인공 지능에서, LLM (Lange Language Models)은 모 놀리 식 개체가 아닌 특정 작업에 맞게 조정되었습니다. AI 세계에는 오늘날 AI 세계에는 잘 정의 된 도메인에서 강력한 성능을 가진 프로젝트 제작 모델이 있습니다. 개발자 워크 플로우 또는 방대한 정보 허브에서 컨텐츠를 탐색하는 연구 에이전트를 자율적으로 탐색하는 리서치 에이전트는이 작품에서 기본 문제를 해결하면서 독창적 인 컨텐츠를 통합하는 최상의 SOTA LLM을 분석하는 최고의 SOTA LLM을 분석합니다.
별개의 방향을 이해하면 전문가가 특정 요구에 가장 적합한 AI-AI-ADAPTED 도구를 선택하는 데 도움이되는 동시에 AI-enhanced 워크 스테이션 환경에서 빈번한 알림에 밀접하게 준수하는 데 도움이됩니다.
참고 : 이것은 언급 된 모든 SOTA LLM에 대한 나의 경험이며, 사용 사례에 따라 다를 수 있습니다.
Claude 3.7 Sonnet은 끊임없이 변화하는 AI 세계에서 관련 작업 및 소프트웨어 개발을 코딩하는 데있어 타의 추종을 불허하는 리더 (Sota LLMS)로 부상했습니다. 이제이 모델은 2025 년 2 월 24 일에 시작되었지만 그 이후 지역에서 놀라운 일을 할 수있는 능력을 갖추고 있습니다. 일부에 따르면, 그것은 점진적인 개선이 아니라 오히려 AI 지원 프로그래밍으로 수행 할 수있는 모든 것을 재정의하는 획기적인 도약입니다.
Claude 3.7 Sonnet은 전례없는 코딩 인텔리전스를 통해 자신을 구별합니다.
Claude 3.7 Sonnet은 AI 추론에 대한 혁신적인 접근 방식을 소개합니다.
이 모델은 다른 것들에서 탁월하다는 것을 알고 있습니다.
! PIP 설치의 Anthropic
내보내기 Anthropic_api_key = 'your-api-key-Here'
인물 수입
클라이언트 = Anthropic.anthropic ()
message = client.messages.create (
Model = "Claude-3-7-Sonnet-20250219",
max_tokens = 1000,
온도 = 1,
System = "당신은 세계적 수준의 시인입니다. 짧은 시로 만 응답하십시오.",
메시지 = [
{
"역할": "사용자",
"콘텐츠": [
{
"유형": "텍스트",
"텍스트": "바다는 왜 짠맛이 있습니까?"
}
]]
}
]]
))
print (message.content)[TextBlock (Text = "바다의 짠 소금물, 시간과 디자인의 \ na tale. \ nrocks<br> 그리고 강, 그들의 미네랄이 흘리며 \ 바다에서 쿠밀화됩니다<br> 침대. \ nevaporation은 소금 뒤에 소금을 남깁니다<br> enshrined. ", type = 'text')]
Claude 3.7 Sonnet은 언어 모델이 아닙니다. 그것은 미묘한 지침을 따르고 자체 수정을 구현하고 다양한 분야에서 전문가의 감독을 제공 할 수있는 정교한 AI 동반자입니다.
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Google Deepmind는 gemini 2.0 플래시로 기술 도약을 수행하여 멀티 모달 AI와의 상호 작용 한계를 초월합니다. 이것은 단지 업데이트가 아닙니다. 오히려 그것은 AI가 할 수있는 일에 관한 패러다임 전환입니다.
예제 코드를 실행하기 전에 Google AI Python SDK를 설치해야합니다.
! PIP Google Generativeai를 설치하십시오
예 : 처음 50 소수의 합계 계산
Google Import Genai에서 Google.genai 가져 오기 유형에서 # API 키를 설정하십시오 클라이언트 = genai.client (API_KeyGoogle DeepMind = "gemini_api_key") # 코드 생성 및 실행이 필요한 프롬프트 생성 응답 = client.models.generate_content ( model = 'gemini-2.0-flash', 내용 = '처음 50 개의 소수의 합은 얼마입니까? ' '계산을 위해 코드를 생성하고 실행하고 50을 모두 얻으십시오.', config = types.generateContentConfig ( 도구 = [type.tool ( code_execution = types.toolcodeexecution ))]] )) )) # 응답을 인쇄하십시오 print (response.text)
Gemini 2.0 Flash는 개발자가 다음을 수행 할 수 있습니다.
