Vai trò của các mô hình Nghiên cứu sâu trong sự tiến bộ của AI

Nghiên cứu luôn là cuộc đua với thời gian. Giờ đây, với trí tuệ nhân tạo (AI) , cuộc đua này đang diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. AI không chỉ là tự động hóa các tác vụ nữa. Nó đang thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và diễn giải thông tin. Từ việc phân loại qua các tập dữ liệu khổng lồ đến việc khám phá thông tin chi tiết trong vài giây, các công cụ nghiên cứu AI đang định nghĩa lại tốc độ và chiều sâu của việc khám phá thông tin.

Một phần quan trọng của sự thay đổi này là sự gia tăng của các mô hình Nghiên cứu sâu, vốn đã nhanh chóng trở thành một xu hướng chính. Các công ty trong ngành AI đang tung ra các phiên bản riêng của họ, báo hiệu một sự thay đổi cơ bản trong cách AI xử lý và cung cấp thông tin. 

Không giống như các công cụ AI truyền thống cung cấp phản hồi ở mức bề mặt, các mô hình tiên tiến này đào sâu hơn, cố gắng cung cấp thông tin chi tiết có ngữ cảnh và chính xác cao. Các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google và Perplexity đang thúc đẩy phong trào này, liên tục cải thiện khả năng nghiên cứu của AI.

Tiến trình này thể hiện rõ trong các bài kiểm tra chuẩn như Bài kiểm tra cuối cùng của Nhân loại, đánh giá mô hình AI về lý luận phức tạp và giải quyết vấn đề. Mô hình Nghiên cứu sâu của OpenAI cho thấy sự cải thiện ấn tượng so với các phiên bản trước. Bước nhảy vọt về hiệu suất này có nghĩa là mô hình có thể giải quyết các câu hỏi nghiên cứu đầy thách thức một cách chính xác và chuẩn xác.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các tính năng độc đáo của các mô hình Nghiên cứu sâu từ OpenAI, Google và Perplexity. Chúng ta sẽ xem xét cách các mô hình này cải thiện phương pháp nghiên cứu, thúc đẩy năng suất và định hình tương lai của trợ lý hỗ trợ AI.

Tổng quan về các mô hình Nghiên cứu sâu

Hãy bắt đầu bằng cách xem xét kỹ hơn cách các mô hình Nghiên cứu sâu khác nhau thúc đẩy đổi mới nghiên cứu bằng những hiểu biết sâu sắc.

Mô hình nghiên cứu sâu của OpenAI

Vào ngày 2 tháng 2 năm 2025, OpenAI đã giới thiệu Deep Research, một mô hình giống như tác nhân AI tiên tiến được thiết kế cho nghiên cứu chuyên sâu, nhiều bước. Được kích hoạt bởi một biến thể của mô hình OpenAI o3 sắp ra mắt, nó có thể quét hàng trăm nguồn, bao gồm văn bản, hình ảnh và PDF. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu này để tạo các báo cáo chi tiết, được trích dẫn chỉ trong 5 đến 30 phút, nhanh hơn nhiều so với nghiên cứu thủ công.

Không giống như các chatbot AI cơ bản, Deep Research được xây dựng cho các chuyên gia trong các lĩnh vực như tài chính, khoa học và kỹ thuật, những người cần các công cụ có độ chính xác và chiều sâu, không chỉ là câu trả lời nhanh chóng. Deep Research thậm chí còn yêu cầu người dùng làm rõ trong quá trình này để tinh chỉnh kết quả. 

OpenAI đang tiếp tục cải thiện nó và gần đây đã thêm hình ảnh nhúng có trích dẫn và xử lý tệp tốt hơn. Nhìn chung, cho dù phân tích thị trường hay phân tích các nghiên cứu kỹ thuật, Deep Research đều hướng đến mục tiêu cung cấp thông tin chi tiết có cấu trúc và đáng tin cậy.

‍

Google Mô hình nghiên cứu sâu Gemini của

Google Gemini Deep Research, được ra mắt vào ngày 11 tháng 12 năm 2024, là một trợ lý AI được thiết kế để đơn giản hóa sự phức tạp của các tác vụ liên quan đến nghiên cứu sâu. Nó tự động hóa toàn bộ quy trình bằng cách thực hiện tìm kiếm trên web, phân tích dữ liệu và tạo báo cáo có cấu trúc. Nó cũng cung cấp các liên kết nguồn trực tiếp, tất cả chỉ trong khoảng năm phút.

Điều làm cho Gemini trở nên độc đáo là cách tiếp cận năng động và lặp đi lặp lại của nó. Thay vì chỉ đưa ra các kết quả tĩnh, nó tinh chỉnh các truy vấn của mình khi khám phá ra những hiểu biết mới. Nó bắt đầu bằng cách tìm kiếm thông tin chung nhưng thay đổi trọng tâm khi thu thập thêm thông tin chi tiết. Quá trình này lặp lại cho đến khi nó tạo ra một bản tóm tắt rõ ràng và có cấu trúc tốt để xuất dưới dạng một tài liệu được định dạng gọn gàng.

