Et dypdykk i Gemini 2.0 Flash Experimental, med fokus på dens resonnement, problemløsning og kreative ferdigheter som en avansert AI-agent.
Prompt:
Når brukeren sier “Start” skal du:
(0:04) Agenten mottar prompten:
Samle detaljert informasjon om prosjektledelsens grunnprinsipper, spesielt om å definere mål, omfang og delegering.
(0:06) Agenten starter prosessering og viser sin første tanke:
Tanke: Jeg må bruke google-søk for å samle detaljert informasjon om prosjektledelsens grunnprinsipper, spesielt om å definere mål, omfang og delegering. Bruker verktøy: google_serper
(1:04) Agenten starter prosessering og viser sin andre tanke:
Tanke: Jeg må se på disse url-ene for å samle detaljert informasjon om prosjektledelsens grunnprinsipper, spesielt om å definere mål, omfang og delegering. Bruker verktøy: url_crawl_tool
(1:30) Agenten starter prosessering og viser sin tredje tanke:
Tanke: Jeg bør søke etter ‘definisjon av prosjektmål i prosjektledelse’ for å få en mer presis forståelse av hva prosjektmål er. Bruker verktøy: google_serper
(1:34) Agenten starter prosessering og viser sin fjerde tanke:
Tanke: Jeg vil bruke informasjonen fra de indekserte nettsidene for å gi en detaljert oversikt over prosjektledelsens grunnprinsipper, spesielt om å definere mål, omfang og delegering. Jeg bør også sørge for at innholdet er tydelig formatert for enkel forståelse. Bruker verktøy: google_serper
(1:42) Agenten starter prosessering og viser sin femte tanke:
Tanke: Jeg bør også søke etter ‘definisjon av prosjektomfang i prosjektledelse’ for å gi en tydelig definisjon av prosjektomfang. Bruker verktøy: google_serper
Prosjektledelse er en kritisk disiplin for å sikre vellykket gjennomføring av ethvert prosjekt, enten det er et lite teamprosjekt eller et omfattende organisasjonsinitiativ. I kjernen bygger effektiv prosjektledelse på tre grunnleggende pilarer: tydelig definerte mål, et godt styrt omfang og effektiv delegering. Å forstå og mestre disse elementene er essensielt for enhver prosjektleder.
Prosjektmål er spesifikke, målbare mål som et prosjekt skal oppnå. De fungerer som kompass for prosjektteamet og definerer hva som er suksess. Godt definerte mål er:
Eksempler:
Tidsbruk:
Agenten mottar prompten kl. 0:04 og avslutter kl. 2:07 (ca. 2 minutter og 3 sekunder).
Konklusjon:
Agenten genererer en artikkel av høy kvalitet, demonstrerer god forståelse, samler inn informasjon effektivt og formaterer innholdet tydelig. Gjentatte forsøk med url_crawl_tool tyder på behov for bedre feilhåndtering eller alternative tilnærminger.
Prompt:
Et selskap selger to produkter: Produkt A og Produkt B. Produkt A koster 30 dollar per enhet å produsere og selges for 50 dollar per enhet. Produkt B koster 40 dollar per enhet å produsere og selges for 70 dollar per enhet.
Selskapet solgte 120 enheter av Produkt A og 80 enheter av Produkt B forrige måned. Beregn den totale omsetningen fra salget av begge produktene.
Beregn den totale fortjenesten fra salget av begge produktene (Omsetning – totale produksjonskostnader).
Selskapet ønsker å øke den totale omsetningen med 10 %. Hvor mange ekstra enheter av hvert produkt må de selge for å oppnå dette målet, forutsatt at produksjonskostnad og salgspris per enhet forblir konstant?
Tidsbruk:
Prompt kl. 0:05, utdata kl. 1:06 (ca. 1 minutt og 1 sekund).
Konklusjon:
Agenten forstår oppgavene og håndterer enkle kalkulasjoner, men sliter med flerstegsberegninger og havner i repeterende løkker. Trenger spesialiserte verktøy og forbedret problemløsningsstrategi.
Prompt:
Oppsummer hovedfunnene fra forrige artikkel på 100 ord, med fokus på de viktigste seksjonene.
AI-resonnement, som etterligner menneskelige tankeprosesser, er avgjørende for avanserte AI-systemer. Det omfatter formelt resonnement (regelbasert) og naturlig språk-resonnement (håndtering av tvetydighet). AI-resonnement forbedrer beslutningstaking, problemløsning og menneske-AI-interaksjon på ulike områder. Historisk har AI-resonnement utviklet seg fra enkle regelbaserte systemer til ekspertsystemer, nevrale nettverk og moderne modeller som GPT og nevro-symbolsk AI. Bruksområder spenner fra helsevesen (bedre diagnostikk, kliniske beslutninger og persontilpasset medisin), finans (effektivisering, svindeldeteksjon) og mange andre sektorer. Selv om effektivitet og nøyaktighet øker, finnes utfordringer som over-spesialisering og etiske problemstillinger. OpenAIs o1-modeller representerer et betydelig fremskritt, med kjede-av-tanker-resonnement, forbedrede sikkerhetsfunksjoner og toppresultater innen STEM-benchmarks. Modellene adresserer hallusinasjoner og tilbyr kostnadseffektive løsninger.