Gemini 2.0은 기술적 인 발전 일뿐 만 아니라 AI의 미래에 대한 창입니다. 여기서 모델은 전례없는 정교함으로 여러 도메인을 이해하고 추론하고 행동 할 수있는 AI의 미래입니다.
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Openai O3-Mini-High는 수학적으로 문제를 해결하기위한 탁월한 접근 방식이며 고급 추론 능력을 가지고 있습니다. 전체 모델은 전례없는 깊이와 정밀도로 가장 복잡한 수학적 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다. O3-Mini-High는 컴퓨터에 숫자를 펀칭하는 대신 수학에 대한 추론에 대한 더 나은 접근 방식을 제공하여 합리적으로 어려운 문제가 세그먼트로 나누어지고 단계적으로 답변 할 수 있도록합니다.
수학적 추론은이 모델이 진정으로 빛나는 곳입니다. 강화 된 건축 체인은 수학적 문제를 훨씬 더 잘 고려하여 사용자가 답변을받을 수있을뿐만 아니라 해당 답변이 어떻게 도출되었는지에 대한 자세한 설명도 가능합니다. 이 접근법은 과학, 공학 및 연구 맥락에서 큰 문제 해결 과정에 대한 이해가 그 결과만큼 중요합니다.
모델의 성능은 모든 유형의 수학에서 정말 놀랍습니다. 간단한 계산뿐만 아니라 복잡한 과학 계산을 매우 정확하고 깊게 수행 할 수 있습니다. 놀라운 기능은 최고의 표준 AI 모델조차도 엄청나게 복잡한 다중 단계 문제를 해결한다는 것입니다. 예를 들어, 많은 복잡한 수학 문제 가이 멋진 AI 도구를 사용하여 직관적 인 단계로 나눌 수 있습니다. Aime 및 GPQA와 같은 몇 가지 벤치 마크 테스트가 있으며,이 모델은 일부 거대한 모델과 비슷한 수준에서 수행됩니다.
실제로 O3-Mini-High를 무엇이든 차별화하는 것은 수학적 추론에 대한 미묘한 접근법입니다. 이 변형은 수학적 문제를 처리하고 설명하는 데 표준 모델보다 시간이 더 걸립니다. 이는 반응이 더 길어지는 경향이 있지만, 더 좋고 더 실질적인 추론을 사용자에게 이용할 수 있습니다. 이 모델은 대답하지 않습니다. 모든 추론과 처리를 통해 사용자를 필요로하므로 교육 목적, 연구 또는 본격적인 수학이 필요한 전문 응용 프로그램을위한 귀중한 도구가됩니다.
실제로 O3-Mini-High는 응용 프로그램에 고급 수학적 추론이 필요한 시나리오에서 큰 가치를 찾습니다. 어려운 문제를 해부하는이 능력은 과학 연구원, 엔지니어 및 고급 학생들에게 특히 도움이 될 것입니다. 복잡하게 정의 된 알고리즘 개발, 다중 단계 수학적 문제 해결 또는 철저한 과학적 계산을 수행하든이 모델은 문자 그대로 대부분의 사람들이 전통적인 계산 도구에서 기대할 수있는 것 이상의 수준의 수학적 통찰력을 제공합니다.
밀집된 변압기 프레임 워크는 모델 아키텍처의 기초를 형성하여 모든 수학적 문제의 성능을 밀접하게 정의 된 방식으로 가능하게합니다. 이러한 고급 모델은 다양한 제약 조건과 검증 된 단계를 처리하여 계산만으로는 진정한 수학적 이해를 나타내지 못하는 매우 고급 수학에 가장 적합합니다.
