ค้นพบว่า DeepResearch กำลังเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การวิจัยในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างไร

ในโลกดิจิทัลที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วนมีค่าอย่างยิ่ง ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเรียน นักวิจัย ผู้สร้างเนื้อหา หรือกลยุทธ์ธุรกิจ ความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากแหล่งข้อมูลมากมายเป็นสิ่งสำคัญ นี่คือที่มาของความสามารถ DeepResearch ของ ChatGPT ซึ่งเป็นการพัฒนาที่ก้าวล้ำที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราค้นพบความรู้และวิเคราะห์เชิงลึก

ที่แก่นของมัน DeepResearch กับ ChatGPT หมายถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการดำเนินการด้วยการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน วิเคราะห์หัวข้อที่ซับซ้อน และสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อส่งมอบคำตอบที่ครอบคลุม ในขณะที่โมเดล AI รุ่นแรกๆ ยอดเยี่ยมในการตอบคำถามระดับผิวเผิน แต่โมเดลขั้นสูงในปัจจุบันที่มีให้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Claila นำเสนอมูลค่ามากกว่าคำตอบที่รวดเร็ว

มาสำรวจว่า DeepResearch หมายถึงอะไรใน ChatGPT ทำไมถึงสำคัญ และคุณสามารถใช้มันเพื่อยกระดับประสิทธิภาพและการตัดสินใจของคุณได้อย่างไร

ChatGPT DeepResearch คืออะไร?

คำว่า DeepResearch ใน ChatGPT ไม่ใช่แค่คำโฆษณา มันสะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการทำมากกว่าแค่การถามตอบง่ายๆ มันครอบคลุมถึง:

• การใช้เหตุผลหลายขั้นตอน: การวิเคราะห์คำถามผ่านหลายขั้นตอนของตรรกะ
• ความเข้าใจตามบริบท: การรักษาบริบทในบทสนทนายาวๆ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องมากขึ้น
• การสังเคราะห์จากแหล่งที่มา: การประเมินและรวมข้อมูลจากจุดต่างๆ เพื่อสร้างคำตอบที่เป็นเอกภาพ

โดยพื้นฐานแล้ว DeepResearch ช่วยให้ ChatGPT เลียนแบบวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์อาจดำเนินการสืบสวนอย่างละเอียดของหัวข้อ: การรวบรวมข้อมูล การเปรียบเทียบมุมมอง และการนำเสนอข้อสรุปที่ละเอียดอ่อนและได้รับการสนับสนุนอย่างดี

ตัวอย่างในชีวิตจริง: สมมติว่าคุณกำลังเขียนข้อเสนอธุรกิจเกี่ยวกับอนาคตของพลังงานหมุนเวียน ด้วยคุณสมบัติ DeepResearch, ChatGPT สามารถรวบรวมแนวโน้มจากรายงานนโยบาย การศึกษาทางวิทยาศาสตร์ และการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจเพื่อช่วยคุณสร้างเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล—สิ่งที่เคยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการวิจัยด้วยตนเอง

วิวัฒนาการของ ChatGPT: จากการตอบกลับง่ายๆ ไปสู่การวิจัยที่ซับซ้อน

เมื่อ OpenAI เปิดตัวเวอร์ชั่นแรกๆ ของ ChatGPT ครั้งแรก การเน้นย้ำอยู่ที่การสร้างบทสนทนาที่เลียนแบบการสื่อสารของมนุษย์อย่างใกล้ชิด นี่เป็นก้าวสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการโต้ตอบของ AI เมื่อโมเดลมีการพัฒนา ขอบเขตของความสามารถได้ขยายออกไปในวิธีที่น่าประทับใจ

การเปิดตัวของ ChatGPT-4 และล่าสุด ChatGPT-4 ที่ปรับปรุงด้วยเครื่องมือ DeepResearch ได้แนะนำชุดคุณสมบัติขั้นสูง การปรับปรุงเหล่านี้ทำให้ AI สามารถเข้าใจคำถามที่ซับซ้อน—คำถามที่ซับซ้อนซึ่งต้องตีความส่วนประกอบหลายอย่างหรือความหมายที่ละเอียดอ่อน

นอกเหนือจากการเข้าใจแล้ว ChatGPT-4 ยังสามารถสร้างการอ้างอิง ซึ่งเป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับการใช้งานทางวิชาการหรือวิชาชีพที่การรับรองความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้ยังแสดงความสามารถในการเชื่อมโยงจุดข้อมูลข้ามสาขาวิชา โดยการรวมข้อมูลจากหลายสาขาเพื่อแสดงมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้น