Gemini cũng có thể giúp người dùng khám phá các nguồn tài nguyên có giá trị nhưng thường bị bỏ qua mà các tìm kiếm tiêu chuẩn có thể bỏ lỡ. Nếu bạn cần thêm thông tin chi tiết về một chủ đề nào đó, bạn chỉ cần đặt một câu hỏi tiếp theo và Gemini có thể tinh chỉnh báo cáo theo thời gian thực. 

‍

Mô hình nghiên cứu sâu của Perplexity

Ra mắt vào ngày 14 tháng 2 năm 2025, chế độ Nghiên cứu sâu của Perplexity đưa việc trả lời câu hỏi lên một tầm cao mới. Chế độ này thực hiện nhiều tìm kiếm, phân tích hàng trăm nguồn và áp dụng lý luận nâng cao để đưa ra những hiểu biết sâu sắc ở cấp độ chuyên gia, tất cả chỉ trong vài phút.

Công cụ này tiết kiệm thời gian bằng cách xử lý các chủ đề phức tạp mà nếu không sẽ phải mất nhiều giờ nghiên cứu thủ công. Cách tiếp cận của nó thông minh và thích ứng: nó tìm kiếm trên web, đọc tài liệu và tinh chỉnh chiến lược của mình khi thu thập thêm thông tin. Kết quả có thể là một báo cáo rõ ràng, chi tiết mà bạn có thể xuất dưới dạng PDF hoặc tài liệu hoặc chia sẻ dưới dạng Trang Perplexity.

‍

Điểm khác biệt của từng mô hình AI nghiên cứu sâu là gì?

Điều thực sự làm cho các mô hình này khác biệt là phương pháp nghiên cứu thông minh của chúng. Mỗi mô hình đều sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để đưa ra câu trả lời chất lượng cao một cách hiệu quả. 

Sau đây là cái nhìn nhanh về cách chúng hoạt động:

• Mô hình nghiên cứu sâu của OpenAI : Nó được đào tạo từ đầu đến cuối với học tăng cường trên các nhiệm vụ duyệt và lý luận đầy thử thách, cho phép nó lập kế hoạch các quỹ đạo tìm kiếm nhiều bước để định vị và xác minh dữ liệu. Nó thích ứng theo thời gian thực bằng cách quay lại và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới phát hiện.

• Mô hình nghiên cứu sâu Gemini của Google : Nó tạo ra một kế hoạch nghiên cứu nhiều bước và duyệt và tinh chỉnh các tìm kiếm trên web theo từng bước để thu thập, xác minh và tổng hợp dữ liệu có liên quan. Nó liên tục điều chỉnh cách tiếp cận của mình dựa trên thông tin mới.

• Mô hình nghiên cứu sâu của Perplexity: Mô hình này liên tục tạo ra và tinh chỉnh kế hoạch nghiên cứu, tìm kiếm, đọc và lý luận qua hàng trăm nguồn để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc về một chủ đề. 

Mặc dù có các quy trình khác nhau chạy bên dưới các mô hình này, chúng có chung nhiều tính năng. Tất cả chúng đều có thể phân tích dữ liệu, xác định các mẫu chính và tạo báo cáo có cấu trúc, trình bày thông tin chi tiết theo định dạng rõ ràng và dễ đọc. Tương tự như vậy, chúng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ trực quan như biểu đồ và đồ thị để giúp thông tin dễ diễn giải hơn. Ngoài ra, chúng hỗ trợ quản lý trích dẫn tích hợp đảm bảo tính minh bạch. 

‍

Tác động của các mô hình Nghiên cứu sâu 

Các mô hình Nghiên cứu sâu có tiềm năng định nghĩa lại cách chúng ta làm việc bằng cách xử lý các nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp với tốc độ và độ chính xác. Chúng có thể phân tích lượng thông tin khổng lồ trong vài phút, cung cấp thông tin chi tiết có cấu trúc giúp tiết kiệm thời gian trong nhiều ngành. 

Bằng cách xác định các mẫu ẩn và tạo ra các quan sát chính xác, các mô hình này có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa hoạt động, dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định thông minh hơn. Ngoài các doanh nghiệp lớn, chúng giúp sinh viên, công ty nhỏ và cá nhân có thể tiếp cận nghiên cứu ở cấp độ chuyên gia, cho phép đưa ra lựa chọn sáng suốt mà không cần chuyên môn. 

Ứng dụng thực tế trong nhiều ngành công nghiệp

Sau đây là một số ứng dụng thực tế của mô hình Nghiên cứu sâu:

• Phân tích đầu tư và tài chính: Có thể được sử dụng để tạo ra bản đánh giá chuyên sâu về dữ liệu thị trường, báo cáo tài chính và xu hướng tin tức nhằm giúp các nhà đầu tư và nhà phân tích xác định các cơ hội và rủi ro sinh lợi.