OpenAI 베타 프로그램의 일부가 아닌 경우 OpenAI의 API 페이지를 방문하여 액세스를 요청해야합니다. 가입 한 후에는 O3-MINI 모델에 액세스하기 위해 승인을 기다려야 할 수도 있습니다.
액세스가 있으면 OpenAI API 플랫폼에 로그인하여 API 키를 생성하십시오. 이 키는 API 요청을하는 데 필요합니다. 키를 생성하려면 API 키로 이동하여 "새 비밀 키 만들기"를 클릭하십시오. 일단 생성되면 키를 복사하고 안전하게 저장하십시오.
OpenAI API와 상호 작용하려면 OpenAI Python SDK를 설치해야합니다. 다음 명령을 사용 하여이 작업을 수행 할 수 있습니다.
! pip install openai
OpenAI SDK를 설치 한 후 API 키를 설정하여 클라이언트를 초기화해야합니다.
OS 가져 오기 OpenAi 가져 오기 # API 키를 환경 변수로 설정하십시오 os.environ [ "Openai_api_key"] = "your_api_key_here"
# 또는 클라이언트를 직접 구성하십시오
client = openai.openai (api_key = "your_api_key_here")
# 예제 채팅 완료 요청
응답 = client.chat.completions.create (
Model = "O3-Mini-High",
메시지 = [
{ "역할": "System", "Content": "귀하는 도움이되는 조수입니다."},
{ "역할": "사용자", "내용": "Fibonacci 시퀀스를 계산하는 함수 작성"}
],,
온도 = 0.7,
max_tokens = 1500
))
# 응답을 인쇄하십시오
print (response.choices [0] .message.content)O3-Mini-High는 특히 잘 적합합니다.
가장 확실히, Openai O3-Mini-High는 전통적인 계산에 대해 기대할 수있는 것 이상의 수학적 추론에 매우 상당한 플러스를 수반합니다. 고급 추론 기술을 수학적 문제 해결 방법론에 대한 철저한 이해와 결합 하여이 모델은 단순한 빠른 답변 이상이 필요한 사람에게 실제 솔루션을 제공합니다.
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AI가 BreakNeck 속도로 발전함에 따라 Elevenlabs는 오디오 기술과의 협력 방식을 영원히 변화시키는 혁신적인 기술로 두드러집니다. Elevenlabs API는 핵심적으로, 개발자와 생산자에게 이전과 마찬가지로 매우 자연스러운 소리를 낼 수있는 편리하고 유연성을 제공하는 정교한 음성 합성 도구 생태계를 구현합니다.
Elevenlabs와 전통적인 음성 합성 도구의 유일한 차이점은 음성 생성에 사용 된 토대입니다. 전자는 인간 음성의 모든 세게 입자 미묘함을 포함하기 위해 최첨단 머신 러닝 알고리즘을 적용합니다. 이 API는 개발자가 음성에 큰 정밀도로 영향을 미치는 매개 변수를 미세 조정할 수 있도록합니다. 사용자는 감정 강도, 참조 음성의 유사성 및 말하기 스타일의 강도를 나타내는 매개 변수를 변경하여 오디오 생성에 대한 전례없는 수준의 제어를 제공 할 수 있습니다.
elevenlabs.io에서 계정을 만들고 적절한 가입 계획을 선택하십시오.
ElevenLabs 대시 보드에서 프로파일 섹션으로 이동하여 API 키를 작성하고 복사하십시오.
