#deep_research — Public Fediverse posts

Как находить вирусные темы за 10 минут с помощью Deep Research

Ваш чат-бот не знает какие темы приведут к вам читателей. Он лучше соврет, чем признается, что его базы знаний катастрофически не хватает, чтобы родить для вас НЕ шаблонные идеи.

https://habr.com/ru/articles/1025140/

#контентмаркетинг #нейросети #deep_research

Как находить вирусные темы за 10 минут с помощью Deep Research

Ваш чат-бот не знает какие темы приведут к вам читателей. Он лучше соврет, чем признается, что его базы знаний катастрофически не хватает, чтобы родить для вас НЕ шаблонные идеи.

https://habr.com/ru/articles/1025140/

#контентмаркетинг #нейросети #deep_research

Как находить вирусные темы за 10 минут с помощью Deep Research

Ваш чат-бот не знает какие темы приведут к вам читателей. Он лучше соврет, чем признается, что его базы знаний катастрофически не хватает, чтобы родить для вас НЕ шаблонные идеи.

https://habr.com/ru/articles/1025140/

#контентмаркетинг #нейросети #deep_research

Как находить вирусные темы за 10 минут с помощью Deep Research

Ваш чат-бот не знает какие темы приведут к вам читателей. Он лучше соврет, чем признается, что его базы знаний катастрофически не хватает, чтобы родить для вас НЕ шаблонные идеи.

https://habr.com/ru/articles/1025140/

#контентмаркетинг #нейросети #deep_research

Ultra Deep Research: триангуляция AI-поиска через три нейросети

Вы спрашиваете нейросеть — она идёт в интернет и возвращает ответ. Но в какой именно интернет? Claude ищет через Brave. ChatGPT — через Bing. Gemini — через Google. Три разных поисковых движка, три разных среза, совпадение результатов около 20%. Я выстроил подход к AI-ресёрчу вокруг этого факта: три уровня, от быстрого вопроса до триангуляции через все три движка. И всё равно нарвался: два AI синхронно соврали. Плюс бонус-левел: что делать, когда весь интернет врёт и нужен хирургический скальпель вместо широкого поиска.

https://habr.com/ru/articles/1017566/

#Deep_Research #нейросети_для_поиска #Claude #ChatGPT #Gemini #AI
__поиск #триангуляция #workflow #сравнение_нейросетей #Perplexity

Дешевле Perplexity, но локально — и с любым агентом: Agent Browser Workspace

- Дешевле Perplexity : на DeepResearch Bench получили 44.37 (RACE overall) на Claude Haiku 4.5 — модель заметно дешевле типичных "фронтирных" стэков. - Локально и прозрачно : реальный Chrome перед глазами — можно остановить, залогиниться, закрыть баннер, перезапустить шаг, расширить сбор, уточнить запрос. Итераций — сколько угодно. - Не только deep research : ещё и инструмент для браузерной автоматизации + извлечения контента, форм, HTML-данных. - Расширяемо : новые сайты добавляются профилями в scripts/sites/*.json — селекторы и "контролы" живут отдельно от кода и промптов.

https://habr.com/ru/articles/1006470/

#deep_research #ai #искусственный_интеллект #perplexity #промптинг #аналитика #исследование_программ #бесплатные_инструменты #автоматизация #продуктивность

Kimi Released Kimi K2.5, Open-Source Visual SOTA-Agentic Model
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
#ycombinator #Kimi #K2_5 #Kimi_K2_5 #visual_coding #agent_swarm #office #PPT #slides #presentation #Moonshot_AI #月之暗面 #deep_research #Excel #PDF #Word #websites

Kimi Released Kimi K2.5, Open-Source Visual SOTA-Agentic Model
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
#ycombinator #Kimi #K2_5 #Kimi_K2_5 #visual_coding #agent_swarm #office #PPT #slides #presentation #Moonshot_AI #月之暗面 #deep_research #Excel #PDF #Word #websites

Kimi Released Kimi K2.5, Open-Source Visual SOTA-Agentic Model
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
#ycombinator #Kimi #K2_5 #Kimi_K2_5 #visual_coding #agent_swarm #office #PPT #slides #presentation #Moonshot_AI #月之暗面 #deep_research #Excel #PDF #Word #websites

Kimi Released Kimi K2.5, Open-Source Visual SOTA-Agentic Model
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
#ycombinator #Kimi #K2_5 #Kimi_K2_5 #visual_coding #agent_swarm #office #PPT #slides #presentation #Moonshot_AI #月之暗面 #deep_research #Excel #PDF #Word #websites

Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают. Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме. Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных. Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia. Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.

https://habr.com/ru/articles/981628/

#Deep_Research #Gemini #OpenAI #LangChain #LLM #Nvidia #Nemotron_3 #LLMсервер #inference_as_a_service

Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают. Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме. Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных. Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia. Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.

https://habr.com/ru/articles/981628/

#Deep_Research #Gemini #OpenAI #LangChain #LLM #Nvidia #Nemotron_3 #LLMсервер #inference_as_a_service

Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают. Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме. Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных. Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia. Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.

https://habr.com/ru/articles/981628/

#Deep_Research #Gemini #OpenAI #LangChain #LLM #Nvidia #Nemotron_3 #LLMсервер #inference_as_a_service

Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают. Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме. Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных. Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia. Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.

https://habr.com/ru/articles/981628/

#Deep_Research #Gemini #OpenAI #LangChain #LLM #Nvidia #Nemotron_3 #LLMсервер #inference_as_a_service

Gemini の「Deep Research」機能が強化、グラフや図表もまじえたレポートを出力できるように／有償サブスクリプション「Google AI Ultra」で提供
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2071883.html

#forest_watch_impress #Gemini #Deep_Research #genai #文章生成 #画像生成 #その他

Android/iOS「Gemini Deep Research」Gmail/Google ドライブ/Chat接続展開
https://jetstream.blog/2025/11/15/android-ios-gemini-deep-research-workspace-app-integration/

#jetstream_blog #Android情報 #Android #Deep_Research #Gemini #Gemini_Deep_Research #Gmail #Google_Chat #Google_Workspace #Google_スプレッドシート #Google_スライド #Google_ドキュメント #Google_ドライブ #iOS

Android/iOS「Gemini Deep Research」Gmail/Google ドライブ/Chat接続展開
https://jetstream.blog/2025/11/15/android-ios-gemini-deep-research-workspace-app-integration/

#jetstream_blog #Android情報 #Android #Deep_Research #Gemini #Gemini_Deep_Research #Gmail #Google_Chat #Google_Workspace #Google_スプレッドシート #Google_スライド #Google_ドキュメント #Google_ドライブ #iOS

Android/iOS「Gemini Deep Research」Gmail/Google ドライブ/Chat接続展開
https://jetstream.blog/2025/11/15/android-ios-gemini-deep-research-workspace-app-integration/

#jetstream_blog #Android情報 #Android #Deep_Research #Gemini #Gemini_Deep_Research #Gmail #Google_Chat #Google_Workspace #Google_スプレッドシート #Google_スライド #Google_ドキュメント #Google_ドライブ #iOS

「NotebookLM」に「Deep Research」エージェントが追加、研究者のようにソースを分析／使えるデータも拡充、手書きメモやパンフレット画像、スプレッドシートの統計、Googleドライブ内のPDFなど
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2062709.html

#forest_watch_impress #NotebookLM #Deep_Research

「Gemini」のDeep Researchが「Google Workspace」と連携 ～社内のGmailやファイルも資料に／インターネットにはない内部資料も活用して、より良質な資料を生成
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2060953.html

#forest_watch_impress #Gmail #Google_ドライブ #Google_Chat #Google_Workspace #Gemini #Deep_Research #genai #文章生成

「Gemini」のDeep Researchが「Google Workspace」と連携 ～社内のGmailやファイルも資料に／インターネットにはない内部資料も活用して、より良質な資料を生成
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2060953.html

#forest_watch_impress #Gmail #Google_ドライブ #Google_Chat #Google_Workspace #Gemini #Deep_Research #genai #文章生成

「Gemini」のDeep Researchが「Google Workspace」と連携 ～社内のGmailやファイルも資料に／インターネットにはない内部資料も活用して、より良質な資料を生成
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2060953.html

#forest_watch_impress #Gmail #Google_ドライブ #Google_Chat #Google_Workspace #Gemini #Deep_Research #genai #文章生成

[Перевод] Детальный гайд по выбору нейросети для Deep Research. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude

AI-агенты экономят до 90 % времени на исследованиях, но по умолчанию выдают отчёты с сомнительными источниками и слабой логикой. Чтобы получить результат уровня McKinsey, нужно управлять процессом: от постановки цели и контекста до контроля методологии и формата вывода. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude и разбираем шаги по подготовке промпта

https://habr.com/ru/articles/941252/

#искусственный_интеллект #ai #deep_research #chatgpt #gemini #perplexity #claude #grok #промптинг #аналитика

Как создать свой Perplexity: Архитектура AI для глубокого исследования на Next.js и OpenAI

Многие программисты в ближайшие годы потеряют работу из-за ИИ. Ваша задача — самому стать тем, кто строит Perplexity, а не тем, кто только ими пользуется. К концу статьи у вас будет четкое понимание того, как построить self-hosted SaaS для глубокого исследования, который можно встроить в любой продукт. Переходите, копируйте репозиторий , поднимайте и вы сможете в полном мере насладиться экспериментами и изучить логи.

https://habr.com/ru/articles/923948/

#agi #aifa #nextjs #next #vercel #openai #ai #artificial_intelligence #ai_agents #deep_research

[Перевод] GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?

