Nghiên cứu chuyên sâu, nay đã có trong Computer

Nghiên cứu chuyên sâu là quá trình tìm kiếm mang tính tác tử, lặp đi lặp lại, hoạt động giống như một nhà phân tích nghiên cứu truyền thống hơn. Hệ thống này lên kế hoạch trước khi hành động. Thay vì chạy một tìm kiếm duy nhất, hệ thống thực hiện nhiều tìm kiếm, đọc kết quả mỗi lần trước khi lập luận xem nên tìm kiếm gì tiếp theo. Hệ thống đánh giá xem có đủ bằng chứng chưa, ghi nhận các xung đột, đọc kỹ lưỡng, sau đó tổng hợp các kết quả thành một câu trả lời có thẩm quyền duy nhất.

Độ sâu này là lý do tại sao Nghiên cứu chuyên sâu mất nhiều thời gian hơn và có thể sử dụng nhiều khả năng tính toán hơn so với tìm kiếm tiêu chuẩn.

Đây cũng là lý do tại sao Nghiên cứu chuyên sâu đã được tích hợp vào Computer. Câu trả lời cho một câu hỏi hóc búa chỉ là sự khởi đầu. Nghiên cứu chuyên sâu nhanh chóng dẫn đến một báo cáo, một bảng điều khiển (dashboard) hoặc bất kỳ nội dung nào khác mà công việc yêu cầu. Computer là nơi điều đó diễn ra.

Hôm nay, chúng tôi cũng công bố rằng Nghiên cứu chuyên sâu có thể tự viết các chương trình tìm kiếm thông qua một phương pháp mới mang tên Search as Code. Thay vì chạy từng truy vấn một, Computer xây dựng một kế hoạch tìm kiếm tùy chỉnh cho mỗi câu hỏi và chạy hàng nghìn bước song song. Cùng với nhau, những thay đổi này mở rộng những gì Nghiên cứu chuyên sâu có thể làm.

Giờ đây, tính năng này lấy dữ liệu từ các tệp và ứng dụng nội bộ để đưa ra các câu trả lời sát thực tế hơn với bối cảnh kinh doanh. Computer chuyển đổi các câu trả lời đó thành các định dạng sẵn sàng phục vụ công việc như PDF, bài thuyết trình, bảng điều khiển, trang web, v.v. Hệ thống này cũng lập luận cẩn thận hơn và tích hợp vào các quy trình làm việc khác của Computer.

Đầu vào tốt hơn, đầu ra tốt hơn

Nghiên cứu chuyên sâu là nền tảng của công việc tri thức. Chất lượng của một bản ghi nhớ, bản tóm tắt, kế hoạch hoặc phân tích phụ thuộc vào chất lượng của các nguồn và lý luận đằng sau nó.

Việc đưa Nghiên cứu chuyên sâu vào Computer đặt nền tảng đó vào đúng nơi công việc đang diễn ra. Một nghiên cứu gần đây cho thấy gần 26% các tác vụ trên Computer liên quan đến nghiên cứu và phân tích, danh mục lớn nhất, vượt qua cả lập trình, tạo tài sản kỹ thuật số, v.v.

Trước hôm nay, Computer và Nghiên cứu chuyên sâu hoạt động tách biệt. Người dùng phải chạy truy vấn Nghiên cứu chuyên sâu trong một chuỗi, sau đó mở một chuỗi khác trong Computer để tạo ra sản phẩm bàn giao.

Giờ đây, người dùng có thể đưa ra một truy vấn phức tạp và Computer sẽ chia nhỏ truy vấn đó thành các nhiệm vụ phụ được định tuyến qua hơn 20 mô hình tiên tiến. Người dùng có thể nhận được các câu trả lời đã qua nghiên cứu, đặt câu hỏi tiếp theo, kết nối bối cảnh và biến các phát hiện thành tài sản hoàn chỉnh, tất cả chỉ trong một truy vấn duy nhất.

Khi việc tìm kiếm đòi hỏi, Computer sẽ tự động lấy dữ liệu từ các nguồn cao cấp như Statista, PitchBook và CB Insights, hỗ trợ các câu trả lời bằng dữ liệu có thẩm quyền.

Một Skill, nhiều con đường

Trong Computer, Nghiên cứu chuyên sâu là điểm khởi đầu cho một Skill tìm kiếm vạn năng. Một truy vấn duy nhất được định tuyến đến đúng mô hình truy xuất. Sau đó, hệ thống sẽ đối chiếu các kết quả thành một câu trả lời thống nhất.

"Liệu các điều khoản không cạnh tranh của nhân viên từ công ty khởi nghiệp ở Texas mà chúng ta vừa mua lại có còn hiệu lực bây giờ khi chúng ta là một công ty ở California không?"

Computer chạy bốn con đường song song. Hệ thống kiểm tra lệnh cấm gần như hoàn toàn đối với các thỏa thuận không cạnh tranh của California và cách các tòa án của tiểu bang này xử lý các thỏa thuận ngoài tiểu bang. Hệ thống phân tích các tiêu chuẩn thực thi của Texas, nơi các thỏa thuận không cạnh tranh hợp lệ nếu gắn liền với đào tạo chuyên môn hoặc bí mật thương mại. Hệ thống xem xét án lệ về chuyển nhượng hợp đồng sau sáp nhập và quy định gần đây của FTC về các điều khoản không cạnh tranh.

