AI推理的革命性方法：

• 直接響應生成
• 可以觀察到透明的逐步思維過程。
• 對計算思維時間的細粒度控制。

多功能用例

該模型知道在不同事物中表現出色：

• 軟件開發：計劃和維護之間的端到端編碼支持。
• 數據分析：從圖表和圖表中提取高級視覺數據
• 內容生成：以優越的語氣理解寫作細微差別
• 流程自動化：複雜的指令以下和復雜的工作流程管理。

動手指南：您的第一個Claude 3.7十四行詩項目

先決條件

• 人類控制台帳戶
• API鍵
• Python 3.7或打字稿4.5

分步實現

1。安裝人類SDK

 ！PIP安裝人類

2。設置您的API環境

導出parthropic_api_key ='your-api-key-here'

3。python代碼示例：

導入擬人化
client = anththropic.anththropic（）
消息= client.messages.create（
Model =“ Claude-3-7-Sonnet-20250219”，
max_tokens = 1000，
溫度= 1，
System =“您是世界一流的詩人。只有短詩的回應。”，
消息= [
{
“角色”：“用戶”，
“內容”： [
{
“ type”：“ text”，
“文字”：“為什麼海洋咸？”
}
這是給出的
}
這是給出的
）
打印（消息。

輸出

[TextBlock（TextBlock（Text =“海洋的鹹鹽水，\ Na的時間和設計故事。\ nrocks<br> 和河流，他們的礦物棚，\ \ nacumul在海洋中<br> 床。\霧化將鹽留在後面<br> 構成。”，type ='text'）]]

最佳實踐

• 利用特定於系統的提示 - 清晰明確
• 嘗試溫度設置 - 它可能會使您轉向新環境
• 利用擴展上下文窗口 - 對於復雜的任務，它通常會導致成功的結果

定價和可用性

• API訪問：擬人API，亞馬遜基岩，Google Cloud Vertex AI
• 消費者訪問：Claude.ai（Web，iOS，Android）
• 定價：
  • 每百萬美元輸入令牌3美元
  • 每百萬美元產出代幣15美元
  • 及時緩存最多可節省90％的成本
  • 批處理處理節省50％的成本

Claude 3.7十四行詩不僅是某種語言模型。這是一個精緻的AI伴侶，不僅可以遵循微妙的說明，而且還可以實施自己的更正並在各個領域提供專家監督。

另請閱讀：

• 使用Claude 3.7十四行詩的文檔分析
• Claude 3.7十四行詩：迄今為止最好的編碼模型？
• 如何訪問Claude 3.7十四行詩API？
• Claude 3.7十四行詩vs Grok 3：哪個LLM擅長編碼？

2。Gemini2.0閃光燈

了解雙子座2.0閃光燈

Google DeepMind通過Gemini 2.0 Flash實現了技術飛躍，超越了與多模式AI交互的極限。這不僅是更新；相反，這是關於AI可以做什麼的範式轉變。

關鍵技術進步

• 輸入多模式：構建是為了採用用於無縫操作的文本，圖像，視頻和音頻輸入。
• 輸出多模式：產生圖像，文本以及多語言音頻。
• 內置工具集成：用於在Google，執行代碼和其他第三方功能中搜索的訪問工具。
• 增強性能：比任何以前的模型都更好，並且做得如此迅速。

動手指南：Gemini 2.0 Flash的代碼執行

先決條件

• Google雲帳戶
• 頂點AI工作台訪問
• Python環境

安裝和設置

在運行示例代碼之前，您需要安裝Google AI Python SDK：

 ！PIP安裝Google-generativeai

示例：計算前50個質數的總和

來自Google Import Genai
來自Google.genai導入類型
＃設置您的API密鑰
客戶端= genai.client（api_keygoogle deepmind =“ gemini_api_key”）
＃創建一個需要代碼生成和執行的提示
響應= client.models.generate_content（
型號='gemini-2.0-flash'，
內容='前50個質數的總和是多少？ '
“為計算生成並運行代碼，並確保您獲得全部50。”
config = type.generatecontentconfig（
工具= [types.tool（
code_execution = types.toolcodeexecution
）]
）
）
＃打印響應
打印（響應。文本）

