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我使用Gemini Flash 2.0构建了一个开源版本的深度研究工具！输入任何主题，它将深入探究，在工作时实时构建并显示研究树。这个实现有三种研究模式：快速（1 - 3分钟）：快速表面研究，非常适合初步探索；平衡（3 - 6分钟）：中等深度，探究主要概念和关系；全面（5 - 12分钟）：深度递归研究，构建查询树，探究反论点。最酷的是能看到它的思考过程——它在探究时打印出研究树，这样你就能确切看到它如何处理你的主题。我构建这个是因为我还没见过使用Gemini及其内置搜索工具的实现，并且认为其他人可能也会觉得它有用。这是github链接：https://github.com/eRuaro/open - gemini - deep - research

讨论总结

这是关于一个使用Gemini Flash 2.0构建的开源深度研究项目的讨论。讨论涉及多个方面，包括项目如果发布到特定板块（r/LocalLLaMA）是否应添加本地模型支持存在争议，也有关于付费模式的讨论，如有人认为这是按月付费服务的不错替代，也有人怀疑项目拼凑API仍会有费用。此外，还有人对项目搜索工具感兴趣，有人提出自己有类似计划并希望原作者帮忙改编用于其他模型等。

主要观点

  1. 👍 项目若发布到r/LocalLLaMA板块应添加本地模型支持。
    • 支持理由：[符合该板块的某种预期或要求]
    • 反对声音：[这是开源项目，可由他人自行添加]
  2. 🔥 开源项目可由他人自行添加本地模型支持。
    • 正方观点：[开源项目的特性就是可以自由修改添加]
    • 反方观点：[无明确反方观点]
  3. 💡 此项目是按月付费服务的不错替代。
    • 解释：[相比按月付费，此项目可能更具性价比或者有独特优势]
  4. 💡 项目可能只是拼凑API仍会有费用。
    • 解释：[怀疑项目的构建方式，认为没有完全摆脱费用问题]
  5. 💡 相比按月付费更倾向于API调用付费或免费。
    • 解释：[表达对不同付费模式的偏好]

金句与有趣评论

  1. “😂 TechnoByte_：Cool project, but at least add local model support if you’re gonna post it to r/LocalLLaMA”
    • 亮点：[直接提出项目在特定板块发布的改进建议]
  2. “🤔 lipstickandchicken：It’s open source. You add local model support.”
    • 亮点：[从开源项目的角度回应前面的建议]
  3. “👀 bassoway：Relax bro”
    • 亮点：[以轻松的口吻缓解讨论中的紧张氛围]
  4. “🤔 Enough - Meringue4745：He probably just cobbled together a couple google APIs. It’ll still be billed, bucko”
    • 亮点：[对项目的构建方式提出质疑]
  5. “💪 Foreign - Beginning - 49：The alternatives to closed ai deep research are legion brother, sticking to the /r/localllama credo is the intention round here. It’s not just an empty ideology.”
    • 亮点：[强调板块理念]

情感分析

总体情感倾向是中性的，有对项目的肯定如认为是不错的替代，也有质疑声音如怀疑是拼凑API。主要分歧点在于项目的构建方式（是否应添加本地模型支持、是否只是拼凑API）以及付费模式等，可能是因为不同用户对于开源项目的期望、对于付费和免费模式的偏好以及对项目在特定板块适用性的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：[原作者是否会帮助改编用于其他模型可能会引发后续讨论]
  • 潜在影响：[如果项目发展良好，可能会对深度研究领域的开源项目发展模式、付费模式产生影响]

详细内容：

标题：基于 Gemini Flash 2.0 的开源深度研究实现引发热议

在 Reddit 上，有一个引人瞩目的帖子分享了基于 Gemini Flash 2.0 打造的开源深度研究版本。此帖获得了众多关注，引发了热烈讨论。

原帖介绍，该开源版本可以针对任何主题进行深度探索，并且具有三种研究模式，分别是快速（1 - 3 分钟）、平衡（3 - 6 分钟）和综合（5 - 12 分钟）。最酷的地方在于能实时展示研究过程中的研究树。原帖作者表示，因未见到使用 Gemini 及其内置搜索工具的相关实现，所以构建了这个项目，并附上了 github 链接：https://github.com/eRuaro/open-gemini-deep-research

讨论焦点与观点分析： 有人称赞这是个很酷的项目，但建议增加本地模型支持。有人则回应称这是开源的，大家可以自己添加。还有人表示要去尝试添加。有人认为相比按月计费的服务，这是个不错的替代选择，但也有人质疑可能只是拼凑了几个谷歌的 API，还是会有费用产生。有人表示宁愿为 API 调用付费，也不想支付月费，并询问本地 llm 的设置情况。有人指出，与封闭的人工智能深度研究的替代方案有很多，坚持开放原则意味着让全人类更广泛地获取原始智能。还有人询问能否提供关于令牌消耗的报告，包括输入/输出令牌的区分。有人对搜索和抓取所使用的工具提出疑问，作者回复称使用了 Gemini 自带的搜索工具。有人提到 Duck Duck Go 有免费的 API，但有使用限制。有人计划通过自己的 npcsh 工具实现类似功能，并询问作者是否愿意协助适配其他模型。

这场讨论的共识在于对开源和创新的重视，不同观点的碰撞丰富了对这一项目的探讨。特别有见地的观点如对开放原则的强调，为讨论增添了深度和广度。

总之，这次关于基于 Gemini Flash 2.0 的开源深度研究实现的讨论，充分展示了大家对新技术的关注和思考。