Grok 3 DeepSearchi funktsioon on loodud vastuoluliste andmepunktide käsitlemiseks, integreerides täpsemad mõttekäigud. Vastuolulise teabe ilmnemisel kasutab Deepsearch mitmeid strateegiaid:
1. ristkontrolli faktid: täpsuse ja järjepidevuse tagamiseks kontrollib see teavet mitme allika vahel. See protsess aitab tuvastada usaldusväärseid andmepunkte ja lükata rahuldamata vähem usaldusväärseid [2] [3].
2. Allika usaldusväärsuse hindamine: Deepsearch hindab allikate usaldusväärsust, et teha kindlaks, milline teave on usaldusväärsem. See hindamine on konfliktide lahendamisel ülioluline, prioriteerides mainekatest allikatest saadud andmeid [2] [3].
3. Muster ja suundumused: analüüsides andmete mustreid ja suundumusi, võib DeepSearch järeldada, milline teave on tõenäolisem täpne. See lähenemisviis aitab sünteesida sidusat narratiivi vastuolulistest andmepunktidest [2].
4. Teave sünteesimine: Pärast andmete analüüsimist ja hindamist koostab DeepSearch oma järeldused struktureeritud aruandeks. See aruanne sisaldab uurimistöö kokkuvõtet, üksikasjalikke jaotisi päringu erinevate aspektide kohta ja tsitaate või linke kontrollimiseks, tagades läbipaistvuse ja usalduse AI vastuste vastu [2] [3].
Vaatamata nendele tugevustele seisab Grok 3 Deepsearch endiselt väljakutsetega, näiteks juhuslike hallutsineeritud URL -ide ja faktilised ebatäpsused ilma korralike tsitaatideta, mis tõstavad esile jätkuvad rafineerimisvajadused [1] [5].
Tsitaadid:[1] https://apidog.com/blog/grok-3-release/
]
[3] https://writitesonic.com/blog/what-is-grok-3
[4] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
]
[6] https://www.youtube.com/watch?v=qhxwwmfv3_g
]
]
]