輸出

現實世界應用

Gemini 2.0 Flash使開發人員能夠：

• 創建動態和交互式應用程序
• 執行詳細的數據分析
• 即時生成和執行代碼
• 多種數據類型的無縫集成

可用性和訪問

• 實驗模型：可通過雙子座API獲得
• 平台：Google AI Studio，Vertex AI
• 輸入模式：多模式輸入，文本輸出
• 高級功能：文本到語音，本地圖像生成（早期訪問）

Gemini 2.0不僅是技術進步，而且是通往AI未來的窗口，模型可以理解，推理和行動，跨多個領域，具有前所未有的成熟。

另請閱讀：

• Gemini 2.0 - 有關Google最新LLM的所有信息
• Gemini 2.0 Flash vs GPT 4O：哪個更好？

3。Openai O3-Mini-High

OpenAI O3-Mini-High是一種用於數學解決問題並具有高級推理能力的特殊方法。整個模型旨在以空前的深度和精度解決一些最複雜的數學問題。 O3-Mini-High不僅將數字打入計算機，還為數學推理提供了一種更好的方法，這使得可以將相當困難的問題分解為細分市場並逐步回答。

數學推理的本質

數學推理是該模型真正發光的地方。它增強的思想鏈體系結構可以更加完整地考慮數學問題，從而使用戶不僅可以接收答案，還可以詳細說明如何得出這些答案。這種方法在科學，工程和研究環境中是巨大的，在這種情況下，對解決問題過程的理解與結果一樣重要。

數學領域的性能

模型的性能在所有類型的數學中都非常驚人。它可以非常準確，非常深入地進行簡單的計算以及復雜的科學計算。它引人注目的功能是，它解決了令人難以置信的複雜多步驟問題，即使是最佳的標準AI模型也會困難。例如，使用這個很棒的AI工具可以將許多複雜的數學問題分解為直觀的步驟。有幾種基準測試，例如AIME和GPQA，該模型的性能與某些巨大的模型相當。

解決問題的獨特方法

真正使O3米尼高的東西與眾不同的是其數學推理的細微差別方法。然後，該變體比標準模型需要更多的時間來處理和解釋數學問題。儘管這意味著響應往往會更長，但它可以利用更好，更實現的推理的用戶。這個模型只是沒有回答。它使用戶完成了所有推理和處理，這確實使其成為需要全面數學的教育，研究或專業應用的寶貴工具。

考慮和局限性

• 增加令牌的使用
• 響應時間略低
• 更高的計算成本

數學解決問題的實際應用

實際上，O3-Mini-High在應用程序需要高級數學推理的情況下發現了主要價值。這種剖析困難問題的能力對科學研究人員，工程師和高級學生特別有幫助。無論是開發複雜的定義算法，解決多步數學問題還是進行徹底的科學計算，該模型實際上提供了一定程度的數學見解，遠遠超出了大多數人從傳統的計算工具中所期望的任何東西。

技術架構和數學推理

密集的變壓器框架構成了模型體系結構的基礎，從而以緊密定義的方式實現了所有數學問題的性能。這樣的高級模型涉及各種限制和原因，因此驗證了驗證的步驟，使其最適合非常高級的數學，僅計算不能代表真正的數學理解。

動手：使用O3-Mini-High進行數學問題解決的實用指南

步驟1：註冊API訪問

如果您尚未屬於OpenAI Beta程序，則需要通過訪問OpenAI的API頁面請求訪問。註冊後，您可能需要等待批准才能訪問O3-Mini型號。

步驟2：生成一個API密鑰

訪問權限後，登錄OpenAI API平台並生成API密鑰。此密鑰對於提出API請求是必要的。要生成鍵，請轉到API鍵，然後單擊“創建新的秘密鍵”。生成後，請確保複製密鑰並安全保存。

步驟3：安裝Openai Python SDK

要與OpenAI API互動，您需要安裝OpenAI Python SDK。您可以使用以下命令來執行此操作：

 ！PIP安裝OpenAi

步驟4：初始化OpenAI客戶端

安裝OpenAI SDK後，您需要通過設置API密鑰來初始化客戶端：

導入操作系統
進口Openai
＃將API密鑰設置為環境變量
os.environ [“ openai_api_key”] =“ your_api_key_here”