• Tăng tốc nghiên cứu khoa học: Các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như y học có thể sử dụng các mô hình này để nghiên cứu dữ liệu và khám phá những đột phá mới. Ví dụ, họ có thể quét hàng nghìn bài báo nghiên cứu để xác định các phương pháp điều trị tiềm năng.
• Thông tin chi tiết về phát triển sản phẩm : Các mô hình này có thể giúp xem xét phản hồi của khách hàng, xu hướng thị trường và dữ liệu cạnh tranh để cung cấp thông tin cho việc đổi mới sản phẩm và lập kế hoạch chiến lược.

• Hỗ trợ các quyết định chính sách: Chính phủ và các tổ chức nghiên cứu có thể sử dụng các mô hình này để phân tích các vấn đề toàn cầu và hỗ trợ tạo ra các chính sách và quy định có tác động lớn hơn. 

• Nghiên cứu pháp lý tự động: Các mô hình này có thể nhanh chóng phân tích cơ sở dữ liệu khổng lồ về luật lệ, quy chế và ý kiến pháp lý để xác định tiền lệ và hiểu biết có liên quan. 

So sánh các mô hình nghiên cứu sâu

Mỗi mô hình Nghiên cứu sâu đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Ví dụ, mô hình Nghiên cứu sâu của OpenAI đạt độ chính xác 26,6% trong chuẩn mực Kỳ thi cuối cùng của loài người, mặc dù nó chỉ giới hạn cho người dùng Pro.

Trong khi đó, mô hình Deep Research của Perplexity cung cấp giao diện thân thiện với người dùng với các truy vấn hàng ngày miễn phí, đạt độ chính xác 21,1%. Đồng thời, mô hình Deep Research của Gemini là trợ lý AI nhanh hơn, nhưng đạt độ chính xác thấp hơn là 6,2% và yêu cầu đăng ký Gemini Advanced trả phí.

‍

Ưu và nhược điểm của việc tận dụng các mô hình Nghiên cứu sâu

Bây giờ chúng ta đã thấy cách các mô hình này có thể thúc đẩy hiểu biết sâu sắc trong nhiều ngành, hãy cùng xem nhanh những lợi thế của chúng:

• Khả năng mở rộng : Các mô hình này có thể thích ứng với nhiều nhu cầu nghiên cứu khác nhau, từ truy xuất thông tin nhanh đến phân tích chuyên sâu. Chúng xử lý cả các truy vấn quy mô nhỏ và các dự án quy mô lớn trên nhiều ngành. 

• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các quy trình nghiên cứu phức tạp làm giảm nhu cầu làm việc thủ công, cắt giảm đáng kể chi phí lao động. Các tổ chức có thể chuyển hướng khoản tiết kiệm này sang đổi mới, cải thiện năng suất chung.

• Dự đoán xu hướng: Các mô hình này có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các xu hướng mới nổi trước khi chúng trở nên phổ biến. Bằng cách phát hiện các mô hình và thay đổi sớm, chúng giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt.

Mặc dù các mô hình này mang lại nhiều lợi thế nhưng cũng có một số thách thức nhất định cần lưu ý:

• Quá tải ngữ cảnh : Các mô hình này đôi khi có thể phân tích quá mức, tập trung vào các chi tiết nhỏ và tạo ra các báo cáo dài. Người dùng có thể cần tinh chỉnh đầu ra để trích xuất những thông tin chi tiết có liên quan nhất.

• Những vấn đề nan giải về mặt đạo đức : Các mô hình AI nghiên cứu sâu có thể lấy thông tin từ nội dung có bản quyền. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý tiềm ẩn. Các doanh nghiệp có thể xem xét cẩn thận các đầu ra để đảm bảo tuân thủ.

• Phụ thuộc vào kỹ năng: Để có được kết quả tốt nhất đòi hỏi phải có hiểu biết về AI. Những lời nhắc không rõ ràng sẽ dẫn đến câu trả lời mơ hồ. Người dùng không có kinh nghiệm tạo truy vấn chính xác có thể gặp khó khăn trong việc tối đa hóa tiềm năng của mô hình.

Những điểm chính

Các mô hình Nghiên cứu sâu vẫn đang trong giai đoạn đầu. Mặc dù chúng cung cấp quyền truy cập nhanh vào các câu trả lời được nghiên cứu kỹ lưỡng, nhưng những câu trả lời này không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Đôi khi, các mô hình này có thể diễn giải sai dữ liệu, trộn lẫn các nguồn đáng tin cậy với tin đồn hoặc không làm nổi bật những điều không chắc chắn. Tuy nhiên, với những tiến bộ liên tục, chúng có tiềm năng trở thành các công cụ nghiên cứu đáng tin cậy.

Để có câu trả lời nhanh chóng, các mô hình đơn giản hơn như GPT-4o hoạt động tốt và có thể tiết kiệm chi phí hơn. Tuy nhiên, khi AI tiếp tục cải thiện, chúng ta có thể mong đợi các mô hình Nghiên cứu sâu này sẽ phát triển và cung cấp thông tin chi tiết hàng ngày thậm chí còn chính xác hơn. 

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá những tiến bộ như AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong xe tự lái trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.