DeepResearch 结合了先进的机器学习和自动化数据分析，已证明在文献综述自动化、数据预处理和超参数优化等任务中可以显著节省时间。通过利用大规模模式识别和自动化工作流程，它可以减少重复或复杂过程中的手动工作。以下是三个具体示例，说明了这种方法优于传统方法。
首先，自动化文献综述和知识综合从 DeepResearch 中获益匪浅。 传统上，研究人员手动筛选数千篇论文以确定相关研究，这个过程可能需要数周时间。 诸如语义搜索引擎或 NLP 驱动的文档分类器之类的工具可以在数小时内扫描整个存储库（例如，PubMed 或 arXiv），提取关键发现、方法或趋势。 例如，构建医疗诊断工具的开发人员可以使用 SciBERT 之类的模型来过滤讨论特定生物标志物的论文，从而绕过手动关键字搜索。 这将数周的工作缩短到几天，同时最大限度地减少了疏忽错误，例如错过埋在搜索结果中的小众研究。
其次，数据预处理——机器学习中耗时的步骤——也看到了效率的提高。传统方法涉及手动数据清理、特征工程和异常检测，这些工作可能占据项目时间线的 60-80%。 DeepResearch 使用诸如用于异常检测的自动编码器或用于文本规范化的基于 Transformer 的模型之类的技术来自动执行这些步骤。 例如，在客户支持聊天机器人项目中，开发人员可以使用预训练的语言模型自动将非结构化支持票证分类到各个类别中，从而消除了数周的手动标记。 同样，诸如 TensorFlow Data Validation 之类的工具可以实时标记实时管道中的数据分布变化，从而使用系统检查代替临时的脚本编写。
第三，超参数调整和模型架构搜索得以加速。 手动测试学习率、层大小或优化器设置的组合通常需要数天时间。 诸如 Optuna 或 Ray Tune 之类的 DeepResearch 框架通过贝叶斯优化或基于种群的训练来自动执行此操作。 在一个案例中，一个训练图像分割模型的团队通过使用自动化搜索来识别最佳参数，将调整时间从两周减少到两天。 同样，诸如 Google 的 Vertex AI 之类的平台应用神经架构搜索 (NAS) 来设计用于特定任务的高效网络，从而绕过试错实验。 这使开发人员可以专注于更高级别的设计，而不是迭代调整。
在所有这些情况下，DeepResearch 通过用可扩展的自动化系统代替手动、重复的任务来简化工作流程。 节省的时间随着问题复杂性的增加而增加，这使其对于大型数据集或多方面的项目尤其有价值。 开发人员可以将节省下来的时间重新分配给需要人类直觉的任务，例如问题框架或结果解释。