AI 快速参考

正在寻找快速答案或需要快速回顾与 AI 相关的知识？ AI 快速参考囊括了您所需的一切——直观的解释、实用的解决方案以及对 LLM、向量数据库、RAG 等最新趋势的洞察，助力您的 AI 项目！

• 图书馆员或信息专家如何在工作中利用 DeepResearch 来检索信息？
• 鉴于查询上限（例如，每月 100 个查询）等限制，组织可以采取哪些最佳实践来最有效地利用 DeepResearch？
• 什么是“人类的最后一次考试”基准测试？DeepResearch 与其他 AI 模型相比，在该基准测试上的表现如何？
• 查询的复杂程度如何影响 DeepResearch 的性能或其输出的详细程度？
• DeepResearch 的成本或可访问性如何影响谁可以使用它以及用于什么目的？
• DeepResearch 被描述为“AI 代理”而不仅仅是聊天机器人，这有何意义？
• 使用像 DeepResearch 这样的 AI 进行研究有哪些伦理方面的考虑？
• 为什么 DeepResearch 报告的语气或风格可能不符合您的需求或期望？是否有办法进行调整？
• 如何在 ChatGPT 中访问 DeepResearch？需要启用哪些先决条件或设置？
• DeepResearch 如何与数据分析工具结合使用，以进行彻底的研究项目（例如，首先收集信息，然后分析统计数据）？
• 如果可以的话，如何指定或调整 DeepResearch 在查询上花费的时间量？
• 如何知道 DeepResearch 是否使用了过时的信息？您可以采取哪些措施来验证其数据的时效性？
• 用户如何识别 DeepResearch 是否在其报告中遗漏了重要内容？接下来可以采取哪些步骤？
• 如果需要，用户如何有效地简化或分解查询，以适应 DeepResearch 的能力？
• 如何确保 DeepResearch 在其输出中涵盖主题的所有必要方面（是否需要将查询分解为多个部分）？
• DeepResearch 用户可以采用哪些策略来确保它在研究过程中不会走上不相关的道路？
• 如何评估 DeepResearch 对某个主题的研究的完整性（例如，了解它是否涵盖了最相关的信息）？
• 获得 DeepResearch 最相关结果的最佳实践是什么？
• 如果初始结果不令人满意，如何提高 DeepResearch 输出的相关性或质量？
• 如何包含一个文档（例如 PDF）或图像供 DeepResearch 分析，作为其研究的一部分？
• 如何将 DeepResearch 结果整合到您的工作中（例如，导出或共享生成的报告）？
• 启动 DeepResearch 查询的步骤是什么？提交查询后会发生什么？
• 如何衡量使用 DeepResearch 的效率（例如，每个查询获得的有用信息量）？
• 如果 DeepResearch 返回的报告范围太广，或者范围太窄，如何优化查询？
• 如何有效地使用 DeepResearch 来研究非常小众或高度技术性的主题？
• 如何解决 DeepResearch 在分配的时间之前停止并提供简短答案而不是详细报告的问题？
• 如何排除那些一直导致 DeepResearch 崩溃、挂起或以其他方式失败的查询？
• 如果 DeepResearch 返回错误或根本无法生成报告，您该如何排除故障？
• 如何验证 DeepResearch 在其报告中给出的数字或统计数据的准确性？
• 用户在为 DeepResearch 制定查询时常犯哪些错误，这些错误可能导致较差的结果？
• 如果 DeepResearch 说它找不到关于给定主题的足够信息，这意味着什么？您应该如何回应？
• DeepResearch 在查询上自主运行 5 到 30 分钟意味着什么？
• 如果初始结果不符合目标，您该如何更正或优化 DeepResearch 查询？
• 如果 DeepResearch 引用的来源位于付费专区或您无法访问，您应该如何处理？
• DeepResearch 能否在专利研究或探索创新产品时的现有技术方面提供帮助？
• 是否可以将 DeepResearch 指向特定研究主题中的某些子主题或问题？
• DeepResearch 能否用于科学研究，以收集关于假设的数据和参考文献？
• DeepResearch 可以在移动设备或较慢的互联网连接上有效地使用吗？或者这会影响其性能吗？
• 当 DeepResearch 使用完整的时限（例如 30 分钟）与较短的时限相比，其输出质量是否存在差异？
• 是否可以获得中间更新或查看 DeepResearch 在其研究过程中正在做什么？
• 是否有办法评估 DeepResearch 引用的质量或其来源的可靠性，以确保高质量的结果？
• 用户可以做些什么来帮助 DeepResearch 更快地处理信息，例如提供初始上下文或参考链接？