! PIP 설치 ElevenLabs
elevenlabs에서 import set_api_key, 생성, 재생, 저장 # API 키를 설정하십시오 set_api_key ( "your_api_key_here")
# 사전 제작 된 음성으로 연설을 생성합니다 오디오 = 생성 ( Text = "Hello World! 이것은 ElevenLabs Text-Steech API입니다.", 음성 = "레이첼" )) # 오디오를 재생하거나 파일에 저장하십시오 재생 (오디오) 저장 (오디오, "output_speech.mp3")
elevenlabs.api 가져 오기 음성, Voicesettings 오디오 = 생성 ( 텍스트 = "이것은 사용자 정의 음성 설정을 사용합니다.", 음성 = 음성 ( Voice_, # Rachel의 음성 ID 설정 = VoiceSettings ( 안정성 = 0.7, 유사성 _boost = 0.5 )) )) ))
Elevenlabs의 실제 힘은 매우 광범위한 사용자 정의에 있습니다. 개발자는 음성 설정을 미세한 세부 사항까지 조정할 수 있습니다. 안정성 설정은 정서적 변화의 하이라이트를 제어하는 반면 유사성 강화 설정은 음성 복제 정확도를 증가시킵니다. 이러한 도구는 다양한 사용 사례에 대한 조절 가능한 기능을 갖춘 엄청나게 인간 같은 음성을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
이러한 권한으로 신중한 구현 고려 사항이 필요합니다. API 키 보안이 우선 순위를 정하고 요금 제한을 존중해야하며 오류 처리는 구현에서 우선 순위가 있어야합니다. 생성 된 오디오를 현금화하면 성능 부스터가 될 것이며 몇 가지 API 호출을 제거합니다. 이러한 측면에 대한 잘 인식은 플랫폼이 제공하는 기능의 최적 활용과 함께 원활한 통합을 허용 할 수 있습니다.
Elevenlabs는 포용적이고 유연한 것으로 간주되는 가격 책정 시스템을 제시했습니다. 무료 계층은 개발자가 재생 및 프로토 타입을 지원하는 반면 고급 사용 사례는 Pay-as-You-Go 및 가입 모델을 사용합니다. 토큰 기반 가격은 개발자가 규모에 상관없이 프로젝트의 요구에 따라 소비되는 자원에 대해서만 지불 할 수 있기 때문에 유리합니다.
이 플랫폼은 Advanced AI Technologies로 작업하면 과제를 제시 할 수 있음을 인정합니다.
API 이상인 Elevenlabs는 인간 컴퓨터 상호 작용의 미래를 엿볼 수 있습니다. 이 플랫폼은 고급 커뮤니케이션, 엔터테인먼트 및 접근성에 대한 문을 열 수있는 고급 음성 합성 기술을 민주화함으로써 실제로 장벽을 없애고 있습니다.
오디오 기술의 가장자리를 밀고 자하는 개발자와 제작자에게 Elevenlabs는 강력하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 기능 및 사용자 정의 옵션을 고려하십시오. 그런 다음 혁신가들은 자연스럽게 들리는 매력적인 오디오 경험을 창출하는 데 사용할 수 있으며 이러한 혁신가가 달성하고자하는 다른 모든 것을 만들 수 있습니다.
대형 언어 모델을위한 점점 더 발전하는 경기장에서 Openai의 깊은 연구는 철저한 연구를 위해 특별히 설계된 선구적인 솔루션입니다. 텍스트 생성 또는 코딩에서 좋은 일반적인 LLM과는 달리, Deep Research는 AI가 웹 전체에서 정보를 자율적으로 탐색, 합성 및 문서화 할 수있는 방법에 관한 절대적으로 새로운 패러다임입니다.
Deep Research는 OpenAI의 다가오는 O3 추론 모델을 기반으로 한 독립적 인 에이전트가 AI 연구가 본질적으로 수행 할 수있는 일을 거꾸로 바꾸는 독립적 인 에이전트입니다. 일반적인 LLM이 신속하게 자신과 관련된 경우, 깊은 연구는 훨씬 더 철저하고 전체 문서로 주제를 사용합니다.
이 도구는 연구를위한 독립적 인 워크 플로우 측면에서 나머지 도구와 차별화됩니다.
Deep Research의 기능은 마케팅 주장만이 아니라 연구의 우수성을 보여주는 인상적인 벤치 마크 성능으로 뒷받침됩니다.
작업의 복잡성으로 확장하는 성능의 능력은 특히 흥미 롭습니다. OpenAI의 내부 평가에 따르면, 도구 통화 수에 따라 Deep Research의 정확도가 증가합니다. 따라서, 연구 경로는 최종 출력에서 평행 한 더 높은 품질을 탐색했다.
기사의 자세한 안내서를 따라 깊은 연구 에이전트를 구축하십시오.