Kết quả cuối cùng đối chiếu cả bốn con đường thành một bản đánh giá rủi ro duy nhất, chia sẻ thỏa thuận nào có khả năng vô hiệu, thỏa thuận nào có thể vẫn còn hiệu lực và thời điểm cần đến tư vấn pháp lý bên ngoài.

Một kiến trúc mới cho tìm kiếm bằng AI

Nghiên cứu chuyên sâu trong Computer được xây dựng trên một kiến trúc mà chúng tôi gọi là Search as Code.

Các hệ thống AI thường coi tìm kiếm là một bước duy nhất: đặt câu hỏi, tìm kết quả. Computer coi tìm kiếm như một chương trình. Mô hình viết mã thiết kế và chạy hàng nghìn bước truy xuất song song, mỗi bước được định hình phù hợp với câu hỏi mà người dùng đã đặt ra.

Mã chạy trong một Sandbox bảo mật ngay bên cạnh mô hình, do đó mô hình có thể nhìn thấy kết quả ngay khi chúng đến và theo dõi những nguồn nào đã được kéo về và điểm số của chúng ra sao. Mô hình có thể thay đổi hướng đi giữa chừng nếu chất lượng chưa đạt yêu cầu.

Trong thực tế, điều đó có nghĩa là một lần chạy Nghiên cứu chuyên sâu có thể:

Chia nhỏ câu hỏi thành hàng trăm hoặc hàng nghìn lượt truy xuất có mục tiêu

Chạy các tìm kiếm song song, theo dõi các chuỗi mới khi chúng xuất hiện và thử lại khi câu trả lời chưa đạt yêu cầu

Làm sạch kết quả trước khi mô hình nhìn thấy bằng cách khử trùng lặp, nối và lọc trong mã

Lấy dữ liệu từ web trực tiếp và các nguồn nội bộ bằng cách sử dụng các Trình kết nối được ủy quyền trong cùng một tìm kiếm

Cùng một kiến trúc có thể hỗ trợ kiểm toán 200 lỗ hổng phần mềm trên các thông báo bảo mật của nhà cung cấp cũng có thể phân tích bối cảnh thỏa thuận không cạnh tranh trên bốn khu vực tài phán khác nhau.

Dữ liệu chất lượng cao, có trích dẫn

Ba tiêu chuẩn đánh giá AI cho thấy việc đưa Nghiên cứu chuyên sâu của Perplexity vào bên trong Computer giúp cải thiện hiệu suất của tính năng này. Sau khi chuyển đổi, độ chính xác thực tế, chiều sâu phân tích và chất lượng trích dẫn đều tăng lên, theo Humanity's Last Exam, BrowseComp và DeepSearchQA.

Mỗi tuyên bố thực tế trong Nghiên cứu chuyên sâu đều mang một trích dẫn nội tuyến. Mỗi số mũ được đánh số liên kết trực tiếp đến URL nguồn trực tiếp, vì vậy người dùng có thể nhấp qua và xác minh nguồn.

Truy vấn mẫu

Dưới đây là những gì Nghiên cứu chuyên sâu có thể làm bên trong Computer:

Thẩm định mua lại (Tài chính): Tiến hành thẩm định mua lại đối với ba nhà bán lẻ tạp hóa châu Âu niêm yết công khai. Tổng hợp hiệu suất tài chính, định dạng cửa hàng, mức độ thâm nhập của nhãn hiệu riêng, khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng, chi phí lao động và các hoạt động tái cấu trúc gần đây thành một bảng có cấu trúc, kèm theo một bản ghi nhớ ngắn làm nổi bật các rủi ro lớn và kịch bản tích cực.

Đánh giá cạnh tranh đường ống sản phẩm (Y tế): Đánh giá liệu pháp CAR-T thử nghiệm của đối thủ cạnh tranh đối với bệnh đa u tủy tái phát/kháng trị để nâng cao chiến lược chương trình nội bộ. Tổng hợp kết quả thử nghiệm Giai đoạn 1/2, dữ liệu độc tính và phản hồi, kết quả so sánh với các lựa chọn thay thế được phê duyệt, xu hướng bảo hiểm của bên chi trả và các địa điểm thử nghiệm đang hoạt động. Kết nối qua App Connectors với dữ liệu tiền lâm sàng nội bộ, thiết kế quy trình trước đó và hồ sơ quy định, sau đó tạo ra một bản tóm tắt có cấu trúc cho ủy ban phát triển với các khuyến nghị định vị và các câu hỏi khoa học còn bỏ ngỏ.

Xem thêm các truy vấn mẫu của Nghiên cứu chuyên sâu trong thư viện trường hợp sử dụng của chúng tôi.

Hiện đã có sẵn

Nghiên cứu chuyên sâu trong Computer hiện đã có sẵn. Bắt đầu một chuỗi với một câu hỏi phức tạp và tiếp tục làm việc từ kết quả.

Hãy dùng thử Nghiên cứu chuyên sâu trong Computer.