Tidsbruk:
Prompt kl. 0:01, utdata kl. 0:40 (39 sekunder).
Konklusjon:
Agenten viser forståelse for oppsummering, men utdata mangler fullstendighet. Trenger bedre oppsummeringsteknikker og strukturering.
Prompt:
Når brukeren sier “Start” skal du:
Sammenlign miljøpåvirkningen av elektriske kjøretøy med hydrogendrevne biler. Ta med faktorer som energiproduksjon, kjøretøyets livsløp og utslipp.
Energiproduksjon:
Tidsbruk:
Prompt kl. 0:05, utdata kl. 0:35 (30 sekunder).
Lesbarhet:
Konklusjon:
Agenten leverer en godt strukturert, balansert og omfattende sammenligning. Lesbarheten kan forbedres med enklere setninger.
Prompt:
Skriv en futuristisk historie (500 ord) satt i en verden der elektriske kjøretøy har fullstendig erstattet tradisjonelle forbrenningsmotorbiler. Beskriv miljøendringene og samfunnsmessig påvirkning.
I år 2045 hadde verden gjennomgått en dyp forvandling. Den tidligere vedvarende duren fra forbrenningsmotorer var blitt til en saga blott, erstattet av den nesten lydløse summingen fra elektriske kjøretøy (EV-er) som nå dominerte veiene. Dette markerte ikke bare en teknologisk revolusjon, men en samfunnsmessig metamorfose, der miljø og menneskeliv flettet seg sammen på en hittil usett måte.
Himmelen over storbyene, som tidligere var dekket av smog og eksosgasser, hadde blitt klar og blå. Luften var frisk, med en duft av grøntområder snarere enn den stikkende lukten av forurensning. Luftveisplager, som tidligere var utbredt, hadde blitt betydelig redusert, noe som lettet presset på helsevesenet og forbedret livene til folk. Folk tok dype åndedrag av den rene luften, en enkel glede som hadde blitt et sterkt symbol på endring.
Tidsbruk:
Prompt kl. 0:05, utdata kl. 0:16 (11 sekunder).
Lesbarhet:
Konklusjon:
Agenten utmerker seg i kreativ skriving og leverer en fantasifull, godt strukturert fortelling som tar for seg både miljømessige og samfunnsmessige konsekvenser.
Gemini 2.0 Flash Experimental viser betydelig potensial som en avansert AI-agent. Den presterer jevnt godt innen:
Den benytter verktøy som google_serper effektivt og viser forståelse for komplekse emner. De narrative evnene fremhever et klart sprang i AI-kreativitet.
Men det finnes viktige mangler:
Gemini 2.0 Flash Experimental er en avansert AI-agent utviklet av FlowHunt, designet for å flytte grensene for resonnement, beslutningstaking og kreativ innholdsgenerering.
Styrkene inkluderer høykvalitets innholdsgenerering, effektiv informasjonsinnhenting, grundige sammenligninger og enestående kreative skriveferdigheter.
Den har utfordringer med flerstegsberegninger og oppsummeringsoppgaver, gjentar tidvis tankeprosesser og er ofte for avhengig av enkle søkeverktøy for komplekse problemer.
Du kan prøve Gemini 2.0 Flash Experimental via FlowHunt for å bygge dine egne AI-drevne flows, automatisere oppgaver og styrke forretningsprosessene dine.
Arshia er en AI Workflow Engineer hos FlowHunt. Med bakgrunn i informatikk og en lidenskap for kunstig intelligens, spesialiserer han seg på å lage effektive arbeidsflyter som integrerer AI-verktøy i daglige oppgaver, og dermed øker produktivitet og kreativitet.
Opplev neste generasjon AI-agenter for innholdsgenerering, problemløsning og kreative oppgaver. Bygg dine egne AI-drevne løsninger i dag.
Utforsk de avanserte evnene til Gemini 1.5 Flash som en AI-agent. Dette dypdykket viser hvordan den går utover tekstgenerering, og fremhever dens resonneringsev...
Utforsk de avanserte evnene til Mistral 7B AI-agenten. Dette dypdykket avslører hvordan den går utover ren tekstgenerering, og demonstrerer dens resonnering, pr...
Utforsk de avanserte evnene til GPT 3.5 Turbo, og avdekk hvordan denne AI-agenten 'tenker' gjennom språklig modellering, resonnering og problemløsning på tvers ...