? 자신의 깊은 연구 에이전트를 구축하십시오
이 기사는 당신을 안내합니다.
표준 언어 모델은 텍스트를 생성하거나 질문에 답하거나 교육 데이터를 기반으로 코드를 작성하는 데 탁월합니다. 그러나 그들은 근본적으로 다음과 같이 어려움을 겪고 있습니다.
세심한 연구 보조원은 실제로 깊은 연구이며, 이것이 다양한 한계를 극복하는 방법입니다. 일반적인 챗봇처럼 행동하는 대신 컴파일을위한 연구 및 평가를 조사하는 데 도움이됩니다. 이것은 지식 근로자가 AI와 같은 것을 어떻게 사용할 수 있는지 근본적으로 변경합니다.
심각한 연구를 수행하는 전문가의 경우 Deep Research는 전통적인 LLM에 대한 뚜렷한 이점을 제공합니다.
이 도구는 특히 1-3 시간의 인간 연구 시간이 필요한 시나리오에서 빛을 발합니다. 빠른 웹 검색에는 너무 복잡하지만 특수한 지식 소스가 필요하지는 않습니다.
Deep Research는 자율적으로 연구에 중점을 둔 새로운 AI 도구의 첫 번째 AI 도구입니다. 그럼에도 불구하고 여전히 초기 단계에서는 매우 많이 변화하는 상황에 대한 가끔 오류와 혼란에 따라 AI가 간단한 텍스트 생성을 넘어 연구에서 진정한 파트너십으로 이동하는 것을 보여줍니다.
OpenAI가 개발을 계속하는 동안 계획중인 향후 개선은 다음과 같습니다.
Deep Research는 지식 근로자와 연구 전문가에게 기계가 미래에 정보의 수집 및 합성을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 몰래 미리보기를 제공하는 일종의 AI입니다.
Perplexity AI는 Google, Bing 및 Chatgpt 브라우징 기능과 같은 재임 자들과 대면 할 수있는 잠재력으로 인해 AI 검색 도구의 치열한 경쟁 도메인의 최신 참가자입니다. 그러나 당황 스러움을 차별화하는 것은 실제 웹 서핑 기능만이 아닙니다. 대신, 그것은 검색 경험을 재창조하는 정보를 제공, 쇼핑 및 통합하는 메커니즘입니다.
추가 탐색이 필요한 하이퍼 링크 형태로 결과를 산출하는 기존의 검색 엔진과는 달리, 기본적으로 다른 접근법은 다음과 같습니다.
따라서 연구는 다단계 프로세스에서 시간과인지 에너지의 투자 측면에서 엄청난 절약에 대한 유익한 경험으로 변형됩니다.
당혹감은 두 가지 독특한 검색 경험을 제공합니다.
빠른 검색은 간단한 쿼리에 대한 신속하고 간결한 답변을 제공합니다. 사실 확인 또는 기본 정보 요구 사항에 영향을 미칩니다.
프로 검색은 다음과 같이 검색 기술의 중요한 진화를 나타냅니다.
웹 검색을 위해 Perplexity AI를 구현하려면 API를 사용해야합니다. 아래는 Python을 사용하여 웹 검색을위한 Perplexity AI를 설치하고 구현하는 방법에 대한 단계별 안내서입니다.
HTTP 요청을 요청하고 API 키 관리를위한 선택적으로 Python-Dotenv가 필요합니다.
! PIP 설치 요청 Python-dotenv
다음은 웹 검색에 Perplexity의 API를 사용하는 방법의 기본 예입니다.
가져 오기 요청
OS 가져 오기
dotenv import load_dotenv에서
# 사용하는 경우 .env 파일에서 API 키를로드하십시오
load_dotenv ()
# API 키를 설정합니다
perplexity_api_key = os.getenv ( 'perplexity_api_key')
def perplexity_search (query) :
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
헤더 = {
'수락': 'Application/JSON',
'Content-Type': 'Application/JSON',
'인증': f'bearer {perplexity_api_key} '
}
데이터 = {
"모델": "Mistral-7B-instruct",
"스트림": 거짓,
"max_tokens": 1024,
"주파수 _penalty": 1,
"온도": 0.0,
"메시지": [
{
"역할": "시스템",
"콘텐츠": "간결한 답변을 제공하십시오."