步驟5：向O3-Mini-High型號提出請求

＃或直接配置客戶端
客戶端= openai.openai（api_key =“ your_api_key_here”）
＃示例聊天完成請求
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ O3米尼高”，
消息= [
{“角色”：“系統”，“ content”：“您是一個有用的助手。”}，
{“角色”：“用戶”，“ content”：“寫一個函數來計算fibonacci序列。”}}
]，，
溫度= 0.7，
max_tokens = 1500
）
＃打印響應
打印（響應。選擇[0] .message.content）

理想的用例

O3米尼高特別適合：

• 高級科學計算
• 複雜算法開發
• 多步數學問題解決
• 研究級數學分析
• 需要詳細問題解釋的教育環境

最肯定的是，Openai O3-Mini-High需要在數學推理方面具有相當大的效果，超出了人們對傳統計算的期望。將先進的推理技術與對解決數學問題的方法的透徹理解相結合，為任何需要更多的快速答案提供了一個真正的解決方案。

另請閱讀：

• 5 O3米尼提示今天嘗試
• 哪個O3米尼推理水平最聰明？
• 對於圖像分析，O3米尼比O1更好嗎？

4。elevenlabs api

隨著AI以驚人的速度發展，ElevenLabs脫穎而出是一種革命性的技術，它永遠改變了我們與音頻技術的合作方式。從本質上講，Elevenlabs API體現了語音綜合工具的精緻生態系統，使開發人員和製作人可以輕鬆且靈活地創建以前從未產生的非常自然的語音。

技術能力

• 文本到語音轉換
• 複雜的語音克隆技術
• 實時語音轉換
• 自定義語音模型
• 多語言支持音頻內容創建

技術架構和功能

Elevenlabs和傳統語音合成工具之間的唯一區別是用於語音生成的基礎：前者應用尖端的機器學習算法來涵蓋人類語音中所有細粒度的微妙之處。該API允許開發人員以顯著的精度微調影響聲音的參數。用戶可以更改代表情緒強度，參考語音相似性和說話風格強度的參數，從而對音頻產生具有前所未有的控製程度。

安裝和集成

步驟1：註冊Elevenlabs

在Elevenlabs.io上創建一個帳戶，然後選擇適當的訂閱計劃。

步驟2：生成一個API密鑰

在您的ElevenLabs儀表板中，導航到配置文件部分以創建和復制API密鑰。

步驟3：安裝SDK

 ！PIP安裝ElevenLabs

步驟4：初始化客戶端

從ElevenLabs導入set_api_key，生成，播放，保存
＃設置您的API密鑰
set_api_key（“ your_api_key_here”）

步驟5：生成語音音頻

＃用預製的聲音產生演講
音頻=生成（
文字=“ Hello World！這是Elevenlabs文本到語音API。”，，
Voice =“ Rachel”
）
＃播放音頻或保存到文件
播放（音頻）
保存（音頻，“ output_speech.mp3”）

步驟6：語音自定義

來自elevenlabs.api導入的聲音，配音
音頻=生成（
text =“這使用自定義語音設置。”，
語音=語音（
Voice _，＃Rachel的語音ID
設置=配音（
穩定性= 0.7，
相似性_boost = 0.5
）
）
）

語音自定義功能

Elevenlabs背後的真正力量在於非常廣泛的定制。開發人員可以將聲音設置調整為細節細節。穩定性設置控制著情緒變化的重點，而相似性的增強設置提高了語音複製精度。這樣的工具可用於產生具有可調性的人類聲音，並具有可調節功能的不同用例。

實際應用

• 敘事是由內容創作者以一致且高質量的敘述為錄音者創建的。
• 學校可以通過電子學習平台提供互動學習體驗。
• 動態角色可以通過遊戲公司適應敘事環境的聲音。
• 可訪問性工具可以為具有視覺障礙的用戶提供更活潑，更多的個人音頻體驗。

最佳實踐和考慮因素

隨著這種權力，需要仔細實施考慮。必須優先考慮API密鑰安全性，必須尊重速率限制，並且錯誤處理必須優先實現。兌現生成的音頻將被證明是性能促進，同時消除了一些API電話。對這些方面的良好認識可能會賦予平穩的集成，並最佳利用該平台提供的功能。

