Функція DeepSearch Grok 3 розроблена для вирішення суперечливих точок даних шляхом інтеграції розширених можливостей міркувань. Зіткнувшись з конфліктною інформацією, DeepSearch використовує кілька стратегій:
1. Перехресна перевірка фактів: вона перевіряє інформацію в декількох джерелах, щоб забезпечити точність та послідовність. Цей процес допомагає визначити надійні точки даних та звільнити тих, хто є менш достовірними [2] [3].
2. Ця оцінка має вирішальне значення для вирішення конфліктів шляхом визначення пріоритетних даних з авторитетних джерел [2] [3].
3. Ідентифікація шаблону та тенденції: аналізуючи закономірності та тенденції даних, DeepSearch може зробити висновок, яка інформація, швидше за все, буде точною. Цей підхід допомагає синтезувати цілісну розповідь від суперечливих точок даних [2].
4. Синтезування інформації: Після аналізу та оцінки даних DeepSearch складає свої висновки у структурований звіт. Цей звіт включає підсумок досліджень, детальні розділи про різні аспекти запиту та цитати або посилання на джерела для перевірки, забезпечуючи прозорість та довіру до відповідей ШІ [2] [3].
Незважаючи на ці сильні сторони, DeepSearch Grok 3 все ще стикається з проблемами, такими як випадкові галюциновані URL -адреси та фактичні неточності без належних цитат, які підкреслюють постійні потреби вдосконалення [1] [5].
Цитати:[1] https://apidog.com/blog/grok-3-release/
.
[3] https://writesonic.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-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-by-xai
[9] https://latenode.com/blog/grok-3-unveiled-features-capability-and-future-of-xais-flagship-model