},
{
"역할": "사용자",
"콘텐츠": 쿼리
}
]]
}
응답 = requests.post (URL, 헤더 = 헤더, json = data)
if response.status_code == 200 :
return response.json ()
또 다른:
반환 없음
# 예제 사용
query = "은하수에는 몇 개의 별이 있습니까?"
응답 = perplexity_search (query)
응답 인 경우 :
인쇄 (응답)
또 다른:
인쇄 ( "응답 검색 실패")Perplexity AI는 웹 검색을위한 다양한 모델을 제공하며 다양한 요구와 복잡성 수준을 제공합니다. 기본 모델은 속도 및 웹 브라우징에 최적화되어 빠르고 정확한 답변이 빠르고 빠른 검색에 적합합니다. 보다 고급 작업을 위해 Perplexity Pro 가입자는 GPT-4 Omni, Claude 3.5 Sonnet 및 기타 AI 회사와 같은 모델에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 모델은 복잡한 추론, 창의적 작문 및 심층 분석에서 뛰어나서 미묘한 언어 이해 또는 고급 문제 해결이 필요한 작업에 이상적입니다. 또한 Perplexity Pro를 통해 사용자는 여러 소스에 액세스하여 심층적 인 인터넷 검색을 수행하여 폭과 깊이의 검색 결과를 향상시킬 수 있습니다. 이 다양한 모델을 통해 사용자는 간단한 쿼리 또는보다 복잡한 연구 작업이든 특정 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
당황은 강력한 통합을 통해 독립형 검색을 넘어 확장됩니다.
당혹감은 여러 주요 영역에서 특별한 우수성을 보여줍니다.
Notre-Dame 대성당 복원과 같은 현재 이벤트를 검색 할 때 Perplexity는 주요 날짜, 중요한 세부 사항 및 멀티미디어 컨텐츠와 함께 포괄적 인 요약을 쉽게 소화 할 수있는 형식으로 제공합니다.
비즈니스 및 전문 사용자의 경우 Perplexity는 다음과 같습니다.
학생과 연구원은 다음의 혜택을받습니다.
당황의 접근 방식에 따라 일상적인 작업이 더욱 효율적입니다.
다른 최고 검색 및 AI 솔루션과 대조되는 경우 :
Google/Bing과 비교 :
대 chatgpt :
당황의 기능을 극대화하려면 :
당황은 검색 도구 이상입니다. 그것은 우리가 온라인으로 정보와 상호 작용하는 방식의 패러다임 변화를 예고합니다. Perplexity는 AI를 사용한 최고의 검색 측면을 연결하는 데 기초를 두었습니다. 기존 검색 엔진은 마치 지배적 인 것처럼 설계되고 제작되었습니다.
정보 발견을위한보다 효율적이고 완전하고 투명한 수단을 찾는 사용자의 경우, 당황 스러움은 검색의 미래를 엿볼 수 있습니다.
또한 읽기 :
일반인 AI의 시대는 전문화 된 Sota LLM이 중심에 올 때 희미 해지고 있습니다. OpenAi의 Deep Research는 복잡한 인용이 지원되는 문의를 자동화하는 반면, Perplexity AI는 웹 검색을 풍부한 미디어 결과로 변환합니다. 이것들은 단순한 업그레이드가 아닙니다. 그들은 우리가 접근하고 지식을 적용하는 방법에 대한 패러다임 전환입니다.
성공은 단일 AI를 선택하는 데 달려 가지 않고 작업에 적합한 도구를 활용하는 데 달려 있습니다. 이러한 전문 시스템을 통합함으로써 지식 근로자는 전례없는 생산성, 더 깊은 통찰력 및 더 똑똑한 의사 결정을 달성 할 수 있습니다. 미래는 하나의 지배적 인 AI가 아니라 전문가 중심 모델의 생태계에 속합니다.
위 내용은 코드, 웹 검색, 연구 등을위한 상위 6 개 Sota LLMS -Analytics Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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