成本和可訪問性

Elevenlab提出了一個被認為具有包容性和靈活性的定價系統。自由層支持開發人員播放和原型，而高級用例則使用付款方式和訂閱模型。基於令牌的定價是一個優勢，因為它允許開發人員僅根據項目的需求支付所消耗的資源，無論規模如何。

故障排除和支持

該平台認識到使用高級AI技術可以提出挑戰。

• 提供全面的文檔和支持機制
• 驗證API密鑰權限
• 檢查網絡連接
• 確保音頻文件格式的兼容性

語音技術的未來

Elevenlab不僅僅是API，還可以瞥見人類計算機相互作用的未來。該平台確實通過使高端語音合成技術民主化，可以打開高級溝通，娛樂和可訪問性的障礙。

對於想要推動音頻技術邊緣的開發人員和創作者，ElevenLabs提供了一個合適而靈活的解決方案。考慮其功能和自定義選項；然後，創新者可以將它們用於創建聽起來自然的引人入勝的音頻體驗，以及這些創新者希望完成的幾乎所有其他事情。

5。Openai深入研究

在越來越多地針對大型語言模型的舞台上，OpenAI的深入研究是一種專門為詳盡研究而設計的開創性解決方案。與通常在文本生成或編碼中良好的通常LLM相反，深入的研究本身就是一個絕對的新範式，即AI如何自動瀏覽，合成和文檔信息從Web上進行自動導航，合成和文檔信息。

研究強國

深入的研究遠不止瀏覽功能的最新開發，而是建立在Openai即將推出的O3推理模型上的獨立代理，它使AI研究本質上可以做什麼。如果典型的LLM僅在及時及時涉及自己的情況下，深入的研究才能使主題更徹底和完整的文檔。

就其獨立的研究流程而言，該工具與其他工具不同：

• 多階段調查：它在Open Web上瀏覽數百個來源
• 涵蓋閱讀：通過文本，PDF，圖像和各種其他內容格式
• 結構化綜合：數據轉化為一致，組織良好的報告
• 清晰的文檔：所有源文檔都被完美地引用。

打破基準的性能

Deep Research的功能不僅是營銷主張，還以令人印象深刻的基準表現為支持，這表明了其研究優越性：

• 人類的最後考試：獲得26.6％的準確性，極大地超過了以前的模型，例如Openai的O1（9.1％），DeepSeek-R1（9.4％）和Claude 3.5十四行詩（4.3％）
• GAIA基準：在所有難度級別上設置新的最新記錄，在復雜級別的3個任務上特別強大的性能需要多步推理

表演隨著任務的複雜性而擴展的能力特別有趣。根據OpenAI的內部評估，深入研究的準確性隨著工具調用的數量而提高。因此，研究路徑探索了最終產出中平行質量的平行質量。

實施研究代理

請遵循文章中的詳細指南，以建立您的深入研究代理：
？建立自己的深入研究代理

這篇文章將引導您完成：

1. 設置OpenAI和Tavily搜索API鍵。
2. 為任務自動化配置Langchain和Langgraph。
3. 建立一個進行研究，總結數據並生成報告的系統。

當傳統的LLMS不足時？

標準語言模型在生成文本，回答問題或基於其培訓數據編寫代碼方面表現出色。但是，他們從根本上掙扎：

• 超出他們的培訓數據以外的當前專業知識
• 系統地探索多個信息源
• 為其輸出提供可驗證的引用
• 執行多小時的研究任務，使人類研究人員不堪重負

細心的研究助理實際上是深入的研究，這就是克服各種局限性的方式。它沒有像典型的聊天機器人那樣行動，而是有助於調查研究和評估進行編譯。從根本上講，這改變了知識工作者如何使用AI之類的東西。

現實世界應用優勢

對於進行認真研究的專業人員，深入研究提供了與傳統LLM的不同優勢：

• 財務專業人員可以接受全面的市場分析，並引用權威來源
• 科學家可以在幾分鐘而不是幾天內收集數百個出版物的文學評論
• 法律研究人員可以用適當的引用來編譯案件先例和法定參考
• 做出高風險購買決策的消費者可以接受詳細的多因素比較

