Kādi ir Grok 3 DeepSearch funkcijas ierobežojumi

1. Precizitātes problēmas: DeepSearch var radīt pārskatus, kas satur smalkas kļūdas un neprecizitātes. Piemēram, tas var palaist garām attiecīgos datus vai arī tās analīzē nav iekļautu nozīmīgas entītijas. Izcilais piemērs bija Billinga izlaidums Montānā no galveno pilsētu saraksta uz rietumiem no Denveras, neskatoties uz to, ka tās iedzīvotāju skaits pārsniedz norādīto robežu [2] [4].

2. Halucinācijas: šī īpašība ir kritizēta par "halucinētu" URL un informācijas ģenerēšanu. Šī parādība rodas, ja AI izgatavo detaļas, kas neeksistē, vai nepareizi atspoguļo datu avotus, izraisot iespējamu dezinformāciju [5] [7].

3. Atkarība no avota ticamības: DeepSearch efektivitāte ir atkarīga no tā piekļuves avotu uzticamības. Ja AI nepareizi interpretē datus vai paļaujas uz neuzticamiem avotiem, tas var izraisīt kļūdainus secinājumus. Lai mazinātu šo risku, ir nepieciešami nepārtraukti uzlabojumi avota uzticamības novērtēšanā [4] [5].

4. Skaitļošanas intensitāte: DeepSearch funkcija ir resursi, kas var ietekmēt reakcijas laiku. Lietotājiem var rasties kavēšanās, apstrādājot sarežģītus vaicājumus, jo reāllaika datu apkopošana un analīze ir augstā skaitļošanas prasību dēļ [4] [5].

5. Lietotāja saskarnes izaicinājumi: pāreja starp sarunvalodas un pētniecības režīmiem varētu sarežģīt lietotāju pieredzi. Lietotāju apmierinātības dēļ ir ļoti svarīgi nodrošināt, ka saskarne paliek intuitīva, vienlaikus pielāgojot DeepSearch funkcijas [4].

6. Ierobežota salīdzinošā veiktspēja: Lai arī Grok 3 mērķis ir konkurēt ar tādiem modeļiem kā Openai piedāvājumi, daži eksperti norāda, ka tā dziļuma izpētes iespējas vēl nav tādā pašā rūpības un uzticamības līmenī kā Openai dziļo pētījumu rīki [3] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] ].

Šie ierobežojumi norāda, ka, lai arī Grok 3 DeepSearch funkcija ir nozīmīgs progress AI atbalstītajā pētījumā, ir ievērojams uzlabojums precizitātei, uzticamībai un lietotāju pieredzei.