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
    opencv17-laplance算子
    查看>>
    opencv18-canny检测算法
    查看>>
    opencv19-霍夫直线变化
    查看>>
    opencv2-矩阵掩膜操作
    查看>>
    opencv20-霍夫圆检测
    查看>>
    opencv21-像素重映射
    查看>>
    opencv22-直方图均衡化
    查看>>
    opencv23-直方图计算
    查看>>
    opencv24-直方图比较
    查看>>
    opencv25-直方图反向投影
    查看>>
    opencv26-模板匹配
    查看>>
    opencv27-轮廓发现
    查看>>
    opencv28-凸包
    查看>>
    opencv29-轮廓周围绘制矩形框和圆形框
    查看>>
    OpenCV3 install tutorial for Mac
    查看>>
    opencv3-Mat对象
    查看>>
    opencv30-图像矩
    查看>>
    opencv32-基于距离变换和分水岭的图像分割
    查看>>
    opencv4-图像操作
    查看>>
    opencv5-图像混合
    查看>>