博客
关于我
谷歌的Deep Search#生成式搜索引擎的进化方向
阅读量:741 次
发布时间:2019-03-22

本文共 299 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

谷歌近期发布了一个深度研究助手,旨在提升用户的效率和研究报告生成能力。该助手基于Gemini 2.0 Flash技术,能够提供更强的性能和速度支持。

Gemini 2.0 Flash通过AI技术优化了聊天体验,并显著提升了模型的理解和响应能力。这使得用户能够快速生成高质量的研究报告,快速获取所需信息。系统能够执行深度分析,帮助用户快速浏览和筛选相关信息,显著提升研究效率。

其优势包括:

  • 利用AI进行深度分析,快速筛选相关信息
  • 生成高质量的研究报告,帮助用户快速获取信息
  • 优化聊天体验,提升用户互动效率
  • 通过Gemini 2.0 Flash,用户能够更高效地完成研究任务,充分发挥AI技术的潜力。

    转载地址:http://jwfwk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NCNN中的模型量化解决方案:源码阅读和原理解析
    查看>>
    NCNN源码学习(1):Mat详解
    查看>>
    nc命令详解
    查看>>
    NC综合漏洞利用工具
    查看>>
    ndarray 比 recarray 访问快吗?
    查看>>
    ndk-cmake
    查看>>
    NdkBootPicker 使用与安装指南
    查看>>
    ndk特定版本下载
    查看>>
    NDK编译错误expected specifier-qualifier-list before...
    查看>>
    Neat Stuff to Do in List Controls Using Custom Draw
    查看>>
    Necurs僵尸网络攻击美国金融机构 利用Trickbot银行木马窃取账户信息和欺诈
    查看>>
    Needle in a haystack: efficient storage of billions of photos 【转】
    查看>>
    NeHe OpenGL教程 07 纹理过滤、应用光照
    查看>>
    NeHe OpenGL教程 第四十四课:3D光晕
    查看>>
    Neighbor2Neighbor 开源项目教程
    查看>>
    neo4j图形数据库Java应用
    查看>>
    Neo4j图数据库_web页面关闭登录实现免登陆访问_常用的cypher语句_删除_查询_创建关系图谱---Neo4j图数据库工作笔记0013
    查看>>