在需要1-3個小時的人類研究時間的情況下，該工具特別閃耀 - 任務太複雜了，無法進行快速的網絡搜索，但並非如此專業，以至於它們需要專有的知識來源。

AI研究助理的未來

深入研究是一種新型的AI工具中的第一個，它將自動研究研究。仍然在早期階段非常多，並且會偶爾會出現關於快速變化狀態的錯誤和混亂，但它表明，AI超越了簡單的文本生成，成為了研究的真正合作夥伴關係。

在Openai繼續發展的過程中，計劃的未來改進是：

• 改進的數據可視化
• 嵌入式圖像支持
• 訪問私人和基於訂閱的數據源
• 移動集成

深入的研究是一種AI，它將為知識工作者和研究專業人員提供有關機器將來將如何改變信息的收集和綜合的偷偷摸摸的預覽。

6。困惑AI

Clelplexity AI是AI搜索工具競爭激烈的域名中最新的參與者，因為它在與Google，Bing和ChatGpt瀏覽功能（例如Google，Bing和ChatGpt）等現有企業中的巨大潛力。但是，不僅僅是實際的網絡曲折能力使人相距甚遠。相反，這是交付，展示和集成信息的機制，這些信息正在重塑搜索體驗。

搜索技術的新範式

與通常產生的傳統搜索引擎相反，這種搜索引擎的形式是需要進一步探索的超鏈接形式，這是一種根本不同的方法：

• 直接答案：提供全面和消化的信息，無需用戶深入研究多個網站。
• 豐富的視頻集成：搜索直接包括相關圖像，視頻和其他媒體，以進一步實現這一目的。
• 清晰的源歸因：所有信息都帶有清晰的引用，以便於驗證。
• 無廣告體驗：信息可以擺脫贊助內容或廣告的混亂。

因此，研究從多步驟過程轉變為本質上是一種在時間和對認知能量投資投資方面巨大節省的信息經驗。

驅動性能的關鍵功能

快速搜索與專業搜索

困惑提供了兩種截然不同的搜索經歷：

快速搜索為直接查詢提供了快速，簡潔的答案 - 事實檢查或基本信息需求的理想。

PRO搜索代表搜索技術的重大發展：

• 吸引用戶參與對話發現
• 問澄清的問題以了解搜索意圖
• 根據用戶偏好提供個性化的全面結果
• 從各種來源汲取可提供平衡的信息
• 將復雜主題匯總到可消化格式

安裝和集成

要實現困惑AI進行Web搜索，您需要使用其API。下面是有關如何使用Python安裝和實現困惑AI的逐步指南。

步驟1：獲取API鍵

1. 在困惑中註冊：訪問困惑網站並註冊一個帳戶。
2. 生成API密鑰：註冊後，導航到您的帳戶設置以生成API密鑰。

步驟2：安裝所需軟件包

您需要提出HTTP請求的請求，並且需要選擇用於管理API鍵的Python-DotEnv。

 ！pip安裝請求Python-Dotenv

步驟3：實施困惑AI搜索

這是如何使用困惑API進行網絡搜索的一個基本示例：

導入請求
導入操作系統
來自dotenv import load_dotenv
＃使用.env文件加載API鍵
load_dotenv（）

＃設置API密鑰
PERPLEXITY_API_KEY = OS.GEGENV（'PERPEXITY_API_KEY'）
def Perplexity_search（查詢）：
url =“ https://api.perplexity.ai/chat/completions”
標題= {
“接受”：'application/json'，
'content-type'：'application/json'，
'授權'：f'bearer {perplexity_api_key}'
}

數據= {
“模型”：“ Mistral-7b-Instruct”，
“流”：false，
“ max_tokens”：1024，
“頻率_penalty”：1，
“溫度”：0.0，
“消息”：[
{
“角色”：“系統”，
“內容”：“提供簡潔的答案。”
}，，
{
“角色”：“用戶”，
“內容”：查詢
}
這是給出的
}
響應= requests.post（url，標頭=標題，json = data）
如果響應。STATUS_CODE== 200：
返迴響應json（）
別的：
沒有返回
＃示例用法
查詢=“以銀河係有幾顆恆星？”
響應= Perplexity_search（查詢）
如果響應：
打印（響應）
別的：
打印（“無法檢索響應。”）