ที่สำคัญที่สุดคือโมเดลนี้สามารถเสนอการวิเคราะห์เชิงวิจารณ์ได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถประเมินข้อโต้แย้ง ระบุจุดแข็งและจุดอ่อน และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีเหตุผล—ทักษะที่เคยคิดว่าเป็นสิทธิพิเศษของผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ การพัฒนาดังกล่าวเน้นย้ำบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ไม่เพียงแต่ในฐานะคู่สนทนา แต่ยังเป็นผู้ช่วยในการวิจัยและการวิเคราะห์ด้วย

การพัฒนาเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นแยกจากกัน—พวกเขาขับเคลื่อนโดยการผสานรวมและปลั๊กอินที่อนุญาตให้ ChatGPT เข้าถึงข้อมูลเว็บสด ฐานข้อมูลทางวิชาการ และเอกสารภายในด้วยการอนุญาตของผู้ใช้ ด้วย DeepResearch ผู้ใช้สามารถค้นพบการเชื่อมต่อที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่เคยถูกซ่อนอยู่ในสัญญาณรบกวน

ทำไม DeepResearch ถึงสำคัญในยุคของข้อมูลท่วมท้น

เราอยู่ในยุคที่ข้อมูลไม่มีที่สิ้นสุด แต่ความสนใจและเวลาเป็นสิ่งที่จำกัด การนำทางผ่านปริมาณข้อมูลมหาศาลของบทความ รายงาน และเอกสารขาวสามารถใช้แรงงานมากและเสี่ยงต่ออคติของมนุษย์ DeepResearch ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จัดการกับความท้าทายนี้โดยเสนอโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพซึ่งปรับให้เหมาะกับภูมิทัศน์ข้อมูลที่รวดเร็วในปัจจุบัน

หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญคือความสามารถในการกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ช่วยให้ผู้ใช้มุ่งเน้นเฉพาะสิ่งที่สำคัญจริงๆ แทนที่จะเสียเวลาไปกับแหล่งที่มาไร้สาระ นักวิจัยสามารถพึ่งพาระบบเพื่อชี้แนะพวกเขาไปยังเนื้อหาที่มีค่า

นอกจากนี้ DeepResearch ยังเน้นย้ำข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญภายในเอกสาร ช่วยลดขั้นตอนการทบทวน สิ่งนี้ลดความเสี่ยงในการพลาดจุดสำคัญและช่วยให้ผู้ใช้ดูดซับข้อมูลที่ซับซ้อนได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เครื่องมือนี้ยังเก่งในการสรุปข้อความยาวๆ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจแนวคิดที่สำคัญโดยไม่ต้องอ่านทุกคำ การย่อเอกสารที่ยาวให้เป็นบทสรุปที่ชัดเจน DeepResearch ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามอย่างมาก

สุดท้ายนี้ DeepResearch นำเสนอทัศนคติที่สมดุล ลดความเสี่ยงของอคติ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจถึงความเข้าใจที่เป็นอิสระและครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ที่ศึกษาผลกระทบของโซเชียลมีเดียต่อสุขภาพจิตสามารถขอให้ ChatGPT ทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบการศึกษาจากห้าปีที่ผ่านมา AI สามารถประเมินวิธีการวิจัย สรุปข้อสรุป และสร้างรายงานย่อ—ประหยัดเวลาหลายวันของการทำงานด้วยตนเอง

การใช้ ChatGPT DeepResearch บน Claila

Claila เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทดสอบโมเดลภาษาต่างๆ รวมถึง ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral และ Grok ของ Elon Musk สิ่งที่ทำให้ Claila แตกต่างไม่เพียงแต่เป็นอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย แต่ยังเป็นความมุ่งมั่นในการให้ผู้ใช้เข้าถึงโมเดลพรีเมียมฟรีสำหรับงานที่เพิ่มประสิทธิภาพเช่น การสร้างเนื้อหา การวิจัย การสร้างภาพ และอื่นๆ

เมื่อใช้ ChatGPT บน Claila คุณสามารถเปิดใช้งานโหมด DeepResearch โดยการเลือกงานเช่น:

• ความช่วยเหลือด้านการวิจัยทางวิชาการ
• การวิเคราะห์แนวโน้มตลาด
• การสรุปเอกสารทางกฎหมาย
• การเปรียบเทียบประวัติศาสตร์
• การสอนเชิงเทคนิค

เพราะ Claila รวม LLM ชั้นนำหลายตัว คุณไม่ถูกจำกัดเฉพาะโมเดลของ OpenAI คุณสามารถเปรียบเทียบวิธีที่ Claude หรือ Gemini เข้าถึงงานวิจัยเดียวกัน เพื่อการตรวจสอบที่ลึกซึ้งและข้อมูลเชิงลึกที่กว้างขึ้น

ประโยชน์หลักของ DeepResearch ใน ChatGPT

การใช้เครื่องมือ DeepResearch ของ ChatGPT สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความลึกของงานที่ขับเคลื่อนด้วยการวิจัยได้อย่างมาก หนึ่งในประโยชน์หลักคือการเร่งการสร้างข้อมูลเชิงลึก ซึ่งงานที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันสามารถทำได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาที การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้มืออาชีพสามารถจัดสรรเวลาได้มากขึ้นกับการวิเคราะห์และกลยุทธ์แทนที่จะเป็นการรวบรวมข้อมูล

ข้อได้เปรียบหลักอีกประการหนึ่งคือการตัดสินใจที่ดีขึ้น ด้วยความสามารถในการสังเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุม ChatGPT ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกตามข้อมูลเชิงลึกที่ครบถ้วนและได้รับการสนับสนุนจากหลักฐาน การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลไม่เพียงแต่เร็วขึ้น แต่ยังน่าเชื่อถือมากขึ้น

สำหรับผู้สร้างเนื้อหา DeepResearch นำเสนอการเพิ่มคุณค่าเนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญ นักเขียนและนักการตลาดสามารถผลิตเนื้อหาที่มีข้อมูลตามข้อเท็จจริงที่โดดเด่นในตลาดที่อิ่มตัว ความสามารถในการยึดเนื้อหาในข้อมูลที่ตรวจสอบได้จะเพิ่มความน่าเชื่อถือและการมีส่วนร่วม

นอกจากนี้ การอัปเดตล่าสุดของ ChatGPT ยังรวมถึงความสามารถในการแนะนำการอ้างอิงที่เชื่อถือได้ การปรับปรุงนี้หมายความว่าผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลที่มีแหล่งที่มาในงานของพวกเขา ซึ่งช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือโดยรวมของบทความ เอกสารขาว หรือรายงาน (อ้างอิงที่มีให้ตามคำขอ)

สุดท้ายนี้ DeepResearch สนับสนุนการวิเคราะห์ข้ามสาขา ทำให้การผสมผสานความรู้จากหลายสาขาเป็นไปได้ ความสามารถนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลเชิงลึกจากด้านจิตวิทยาและเศรษฐศาสตร์ ตัวอย่างเช่น เพื่อตรวจสอบและคาดการณ์พฤติกรรมตลาด—แนวทางที่ส่งเสริมการคิดเชิงนวัตกรรมและการแก้ปัญหาแบบหลายมิติ

DeepResearch ในการปฏิบัติ: กรณีการใช้งานข้ามอุตสาหกรรม

ความสามารถ DeepResearch ของ ChatGPT นำเสนอความหลากหลายที่ยอดเยี่ยม ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในหลากหลายสาขา ในด้านการศึกษา นักเรียนสามารถใช้มันเพื่อเจาะลึกหัวข้อที่ซับซ้อนเช่น สาเหตุของสงครามโลกครั้งที่หนึ่ง ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในระดับภูมิภาค หรือลักษณะที่เปลี่ยนแปลงของจริยธรรม AI โดยทำหน้าที่เป็นเพื่อนร่วมการศึกษา AI จะช่วยทำให้แนวคิดที่ซับซ้อนง่ายขึ้น แนะนำวัสดุการอ่านเพิ่มเติม และแม้กระทั่งสร้างคำถามทดสอบที่กำหนดเองเพื่อเสริมการเรียนรู้

ในด้านความฉลาดทางธุรกิจ ผู้ประกอบการและนักวิเคราะห์ตลาดได้รับประโยชน์อย่างมากจากความสามารถของ ChatGPT ในการสังเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก พวกเขาสามารถติดตามพฤติกรรมผู้บริโภค ประเมินกลยุทธ์ของคู่แข่ง และแม้กระทั่งพัฒนารายงานที่แสดงต่อนักลงทุน ด้วยการเข้าถึงข้อมูลปัจจุบันและการวิเคราะห์แนวโน้ม AI ส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมเฉพาะ ช่วยให้มืออาชีพตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

