Geniş Araştırma: Bağlam Penceresinin Ötesinde
Cuma, Ekim 31
Ürün
Yapay zeka destekli araştırmanın vaadi her zaman çekici olmuştur: bilgi toplama ve sentezleme gibi sıkıcı işleri akıllı bir sisteme devretmek, insan bilişini daha üst düzey analiz ve karar verme için serbest bırakmak. Yine de, bu sistemleri önemsiz olmayan kullanım durumlarında zorlayan herkes can sıkıcı bir gerçekle karşılaşmıştır: çok konulu bir araştırma görevinde sekizinci veya dokuzuncu maddeye gelindiğinde, yapay zeka uydurma yapmaya başlar.
Sadece basitleştirme değil. Sadece daha özlü özetleme değil. Uydurma yapma.
Bu bir istem mühendisliği sorunu değil. Bu bir model yetenek sorunu değil. Bu, yapay zeka araştırma araçlarının faydasını başlangıçtan beri sessizce sınırlayan mimari bir kısıtlamadır. Ve bu, Geniş Araştırma'nın aşmak üzere tasarlandığı kısıtlamadır.
Bağlam Penceresi: Temel Bir Darboğaz
Her büyük dil modeli bir bağlam penceresi içinde çalışır, bu da modelin herhangi bir anda aktif olarak işleyebileceği bilgi miktarını sınırlayan sonlu bir bellek tamponudur. Modern modeller bu sınırı etkileyici bir şekilde zorladı: son versiyonlarda 4K token'dan 32K, 128K ve hatta 1M token'a kadar.
Ancak sorun devam ediyor.
Bir yapay zekadan birden fazla varlığı araştırmasını istediğinizde -diyelim ki elli şirket, otuz araştırma makalesi veya yirmi rakip ürün- bağlam penceresi hızla doluyor. Bu sadece her varlık hakkındaki ham bilgiler değil, aynı zamanda:
•Orijinal görev tanımı ve gereklilikleri
•Tutarlı çıktı formatlaması için yapısal şablon
•Her öğe için ara mantık yürütme ve analiz
•Çapraz referanslama ve karşılaştırmalı notlar
•Tüm önceki öğelerin kümülatif bağlamı
Model sekizinci veya dokuzuncu öğeye ulaştığında, bağlam penceresi muazzam bir baskı altındadır. Model imkansız bir seçimle karşı karşıya kalır: açıkça başarısız olmak veya kestirme yollara başvurmak. Her zaman sonuncusunu seçer.
Üretim Eşiği
Pratikte şunlar olur:
Maddeler 1-5: Model gerçek araştırma yapar. Bilgileri alır, kaynakları çapraz referanslar ve ayrıntılı, doğru analizler üretir.
Maddeler 6-8: Kalite hafifçe düşmeye başlar. Açıklamalar biraz daha genel hale gelir. Model, taze araştırmadan ziyade önceki kalıplara daha fazla güvenmeye başlar.
Maddeler 9+: Model üretim moduna girer. Taşan bir bağlamı yönetirken kapsamlı araştırmanın bilişsel yükünü sürdüremeyen model, gerçek araştırma yerine istatistiksel kalıplara dayalı olarak makul görünen içerik üretmeye başlar.
Bu üretimler sofistikedir. Otoriter görünürler. Belirlenmiş formatı mükemmel şekilde takip ederler. Genellikle dilbilgisi açısından kusursuz ve stilistik olarak daha önceki meşru girişlerle tutarlıdırlar.
Aynı zamanda sıklıkla yanlıştırlar. Bir rakip analizi, sahip olmadıkları özellikleri şirketlere atfedebilir. Bir literatür taraması, uydurma bulgular içeren makaleleri alıntılayabilir. Bir ürün karşılaştırması, fiyatlandırma kademeleri veya teknik özellikleri icat edebilir.
Sinsi olan kısım, bu uydurmaların manuel doğrulama olmadan tespit edilmesinin zor olmasıdır—ki bu da otomatik araştırmanın tüm amacını yok eder.
Neden Daha Büyük Bağlam Pencereleri Bunu Çözemez
Sezgisel yanıt, bağlam penceresini genişletmektir. Eğer 32K token yeterli değilse, 128K kullanın. Bu yeterli değilse, 200K veya daha fazlasına çıkın.
