DeepResearch 结合了先进的数据分析和机器学习技术来收集和解释信息，可以在学术或科学环境之外创造性地应用。 一个关键应用是在小说的世界构建中。 作家经常需要详细、一致的设置，无论是历史小说还是推测小说。 DeepResearch 工具可以自动收集历史记录、文化文物或科学数据，以构建丰富、真实的场景。 例如，开发人员可以创建一个脚本，该脚本抓取考古数据库或数字化历史文本，以生成特定时期建筑、服装或社会习俗的准确描述。 这种方法节省了时间并确保了一致性，使作家能够专注于叙事而不是手动研究。
另一个用例是通过社交数据分析进行角色开发。 通过利用情感分析或社交媒体数据集，作家可以创建具有真实情感档案或对话模式的角色。 例如，开发人员可能会在 Reddit 帖子或论坛讨论中训练一个模型，以识别与特定人群（例如，青少年、专业人士）相关的语音怪癖。 然后，这些数据可以为对话生成工具提供信息，帮助作者塑造角色，使其声音与其背景相符。 同样，分析人格评估数据集（如 Myers-Briggs 类型）可以帮助生成角色动机或人际关系动态，从而增加故事的深度。
最后，DeepResearch 可以帮助情节灵感和主题探索。 诸如主题建模或网络分析之类的工具可以揭示现有故事、新闻文章或民间传说中隐藏的模式。 开发人员可能会构建一个管道，该管道对经典文学中的主题（例如，莎士比亚戏剧中的“背叛”）进行聚类，以提出情节转折或冲突。 例如，分析犯罪统计数据和真实犯罪播客可以帮助神秘作家设计合理的场景。 此外，在艺术史数据库上训练的图像识别模型可以激发视觉描述或象征性图案。 这些技术使作家能够系统地探索创作可能性，同时将其作品建立在有形数据的基础上，将算法的严谨性与艺术直觉融为一体。