Millised on Grok 3 Deepsearchi funktsiooni piirangud

1. Täpsusprobleemid: Deepsearch võib koostada aruandeid, mis sisaldavad peent vigu ja ebatäpsusi. Näiteks võib see asjakohaste andmete vahele jätta või ei hõlma oma analüüsi olulisi üksusi. Näide, mille esile toodi Montana Billingsi väljajätmine Denverist läänes asuvate suuremate linnade nimekirjast, vaatamata sellele, et tema elanikkond ületas määratud piiri [2] [4].

2. hallutsinatsioonid: funktsiooni on kritiseeritud "hallutsineeritud" URL -ide ja teabe genereerimise eest. See nähtus ilmneb siis, kui AI valmistab üksikasju, mida ei eksisteeri, või on andmete allikaid valesti esitatud, põhjustades võimalikku desinformatsiooni [5] [7].

3. Sõltuvus allika usaldusväärsusest: Deepsearchi tõhusus sõltub allikate usaldusväärsusest, millele see juurde pääseb. Kui AI tõlgendab andmeid valesti või tugineb ebausaldusväärsetele allikatele, võib see põhjustada ebatäpseid järeldusi. Selle riski leevendamiseks on vajalik pidev parandamine allika usaldusväärsuse hindamisel [4] [5].

4. arvutusliku intensiivsus: DeepSearchi funktsioon on ressursimahukas, mis võib mõjutada reageerimisaegu. Kasutajad võivad keerukate päringute töötlemisel esineda viivitusi, kuna reaalajas andmete kogumine ja analüüs on kõrge arvutusnõuete tõttu [4] [5].

5. Kasutajaliides väljakutsed: vestlus- ja uurimisrežiimide vahel üleminek võib kasutada kasutajakogemust. Liidese püsimise tagamine, samal ajal kui Deepsearchi funktsioone mahutab, on kasutajate rahulolu jaoks ülioluline [4] [5].

6. Piiratud võrdlev jõudlus: kuigi GROK 3 eesmärk on konkureerida väljakujunenud mudelitega nagu OpenAi pakkumised, väidavad mõned eksperdid, et selle sügava uurimise võimalused ei ole veel samal tasemel põhjalikkuses ja usaldusväärsuses nagu OpenAi sügavad uurimisvahendid [3] [4] [4] ].

Need piirangud näitavad, et kuigi Grok 3 DeepSearchi funktsioon kujutab AI-abistatavates uuringutes olulist edasiliikumist, on täpsus, usaldusväärsus ja kasutajakogemus endiselt märkimisväärne ruumi.