Bu yaklaşım sorunu yanlış anlamaktır.
İlk olarak, bağlam kaybı ikili değildir. Bir model, tüm bağlam penceresi boyunca mükemmel hatırlama sürdürmez. Çalışmalar, geri alma doğruluğunun mevcut konumdan uzaklıkla bozulduğunu göstermiştir—"ortada kaybolma" fenomeni. Bağlamın başındaki ve sonundaki bilgiler, ortadaki bilgilere göre daha güvenilir şekilde hatırlanır. İkinci olarak, işleme maliyeti orantısız bir şekilde artıyor. 400 bin token bağlamını işleme maliyeti, 200 bin token maliyetinin sadece iki katı değil—hem zaman hem de bilgi işlem kaynakları açısından üstel olarak artıyor. Bu durum, büyük bağlam işlemeyi birçok kullanım senaryosu için ekonomik açıdan pratik olmayan hale getiriyor.
Üçüncü olarak, sorun bilişsel yüktür. Sonsuz bir bağlam olsa bile, tek bir modelden onlarca bağımsız araştırma görevi boyunca tutarlı kalite sürdürmesini istemek bilişsel bir darboğaz yaratır. Model sürekli olarak öğeler arasında bağlam değiştirmeli, karşılaştırmalı bir çerçeve sürdürmeli ve üslup tutarlılığını sağlamalı—tüm bunları temel araştırma görevini yerine getirirken yapmalıdır. Dördüncü, bağlam uzunluğu baskısı. Modelin "sabrı", bir dereceye kadar, eğitim verilerindeki örneklerin uzunluk dağılımı tarafından belirlenir. Ancak, mevcut dil modellerinin eğitim sonrası veri karışımı hala çoğunlukla sohbet botu tarzı etkileşimler için tasarlanmış nispeten kısa yörüngelerden oluşmaktadır. Sonuç olarak, bir asistan mesajının içeriğinin uzunluğu belirli bir eşiği aştığında, model doğal olarak bir tür bağlam uzunluğu baskısı yaşar, özetlemeye doğru acele etmeye veya madde işaretleri gibi eksik ifade biçimlerine başvurmaya yönelir.
Bağlam penceresi bir kısıtlamadır, evet. Ancak bu, daha derin bir mimari sınırlamanın belirtisidir: tek işlemcili, sıralı paradigma.
Mimari Değişim: Paralel İşleme
Geniş Araştırma Mimarisi
Geniş Araştırma, bir yapay zeka sisteminin büyük ölçekli araştırma görevlerine nasıl yaklaşması gerektiğine dair temel bir yeniden düşünmeyi temsil eder. Bir işlemcinin n öğeyi sırayla işlemesini istemek yerine, n öğeyi eş zamanlı olarak işlemek için n paralel alt ajan konuşlandırıyoruz.
Geniş Araştırma Mimarisi
Bir Geniş Araştırma görevi başlattığınızda, sistem aşağıdaki şekilde çalışır:
1. Akıllı Ayrıştırma
Ana kontrolcü isteğinizi analiz eder ve bağımsız, paralelleştirilebilir alt görevlere ayırır. Bu, görev yapısını anlamayı, bağımlılıkları belirlemeyi ve tutarlı alt şartnameler oluşturmayı içerir.
2. Alt Ajan Delegasyonu
Her alt görev için sistem özel bir alt ajan oluşturur. Önemli olan, bunların hafif süreçler olmadığıdır—her biri şunlara sahip tam özellikli Manus örnekleridir:
•Eksiksiz bir sanal makine ortamı
Paralel Yürütme
Tüm alt ajanlar eş zamanlı olarak çalışır. Her biri yalnızca kendisine atanan öğeye odaklanır ve tek öğeli bir görev için yapacağı aynı derinlikte araştırma ve analizi gerçekleştirir.
Merkezi Koordinasyon
Ana kontrolör gözetimi sürdürür, alt ajanlar işlerini tamamladıkça sonuçları toplar. Önemli olarak, alt ajanlar birbirleriyle iletişim kurmazlar, tüm koordinasyon ana kontrolör üzerinden gerçekleşir. Bu, bağlam kirliliğini önler ve bağımsızlığı korur.