• 您可以将多个 DeepResearch 查询链接在一起，以探索一个更大主题的不同角度或子主题吗？
• 与 DeepResearch 相关的“O3”模型是什么？它与 GPT-4 或其他模型有何关系？
• DeepResearch 如何生成一份全面的报告，而不仅仅是一个简单的答案？
• 开发 DeepResearch 的历史背景或动机是什么（OpenAI 为什么创建它）？
• DeepResearch 需要什么样的用户输入？用户如何启动 DeepResearch 会话？
• DeepResearch 的输出格式与典型的搜索引擎结果页面有何区别？
• 用户能否影响 DeepResearch 使用的来源，或者为其提供特定的研究起点？
• 您可以给 DeepResearch 提出的问题或提示的最大长度或复杂性是多少？
• 如何知道 DeepResearch 何时完成其研究并准备好展示结果？
• 您如何验证或跟进 DeepResearch 在其报告中引用的来源？
• 您将如何使用 DeepResearch 对两个不同的概念或技术进行比较分析？
• 是否可以将 DeepResearch 与外部工具（如笔记应用程序或知识库）集成？
• DeepResearch 能否用于文献综述或学术研究等任务？如果可以，该如何使用？
• 业务分析师或市场研究员如何利用 DeepResearch 进行竞争分析？
• DeepResearch 如何应用于法律研究或案例法和法规的分析？
• 医疗保健专业人员可以通过哪些方式使用 DeepResearch 来查找最新的医疗信息或文献？
• DeepResearch 能否用于生成复杂主题的简洁摘要，以便在商业环境中快速理解？
• DeepResearch 如何用于学习新技能或主题（例如，获得新编程语言或技术的概述）？
• 使用 DeepResearch 收集对有争议主题的多种观点的优势是什么？
• 哪些因素会影响 DeepResearch 完成研究查询所需的时间？
• 用户可以通过哪些方式优化他们的查询，以减少 DeepResearch 查找信息所需的时间？
• DeepResearch 生成的报告的典型长度或详细程度是多少？可以调整或控制吗？
• DeepResearch（或其底层模型）的版本或更新如何影响其随时间的性能或功能？
• 如果 DeepResearch 的最长研究时间（例如 30 分钟）不足以涵盖一个特别复杂的查询，会发生什么情况？
• DeepResearch 如何选择是广泛地探索许多来源，还是深入研究一些来源？是否可以影响该策略以获得更好的结果？
• DeepResearch 在收集和综合信息时如何平衡速度和彻底性？
• 哪些系统或资源限制（如果有的话）会影响 DeepResearch 的性能或它可以处理的数据大小？
• 如果 DeepResearch 的输出偏离主题或没有直接回答你的问题，你可以采取哪些步骤？
• 如果 DeepResearch 当前在你的国家或地区不可用，你可以考虑哪些替代方案或解决方案？
• 用户如何报告或提供在使用 DeepResearch 时遇到的不正确结果或错误？
• 在不同时间提出相似问题时，可能导致 DeepResearch 输出差异的原因是什么？
• 您如何处理 DeepResearch 的答案似乎抄袭或过于密切地释义自单个来源的情况？
• 什么是多模态搜索？它与传统搜索有何不同？
• 什么是多模态 RAG（检索增强生成）？它是如何工作的？
• 多模态搜索系统的关键组件是什么？
• 多模态嵌入如何捕获视觉和文本信息？
• 与单模态方法相比，多模态搜索有哪些优势？
• 多模态系统如何处理不同模态之间的语义差距？
• 什么是跨模态检索？它与多模态搜索有何不同？
• 多模态搜索系统中最常用的模态是什么？
• 多模态 RAG 如何扩展传统的基于文本的 RAG 系统？
• 多模态搜索和 RAG 的实际应用是什么？
• 什么是视觉语言模型 (VLM)？它们如何在多模态搜索中使用？
• CLIP（对比语言-图像预训练）如何用于多模态嵌入？
• 使用 CLIP 进行多模态搜索有哪些优势？
• 多模态嵌入有哪些 CLIP 的替代方案？
• Florence、ALIGN 和其他多模态模型与 CLIP 相比如何？
• 图像描述和多模态嵌入方法之间有什么区别？
• 如何将音频嵌入集成到多模态搜索系统中？
• 哪些模型最适合多模态搜索中的视频理解？
• 像 FLAVA 或 ImageBind 这样的统一多模态模型是如何工作的？
• 什么是指令调整的多模态模型？它们如何改进搜索？
• 多模态搜索系统的典型架构是什么？
• 如何设计一个多模态向量数据库？
• 对齐来自不同模态的嵌入有哪些挑战？
• 如何处理跨模态的不同嵌入维度？
• 针对不同模态，联合索引与单独索引的最佳实践是什么？