AI խորը հետազոտություն

Ընտրեք թեմա։ AI- ն ծրագրում է կենտրոնացված ենթահարցեր, որոնում է կենդանի կայքում և գրում է կառուցվածքային զեկույց՝ մեջբերված աղբյուրներով։

Compare the leading open-source LLMs for coding in 2026 What are the health effects of intermittent fasting? History and current state of solid-state batteries

Ազատ. Յուրաքանչյուր զեկույցը արժե ~800 tokens ձեր օրական ռեսուրսներից:

Սկզբնական աղբյուր

Ինչպես է աշխատում խորը հետազոտությունը

Տեղադրել թեման

2016 թվականի հունվարի 26-ին կայքում հայտնվեցին 2016 թվականի ռեկորդային ցուցանիշները՝ 100♠2016 այցելու։ 2016 թվականի հունվարի 26-ին կայքում հայտնվեցին 2016 թվականի ռեկորդային ցուցանիշները՝ 100♠2016 այցելու։

Այն պլանավորում է ենթահարցերը :

Ձեր թեման AI-ն բաժանում է 3-5 կենտրոնացված ենթահարցերի, որպեսզի հետազոտությունը ներառի բոլոր ոլորտները, ոչ միայն ակնհայտը։ Դուք կտեսնեք, որ դրանք հայտնվում են հետազոտության հետքերում։

Այն որոնում է և կարդում է աղբյուրները

Յուրաքանչյուր ենթահարց ընթացիկ որոնում է կատարում։ AI-ն կարդում է արդյունքները, ջնջում է կրկնօրինակված աղբյուրները և պահում է ամենակարևորները։ Դուք կարող եք դիտել յուրաքանչյուր որոնման կատարումը։

Ստացել մատնանշված զեկույցը

Դուք ստանում եք կառուցվածքային զեկույց՝ վերնագրերով և կարևորագույն հանգամանքներով։ Յուրաքանչյուր պնդում մեջբերվում է թվավորված [1][2] հղումով՝ սեղմեք ցանկացած մեջբերում կամ աղբյուրների ցանկ՝ ստուգելու համար։

Օգտագործել խորը որոնում

Համեմատություններ, նոր թեմայի վերլուծություն, շուկայի կամ մրցակիցների հետազոտություն, due diligence, և գրելու նախքան մատնանշված նյութերի հավաքում — ամեն ինչ, ինչ ցանկանում եք հասկանալ, աղբյուրների հետ։

Պետք է արագ պատասխան տալ։

Ընդհանուր առմամբ, յուրաքանչյուր պրոցեսոր ունի 16 պրոցեսորային պրոցեսորներ, որոնք դասակարգվում են ըստ պրոցեսորի արագության՝ արագության աստիճանի, պրոցեսորի թողունակության և այլն։

Փորձել AI որոնում

Հաճախակի տրվող հարցեր

Free AI Deep Research-ը բազմակողմանի հետազոտական գործիք է։ Դուք տալիս եք թեման, AI-ն նախ պլանավորում է մի քանի կենտրոնացված ենթահարցեր, որոնում է յուրաքանչյուրը կենդանի կայքում, ապա կարդում է բոլոր աղբյուրները և գրում է կառուցվածքավորված, մեջբերված զեկույց՝ մեկ արագ պատասխանի փոխարեն։

AI որոնումը կատարում է մեկ որոնում և տալիս ձեզ կարճ սինթետիկ պատասխան։ Deep Research-ը բաժանում է ձեր թեման 3-5 ենթահարցերի, կատարում առանձին որոնում յուրաքանչյուրի համար, ջնջում է աղբյուրների կրկնօրինակները և գրում է երկարատև զեկույց՝ վերնագրերով, համեմատություններով և կարևորագույն եզրակացություններով։ Լավագույնը այն թեմաների համար, որոնք դուք ցանկանում եք իրականում հասկանալ, ոչ թե պարզապես որոնել։

Այո, յուրաքանչյուր հետազոտական զեկույցը արժե մոտ 800 tokens ձեր օրական ռեսուրսներից։ Դուք ստանում եք 6000 tokens/օր անվճար առանց հաշվի, կամ 30/օր անվճար հաշվի դեպքում։

Լեզվի մոդել է ծրագրում ենթահարցերը, մեր սեփական SearXNG որոնման համակարգը ստանում է յուրաքանչյուրի համար իրական արդյունքներ, և մոդելն ամբողջությամբ սինթեզում է այն մի զեկույցի մեջ։ Դուք կարող եք դիտել յուրաքանչյուր քայլ, որը կատարվում է հետազոտության ճանապարհին, երբ այն աշխատում է։

Այո, յուրաքանչյուր պնդում մեջբերվում է ինտերնետում [1][2]-ի նման թվավորված հղումով, և աղբյուրների ամբողջական ցանկը ցույց է տրվում զեկույցի տակ, որպեսզի դուք կարողանաք ստուգել ինչ-որ բան կամ ավելին կարդալ։

Այո, այն որոնում է կենդանի կայքում հարցման ժամանակ, այնպես որ այն չի սահմանափակվում ինտելեկտուալ մոդելի գիտելիքների սահմանափակումով։

Ոչ, դուք կարող եք անմիջապես սկսել հետազոտական զեկույցը առանց հաշիվ ստեղծելու։

Հիմնականում 20-60 վայրկյան. այն կատարում է մի քանի որոնում և գրում երկար պատասխան, այնպես որ ավելի երկար է տևում, քան մեկ արագ որոնում։ Դուք կարող եք հետևել առաջընթացին հետազոտության հետքերում։

Այո, մուտքագրեք ձեր թեման ցանկացած լեզվով և զեկույցը կգրվի այդ լեզվով, օգտագործելով վեբից ստացված աղբյուրները։

Ձեր հարցումները չեն պահպանվում կամ գրանցվում։ Փնտրումները կատարվում են մեր սեփական սերվերում տեղադրված SearXNG- ի միջոցով, ոչ թե երրորդ կողմի հետազոտողի միջոցով։

Համեմատություններ («RAG-ի համար լավագույն բաց աղբյուրի վեկտորային տվյալների բազա»), գրականության ժանրի վերլուծություններ, շուկայի կամ մրցակիցների սկաններ, due diligence, նոր թեմայի ուսուցում, կամ ինչ-որ բան գրելուց առաջ հիշատակված նյութերի հավաքում.

Այո։ Ավելի խորը հետազոտությունը հասանելի է որպես HTTPS-ի միակ կոչ /v1/research/-ի համար՝ Bearer-ի կոդով։ Մանրամասնությունների համար տե՛ս /api/։

Սիրում ես Free.ai-ը, ասա ընկերներիդ։

Առաջարկել այս էջը