ภาคการดูแลสุขภาพยังพบการใช้งานที่ทรงพลังสำหรับ DeepResearch ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์และนักวิจัยด้านวิชาการสามารถให้ AI วิเคราะห์บทคัดย่อของวารสารเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและกระชับ ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการทบทวนวรรณกรรม ฟังก์ชันนี้มีคุณค่าโดยเฉพาะในพื้นที่ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นระบาดวิทยาและการวิจัยทางพันธุกรรม

ในการวิจัยทางกฎหมายและนโยบาย ChatGPT ช่วยทนายความโดยการนำเสนอการเปรียบเทียบรายละเอียดของกฎหมาย การตรวจสอบการอัปเดตกฎหมาย และการย่อกฎหมายที่ซับซ้อนเป็นบทสรุปที่เข้าใจง่าย คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยลดภาระด้านการรับรู้และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ช่วยให้มืออาชีพด้านกฎหมายสามารถมุ่งเน้นไปที่การคิดเชิงกลยุทธ์แทนการจัดทำเอกสารที่ครอบคลุม

เคล็ดลับเพื่อเพิ่มความสามารถ ChatGPT DeepResearch ให้สูงสุด

เพื่อเพิ่มความสามารถของ DeepResearch ให้เริ่มต้นด้วยการปรับปรุงวิธีการถามคำถามของคุณ แทนที่จะตั้งคำถามกว้างๆ เช่น "ประโยชน์ของพลังงานแสงอาทิตย์มีอะไรบ้าง?" ให้ตั้งคำถามที่มีชั้นและเปรียบเทียบที่เจาะลึกถึงรายละเอียดเฉพาะ ตัวอย่างเช่น การถามว่า "เปรียบเทียบผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและผลตอบแทนจากการลงทุนระยะยาวของพลังงานแสงอาทิตย์กับพลังงานลมในอเมริกาเหนือ" จะกระตุ้นการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งและตรงเป้าหมายมากขึ้น

อีกหนึ่งกลยุทธ์ที่สำคัญคือการขอแหล่งที่มาอย่างชัดเจน เพียงแค่เพิ่ม "รวมแหล่งที่มาและการอ้างอิง" ในคำถามของคุณ คุณจะเพิ่มโอกาสในการได้รับข้อมูลที่สนับสนุนด้วยแหล่งที่น่าเชื่อถือ นิสัยนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์ของคุณ แต่ยังทำให้กระบวนการตรวจสอบง่ายขึ้น

เมื่อจัดการกับโครงการวิจัยขนาดใหญ่ การใช้ประโยชน์จากการสนับสนุน AI ในทุกขั้นตอนเป็นสิ่งที่มีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การสร้างโครงร่างเบื้องต้นไปจนถึงการเขียนร่างและสุดท้ายการปรับปรุงชิ้นงานสุดท้ายของคุณ ใช้ DeepResearch เพื่อแบ่งงานที่ซับซ้อนให้เป็นขั้นตอนที่จัดการได้ วิธีการแบบโมดูลาร์นี้จะช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มคุณภาพของงานโดยรวม

สุดท้าย อย่าลังเลที่จะตรวจสอบผลลัพธ์โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์จากโมเดลต่างๆ แพลตฟอร์มอย่าง Claila ช่วยให้คุณสามารถป้อนคำถามเดียวกันในโมเดล AI ต่างๆ เช่น Claude และ Mistral เพื่อประเมินความสม่ำเสมอและความแม่นยำของระบบต่างๆ ขั้นตอนเพิ่มเติมนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการระบุความละเอียดอ่อนหรือความขัดแย้งในข้อมูล

การจัดการกับข้อจำกัด

แม้ว่าเครื่องมือ DeepResearch ของ ChatGPT จะทรงพลัง แต่พวกมันก็ไม่สามารถแก้ไขได้ เช่นเดียวกับเครื่องมือ AI ใดๆ การคิดอย่างวิพากษ์ยังคงเป็นสิ่งจำเป็น ข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นรวมถึง:

