생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

딥 리서치 AI 도구 비교 분석 및 활용 가이드: 정보 과부하 시대, AI로 핵심 정보 찾기 이 문서는 Google Gemini Advanced의 Deep Research 기능을 활용하여 생성한 보고서 입니다.  Gemini Deep Research 에게 다음과 같은 질문을 했습니다.  "Deep Research 기능은 Google Gemini 월 20달러 유료 모델인 Advanced 버전에서 제공하고, Genspark AI와 Perplexity 에서는 무료 사용자에게 하루에 횟수 제한은 있지만 사용할 수 있는데 반해 ChatGPT Pro에서 월200달러 비용을 지불하고 사용해야 합니다. 월200달러 비용을 주고 사용할 만한 가치가 있는지 아니면 무료 버전인 Genspark AI 나 Perplexity 만 사용해도 좋을지, 또는 월20달러 비용을 들이고 Google Gemini advanced 를 사용하는 것이 좋을지에 대한 분석과 사용자를 위한 가이드를 생성해주세요 "  Google Gemini Deep Research 가 생성한 full 보고서 (Google Docs) 는 여기 를 클릭 이 full 보고서를 아래 내용은 Google NotebookLM Plus 로 요약한 것입니다.   목차 1. 서론: 딥 리서치 기능의 등장 배경 및 중요성 2. 주요 딥 리서치 AI 도구 비교 분석 ChatGPT Pro Google Gemini Advanced Genspark AI Perplexity 3. 사용자 유형별 딥 리서치 AI 도구 추천 4. 딥 리서치 기능 활용 가이드 및 유의사항 5. 결론: 딥 리서치 AI 도구의 발전 전망 및 활용 가치 1. 서론: 정보 과부하 시대, 딥 리서치 기능의 등장 현대 사회는 정보의 홍수 시대라고 불릴 만큼 방대한 양의 데이터가 쏟아져 나오고 있습니다. 이러한 정보 과부하 속에서 필요한 정보를 정확하고 효율적으로 찾고 분석하는 능력은 개인과 기업의 성공을 좌우하는 핵심 역량으로 부상하고 ...

생성형 AI 모델 (Gemini Advanced, Claude 3 Opus, GPT-4o) 데이터 분석 능력 비교 1930년부터 2014년까지의 월드컵 경기 데이터 (아래 시트) 를 3가지 생성형 AI 모델 (Claude AI, GPT-4o, Gemini Advanced)을 사용하여 분석하고, 그 결과를 비교 분석해보았습니다. 각 모델별로 스프레드시트 데이터를 어떻게 분석하고 시각화하여 월드컵 경기의 추세와 특징을 어떻게 설명을 하고 있는지 비교 평가 해보았습니다. 테스트용 스프레드시트 데이터는 1930년부터 2014년까지 월드컵 경기에 대한 데이터  (개최연도, 개최지, 승리국가, 준우승 국가, 평균 관중 수, 총 경기수, 골 수, 평균 골 수)  입니다. Google Spreadsheet 데이터 원본 링크 월드컵 연도 개최지 승리국 준우승 평군관중 참가팀 경기수 골 스코어 평균 골수 1930 World Cup Uruguay 1930 Uruguay Uruguay Argentina 32,808 13 18 70 3.9 1934 World Cup Italy 1934 Italy Italy Czechoslovakia 21,353 16 17 70 4.1 1938 World Cup France 1938 France Italy Hungary 20,872 15 18 84 4.7 1950 World Cup Brazil 1950 Brazil Uruguay Brazil 47,511 13 22 88 4 1954 World Cup Switzerland 1954 Switzerland Germany Hungary 29,562 16 26 140 5.4 1958 World Cup Sweden 1958 Sweden Brazil Sweden 23,423 16 35 126 3.6 1962 World Cup Chile 1962 Chile Brazil Czechoslovakia 27,912 16 32 89 2.8 1966 World Cup England 1966 England Eng...