困惑AI提供了一系列用於網絡搜索的模型，可滿足不同的需求和復雜性水平。默認模型針對速度和Web瀏覽進行了優化，提供了適合快速搜索的快速準確答案。對於更高級的任務，困惑Pro訂戶可以訪問GPT-4 Omni，Claude 3.5十四行詩等模型，以及其他領導AI公司的模型。這些模型在復雜的推理，創造性的寫作和更深入的分析中表現出色，使其非常適合需要細微的語言理解或解決問題的任務。此外，Perplexity Pro允許用戶通過訪問多個來源執行深入的Internet搜索，從而增強了搜索結果的廣度和深度。這種模型使用戶能夠選擇最適合其特定要求的方法，無論是簡單的查詢還是更複雜的研究任務。

集成功能

困惑性通過強大的集成而超出獨立搜索的範圍：

• GitHub Copilot擴展：允許開發人員訪問最新信息，文檔和行業趨勢，而無需離開其IDE
• 文件上傳功能：使用戶能夠在內部搜索並上下文化他們自己的文檔
• 空間和線程：為團隊環境組織具有協作功能的研究項目

現實世界的應用優勢

困惑表現出在幾個關鍵領域的特殊卓越：

1。信息發現

當搜索當前事件（例如巴黎圣母院大教堂恢復）時，《困惑》提供了具有關鍵日期，關鍵細節和多媒體內容的全面摘要，所有這些都以易於消化的格式呈現。

2。專業研究

對於企業和專業用戶，困惑在：

• 競爭分析
• 市場研究
• 產品比較
• 技術文檔

3。學術應用

學生和研究人員受益：

• 跨不同來源的文獻評論
• 關於復雜主題的平衡觀點
• 清晰引用以進行參考驗證

4。實踐計劃

通過困惑的方法，日常任務變得更加有效：

• 與全面目的地信息一起旅行計劃
• 與比較分析的產品研究
• 食譜發現和自定義

與其他領先工具相比如何？

與其他頂級搜索和AI解決方案形成對比時：

對Google/bing：

• 消除了瀏覽多個搜索結果的需求
• 刪除贊助內容和廣告
• 提供直接答案，而不僅僅是鏈接
• 更無縫地集成多媒體內容

與chatgpt：

• 通過實時搜索提供更多最新信息
• 提供更清晰的來源引用
• 通過集成媒體更有效地格式化信息
• 為事實查詢提供更快的結果

電力用戶的優化提示

為了最大化困惑的能力：

1. 戰略提示：
   • 使用特定的關鍵字進行集中結果
   • 上傳有關上下文搜索的相關文件
   • 利用專業搜索來滿足複雜的研究需求
2. 個性化選項：
   • 調整語言偏好，輸出格式和音調
   • 更新個人資料信息以提高相關性
   • 在主題空間中組織研究
3. 協作功能：
   • 合作有益時公開分享線程
   • 邀請貢獻者參加團隊研究的空間
   • 根據項目需求靈活調整隱私設置

AI驅動搜索的未來

困惑不僅僅是搜索工具。它預示著我們在線與信息交互的方式改變了範式。令人困惑的是，其基礎是用AI橋接搜索的最佳方面：而傳統的搜索引擎的設計和構建好，好像它們將保持主導地位。

對於尋求一種更有效，完整和透明的信息發現的用戶而言，困惑性正在瞥見搜索的未來：查找信息少於單擊鏈接，而更多地是關於直接接收上下文驗證的知識。

另請閱讀：

• 困惑深度研究對Openai＆Gemini進行
• 困惑AI移動助手 - 我們都需要的主人AI應用程序
• 困惑聲納API：可靠，可擴展且對開發人員友好

結論

隨著專門的Sota LLMS處於中心位置，通才AI的時代正在逐漸消失。 Openai的深入研究可以自動化複雜的引文支持的詢問，而困惑AI則通過豐富的媒體結果改變了Web搜索。這些不僅僅是升級 - 他們在訪問和應用知識的方式上的範式轉變。

成功不會取決於選擇一個AI，而是利用正確的工具來完成任務。通過整合這些專業系統，知識工作者可以實現前所未有的生產力，更深入的見解和更明智的決策。未來不屬於一個主導的AI，而屬於專家驅動模型的生態系統。

以上是用於代碼，網絡搜索，研究等的前6個SOTA LLM -Analytics Vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！