Grok 3's DeepSearch -funktion er designet til at håndtere modstridende datapunkter ved at integrere avancerede ræsonnementsfunktioner. Når man møder modstridende information, anvender DeepSearch flere strategier:
1. krydskontrol af fakta: Det verificerer information på tværs af flere kilder for at sikre nøjagtighed og konsistens. Denne proces hjælper med at identificere pålidelige datapunkter og afvise dem, der er mindre troværdige [2] [3].
2. Evaluering af kilde -troværdighed: DeepSearch vurderer kildernes troværdighed for at bestemme, hvilke oplysninger der er mere pålidelige. Denne evaluering er afgørende for at løse konflikter ved at prioritere data fra velrenommerede kilder [2] [3].
3. mønster og tendensidentifikation: Ved at analysere mønstre og tendenser i dataene kan dybsearch udlede, hvilke oplysninger der er mere sandsynligt at være nøjagtige. Denne tilgang hjælper med at syntetisere en sammenhængende fortælling fra modstridende datapunkter [2].
4. syntese af oplysninger: Efter analyse og evaluering af dataene samler DeepSearch sine fund til en struktureret rapport. Denne rapport inkluderer et resumé af forskningen, detaljerede sektioner om forskellige aspekter af forespørgslen og citater eller links til kilder til verifikation, hvilket sikrer gennemsigtighed og tillid til AI's svar [2] [3].
På trods af disse styrker står Grok 3's DeepSearch stadig over for udfordringer, såsom lejlighedsvis hallucinerede URL'er og faktiske unøjagtigheder uden ordentlige citater, hvilket fremhæver løbende forfiningens behov [1] [5].
Citater:[1] https://apidog.com/blog/Grok-3-Release/
)
[3] https://writsonic.com/blog/what-is-grok-3
[4] https://www.datacamp.com/blog/Grok-3
)
[6] https://www.youtube.com/watch?v=qhxwwmfv3_g
[7] https://www.businessinsider.com/grok-3-openai-chatgpt-elon-musk-xai-sam- Altman-2025-2
[8] https://daily.dev/blog/GROK-3-EVERYTING-You-need-to-Know-about- this- New-llm-by-xai
)