อะไรคือข้อ จำกัด ของคุณสมบัติการค้นหา DeepSearch ของ Grok 3

1. ปัญหาความแม่นยำ: DeepSearch สามารถสร้างรายงานที่มีข้อผิดพลาดและความไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่นอาจพลาดข้อมูลที่เกี่ยวข้องหรือล้มเหลวในการรวมเอนทิตีที่สำคัญในการวิเคราะห์ ตัวอย่างที่เน้นคือการละเว้นของ Billings, Montana จากรายการของเมืองใหญ่ ๆ ทางตะวันตกของเดนเวอร์แม้จะมีประชากรเกินกว่าการตัดที่ระบุ [2] [4]

2. ภาพหลอน: คุณลักษณะดังกล่าวได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ว่ามีการสร้าง URL และข้อมูลภาพหลอน "และข้อมูล ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นเมื่อ AI สร้างรายละเอียดที่ไม่มีอยู่หรือบิดเบือนแหล่งข้อมูลที่นำไปสู่การเข้าใจผิดที่อาจเกิดขึ้น [5] [7]

3. การพึ่งพาความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา: ประสิทธิภาพของ DeepSearch นั้นขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาเข้าถึง หาก AI Interprets Data หรืออาศัยแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือก็อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในการประเมินความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดความเสี่ยงนี้ [4] [5]

4. ความเข้มของการคำนวณ: คุณลักษณะ DeepSearch นั้นใช้ทรัพยากรมากซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อเวลาตอบสนอง ผู้ใช้อาจประสบกับความล่าช้าเมื่อประมวลผลการสืบค้นที่ซับซ้อนเนื่องจากความต้องการการคำนวณสูงของการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ [4] [5]

5. ความท้าทายส่วนต่อประสานผู้ใช้: การเปลี่ยนระหว่างโหมดการสนทนาและการวิจัยอาจทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้ซับซ้อนขึ้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินเทอร์เฟซยังคงใช้งานง่ายในขณะที่รองรับฟังก์ชั่นของ DeepSearch เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความพึงพอใจของผู้ใช้ [4] [5]

6. ประสิทธิภาพการเปรียบเทียบที่ จำกัด : แม้ว่า Grok 3 มีจุดมุ่งหมายที่จะแข่งขันกับโมเดลที่จัดตั้งขึ้นเช่นข้อเสนอของ Openai แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนแนะนำว่าความสามารถในการค้นหา DeepSearch ยังไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกันของความละเอียดและความน่าเชื่อถือเช่นเดียวกับเครื่องมือการวิจัยเชิงลึกของ Openai [3] [4] [4] ].

ข้อ จำกัด เหล่านี้บ่งชี้ว่าในขณะที่คุณลักษณะการค้นหา DeepSearch ของ Grok 3 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการวิจัย AI-Assisted แต่ก็ยังมีพื้นที่มากมายสำหรับการปรับปรุงความแม่นยำความน่าเชื่อถือและประสบการณ์ของผู้ใช้