Поисковые возможности языковых моделей наконец перешли от многообещающих демонстраций к реально полезным инструментам. Новые модели o3, o4-mini от OpenAI и обновленный Gemini 2.5 Pro научились выполнять поиск как часть процесса рассуждений перед формированием ответа, что практически исключает галлюцинации. Эти системы могут за считанные секунды проводить исследования, на которые раньше уходили часы работы человека.

https://habr.com/ru/articles/903082/

#искусственный_интеллект #поиск #o3 #o4mini #chatgpt #gemini #deep_research #google

[Перевод] GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?

Поисковые возможности языковых моделей наконец перешли от многообещающих демонстраций к реально полезным инструментам. Новые модели o3, o4-mini от OpenAI и обновленный Gemini 2.5 Pro научились выполнять поиск как часть процесса рассуждений перед формированием ответа, что практически исключает галлюцинации. Эти системы могут за считанные секунды проводить исследования, на которые раньше уходили часы работы человека.

https://habr.com/ru/articles/903082/

#искусственный_интеллект #поиск #o3 #o4mini #chatgpt #gemini #deep_research #google

[Перевод] GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?

Поисковые возможности языковых моделей наконец перешли от многообещающих демонстраций к реально полезным инструментам. Новые модели o3, o4-mini от OpenAI и обновленный Gemini 2.5 Pro научились выполнять поиск как часть процесса рассуждений перед формированием ответа, что практически исключает галлюцинации. Эти системы могут за считанные секунды проводить исследования, на которые раньше уходили часы работы человека.

https://habr.com/ru/articles/903082/

#искусственный_интеллект #поиск #o3 #o4mini #chatgpt #gemini #deep_research #google

[Перевод] GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?

Поисковые возможности языковых моделей наконец перешли от многообещающих демонстраций к реально полезным инструментам. Новые модели o3, o4-mini от OpenAI и обновленный Gemini 2.5 Pro научились выполнять поиск как часть процесса рассуждений перед формированием ответа, что практически исключает галлюцинации. Эти системы могут за считанные секунды проводить исследования, на которые раньше уходили часы работы человека.

https://habr.com/ru/articles/903082/

#искусственный_интеллект #поиск #o3 #o4mini #chatgpt #gemini #deep_research #google

Reclamar la teva identitat digital – Programa 615

En aquest episodi parlem de com reclamar la teva identitat digital i del concepte de “deep research”.

#identitatdigital #deep_research #podcast #català #tecnologia

https://mossegalapoma.cat/reclamar-la-teva-identitat-digital-programa-615/

[Перевод] Как на самом деле работает инструмент Deep Research в Perplexity AI? Я покажу вам, как работает его системный промпт

В прошлой статье я написал о том, как взломал системный промпт Perplexity AI, правильно угадав некоторые внутренние разделители токенов и использовав собственную нейродивергенцию в качестве инструмента социальной инженерии. Сегодня я вернулся с продолжением, которого вы так долго ждали: я успешно взломал Deep Research. Если вы не успели прочитать первую статью , то вот краткая версия: Я использовал свой опыт с афазией (в результате закрытой черепно-мозговой травмы), чтобы представить себя в роли того, кого системы ИИ считают «gameable» пользователем, что приводит к неправильному выводу. Затем, выявив человеческие ошибки в системных промптах Perplexity и разделителях токенов, я убедил ИИ, что уже знаю его внутреннюю работу, что привело к раскрытию всех его системных промптов. Несколько дней назад была представлена новая функция Deep Research, которая позволяет генерировать результаты на уровне исследовательских отчетов. Согласно пресс-релизу Perplexity, она «достигла высоких показателей на Humanity's Last Exam», который является самым сложным экзаменом для магистров. Когда ИИ превзойдет всех экспертов мирового класса во всех возможных областях, наступит «переломный момент» для человечества.

https://habr.com/ru/articles/884006/

#perplexity #perplexity_ai #deep_research #ai #ии #системный_промпт

Об OpenAI Deep Research

Всем привет! Меня зовут Владимир, я разработчик ИИ с 8-летним стажем (до этого много backend-frontend, веб-разработки и всего такого), увлеченный наукой и технологиями (в первую очередь наукой омоложения, физикой, автоматизацией -- в прочем как и Вы). В своей карьере мне довелось пережить эволюцию поисковых инструментов: от эпохи простых поисковиков, через взрыв популярности форумов и Stack Overflow, до появления современных AI-ассистентов. И каждый новый виток этой эволюции менял наш подход к поиску и анализу информации. Теперь же на горизонте замаячило нечто действительно революционное — автономные ИИ-агенты для проведения исследований. Сегодня я расскажу об одном из самых обсуждаемых таких инструментов — OpenAI Deep Research . Этот специальный режим ChatGPT обещает вывести поиск информации на новую глубину. Давайте разберемся, что он из себя представляет, чем отличается от привычных нам инструментов, и как его можно применить с максимальной пользой...

https://habr.com/ru/articles/879488/

#OpenAI #Deep_Research #автономные_агенты #искусственный_интеллект #аналитика #исследования