• ข้อมูลที่ล้าสมัย: หากการเรียกดูสดถูกปิดใช้งานหรือจำกัด AI อาจขาดข้อมูลล่าสุด
• ความแม่นยำของแหล่งที่มา: แม้ว่า ChatGPT จะสามารถแนะนำแหล่งที่มาได้ ผู้ใช้ควรตรวจสอบด้วยตนเอง
• อคติในการฝึกอบรมข้อมูล: โมเดล AI ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจมีอคติในตัว

ตามรายงานปี 2023 โดย MIT Technology Review แม้แต่โมเดลขั้นสูงอย่าง GPT-4 ก็อาจ "สร้างข้อมูลที่ผิด" ได้บ้าง โดยเฉพาะเมื่อถูกถามหาข้อมูลเฉพาะหรือเฉพาะทาง

อนาคตของการวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ในขณะที่ large language models (LLMs) ยังคงพัฒนา เราสามารถคาดหวังว่าคุณสมบัติ DeepResearch จะพัฒนามากขึ้นเรื่อยๆ ทิศทางหนึ่งที่มีความหวังอย่างยิ่งคือการรวมการผสานข้อมูลสดกับฐานข้อมูลวิชาการชั้นนำเช่น JSTOR และ IEEE สิ่งนี้จะทำให้สามารถเข้าถึงการวิจัยที่ทันสมัยได้แบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลจากฐานความรู้ที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องได้โดยตรงภายในและการทำงานของพวกเขา

อีกหนึ่งการพัฒนาที่สำคัญที่ควรจับตามองคือการขยายรูปแบบการป้อนข้อมูล การอนุญาตให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในการวิจัยโดยใช้การป้อนข้อมูลด้วยเสียงและภาพอาจนำไปสู่กระบวนการสำรวจที่มีความโต้ตอบและเข้าใจง่ายมากขึ้น การก้าวข้ามการป้อนข้อมูลด้วยข้อความแบบดั้งเดิม ผู้ใช้อาจนำทางภูมิทัศน์ข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยความง่ายดายและข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น—เปลี่ยนวิธีการดำเนินการสืบสวนทางวิชาการ

การทำงานร่วมกันยังคงได้รับประโยชน์อย่างมากจากเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ลองจินตนาการถึงเซสชันการวิจัยร่วมกันที่ทั้งทีมสามารถทำงานร่วมกันในโครงการโดยมี AI เป็นผู้ช่วยที่ใช้งานอยู่ ความร่วมมือแบบเรียลไทม์นี้สามารถลดเวลาการระดมความคิด ชี้แหล่งที่เกี่ยวข้องทันที และส่งเสริมการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกันในหมู่นักวิจัยที่กระจายตัวอยู่ทั่วโลก

สุดท้าย การเปิดตัวเครื่องมือค้นหาความหมายที่ขับเคลื่อนด้วย LLM อย่างเต็มรูปแบบกำลังจะปฏิวัติวิธีที่เราค้นหาข้อมูล แทนที่จะพึ่งพาการจับคู่คำสำคัญ เครื่องมือเหล่านี้เข้าใจบริบทและเจตนาของคำถาม ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีความหมายมากขึ้น ตามการศึกษาล่าสุด ความสามารถด้านความหมายประเภทนี้ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการกรองวัสดุที่ไม่เกี่ยวข้องอย่างมาก (Smith et al., 2023)

ในขณะเดียวกัน แพลตฟอร์มอย่าง Claila กำลังทำให้คุณสมบัติระดับสูงเหล่านี้เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับสาธารณชน โดยลบข้อจำกัดของการสมัครสมาชิกที่มีค่าใช้จ่ายสูงหรือการเข้าถึงเฉพาะบริษัท

ให้ AI จัดการกับการวิจัยเชิงลึกเพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การคิดเชิงกลยุทธ์

ความสามารถในการดำเนินการวิจัยเชิงลึกหลายชั้นไม่ใช่สิทธิพิเศษของนักวิชาการหรือหน่วยงานความคิดอีกต่อไป ด้วยเครื่องมืออย่าง DeepResearch ของ ChatGPT ใครๆ ก็สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล และสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงได้—เร็วขึ้นและฉลาดขึ้น

สำรวจเครื่องมือเหล่านี้ด้วยตนเองบน Claila และดูว่า AI สามารถเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานของคุณได้อย่างไร ไม่ว่าคุณจะเปรียบเทียบโมเดลภาษาต่างๆ เช่น Grok, Claude, Gemini หรือ Mistral หรือเจาะลึกไปกับ ChatGPT อนาคตของการวิจัยอยู่ในมือคุณแล้ว