自适应研究强度的智能调节系统
KResearch创新性地设计了Ultra Fast到Deep Dive四种梯度化模式，配合1-500次的可调迭代参数，形成研究强度矩阵。技术白皮书显示，Ultra Fast模式采用关键词速查技术，平均仅执行3次核心迭代，耗时90秒；而Deep Dive模式会激活多轮验证机制，包括：来源权威性评估、数据交叉验证、矛盾信息仲裁等7道质量控制流程。用户设置50次迭代的Deep Dive模式研究”新能源电池”时，系统自动触发12次策略调整，最终产出58页含17个数据图表的报告。
这种动态调节机制背后是Gemini API的few-shot learning能力，系统能根据迭代次数自动扩展prompt复杂度。测试数据显示，当迭代超过100次时，研究精度提升曲线趋于平缓，这为设置合理迭代参数提供科学依据。产品经理使用时建议采用20-30次迭代的Balanced模式，在精度与效率间取得最佳平衡。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKResearch: Kostenlose, detaillierte Forschungsberichte mit Google Gemini APIs generierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 四种研究模式与可配置迭代次数实现研究深度的精准控制
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