Sentez ve Entegrasyon
Tüm alt ajanlar geri bildirimde bulunduktan sonra, ana kontrolör sonuçları tek, tutarlı ve kapsamlı bir rapor halinde sentezler. Bu sentez adımı, ana kontrolörün tam bağlam kapasitesinden yararlanır, çünkü orijinal araştırma çabasıyla yüklenmemiştir.
Neden Bu Her Şeyi Değiştiriyor
Ölçekte Tutarlı Kalite
Her öğe aynı muameleyi görür. 50. öğe de tıpkı ilk öğe gibi aynı derinlikte araştırılır. Hiçbir bozulma eğrisi, uydurma eşiği veya kalite uçurumu yoktur.
Gerçek Yatay Ölçeklenebilirlik
10 öğeyi analiz etmeniz mi gerekiyor? Sistem 10 alt-ajan görevlendirir. 500 öğeyi mi analiz etmeniz gerekiyor? 500 ajan görevlendirir. Mimari, bağlam tabanlı yaklaşımlardaki gibi üstel değil, görevin boyutuyla doğrusal olarak ölçeklenir.
Önemli Hız Artışı
Alt-ajanlar paralel çalıştığı için, 50 öğeyi analiz etmek için gereken gerçek dünya zamanı, 5 öğeyi analiz etmek için gereken zamanla yaklaşık olarak aynıdır. Darboğaz, sıralı işlem süresinden sentez süresine kayar—bu da genel görevin çok daha küçük bir bileşenidir.
Azaltılmış Halüsinasyon Oranı
Bilişsel Konfor Alanı İçinde Çalışma
Her alt-ajan kendi bilişsel konfor alanı içinde çalışır. Yeni bir bağlam ve tek, odaklanmış bir görevle, uydurma yapmak için hiçbir baskı yoktur. Alt-ajan gerçek araştırma yapabilir, gerçekleri doğrulayabilir ve doğruluğu koruyabilir.
Bağımsızlık ve Güvenilirlik
Alt-ajanlar bağlamı paylaşmadığı için, bir alt-ajanın işindeki hata veya halüsinasyon diğerlerine yayılmaz. Her analiz kendi başına durur ve sistemik riski azaltır.
Tek İşlemci Paradigmasının Ötesinde
Geniş Araştırma sadece bir özellik değil, tek işlemci paradigmasından orkestra edilmiş, paralel bir mimariye doğru temel bir değişimi temsil eder. Yapay zeka sistemlerinin geleceği, her zaman daha büyük bağlam pencerelerinde değil, akıllı görev ayrıştırma ve paralel yürütmededir.
"Yapay zeka asistanı" döneminden "Yapay zeka iş gücü" dönemine geçiyoruz. Ne zaman Geniş Araştırma kullanmalı: Tutarlı analiz gerektiren birden fazla, benzer öğe içeren herhangi bir görev - rekabet araştırması, literatür taramaları, toplu işleme, çoklu varlık üretimi.
Ne zaman kullanılmamalı: Her adımın önceki sonuca büyük ölçüde bağlı olduğu derinlemesine sıralı görevlerde veya tek işlemcili işlemenin daha maliyet etkin olduğu küçük görevlerde (10'dan az öğe).
Geniş Araştırma tüm aboneler için
Tek bir yapay zeka asistanından koordineli alt ajanlar iş gücüne mimari sıçrama artık tüm aboneler için kullanılabilir. Bu, yapay zeka destekli araştırma ve analiz için yeni bir paradigmadır.
Farkı bizzat deneyimlemenizi davet ediyoruz. Büyük ölçekli araştırma zorluklarınızı getirin—yapay zeka için imkansız olduğunu düşündüklerinizi—ve paralel işleme yaklaşımının nasıl tutarlı, yüksek kaliteli sonuçları ölçekli bir şekilde sunduğuna tanık olun.
Yapay zeka iş gücü çağı burada. Geniş Araştırma görevinize bugün başlayın. Manus Wide Research'i Manus Pro'da deneyin →
Less structure,
more intelligence.
Kaynaklar
Windows uygulamasıAPITakım PlanıGirişimlerPlaybookYardım merkeziGüven MerkeziMarka varlıklarıKarşılaştır
ChatGPT ile Karşılaştır© 2025 Manus AI · Singapore.