Gemini用起来感觉怎么样 深度体验分享

由谷歌推出的Gemini大模型, 近来在热度方面热度颇高, 众多人都在针对它能不能去替代GPT展开讨论与否进行讨论, 或者探讨其在切实的实际工作当中究竟好不好用这一情况进行讨论。

身为一名长期留意AI工具且依靠它们来协助写作与编程的深度使用者, 我耗费了好些时间于Gemini之上开展了各类场景的测试, 涵盖从基础问答到复杂的逻辑推理, 以及再到结合Google生态的特定功能。

这篇文章, 是从我的实际使用感受着手, 去说一说它最为核心的优势, 以及目前所存在的短板, 期望能够帮你判定它是不是适合你。

AI文章生成到底靠不靠谱

讲到Gemini于内容创作里的呈现情况了, 这正是大家最为关切的AI文章生成本领, 我着实要讲它的整体实力极为强大, 特别是针对处理长文本以及理解复杂上下文这两方面而言。

我曾用它撰写过数次产品评测框架, 我还曾使用它撰写行业分析报告。它所给出的结构, 其逻辑性十分清晰。它用词较为专业, 不会如同一些早期模型那般, 时常出现一种话语反复来回言说的情况。

尤其是在你给出极为具体的风格要求之时, 像是“以脱口秀演员的口吻撰写一段产品介绍”, 又或者是“仿照学术论文的摘要风格”, Gemini的执行力相当到位, 几乎能够一次性达成需求, 无需反复去修改提示词。

不过它在生成内容的“接地气”程度上，偶尔会弱于GPT。

比如说, 我让它去撰写一段带有生活气息的淘宝客服回复话术, 它所给出的版本, 虽说礼貌并且完整, 但是呢, 总让人感觉缺少了那么一点人情味, 仿佛那是一种标准模板。

但是, 要是你所需求的是那种结构严密谨慎、信息密度处于高位水准的干货内容, 那么Gemini绝对是当前处于T0级别的一种存在。

它还支持一次输入篇幅超大的文档以此作为参考, 对于存在要基于行业相关报告或者内部资料进而生成文章需求的职场人而言, 这是极为实用的一项功能。

Gemini和Google生态能怎么配合

Gemini具备最独特之处, 此为其他通用大模型当下暂时难以达成的, 那便是它与Google全家桶存在深度整合。

在Google Workspace之中, 我最为常用的做法是, 直接去调取Gemini, 以此来帮我对工作予以处理。

在Gmail里撰写邮件时, 以往我得先将想法填入其中再去调整措辞, 如今直接借助侧边栏的Gemini, 告知其“把这封邮件的语气变更得更为正式, 并且突出第三段的截止日期”, 它在短短几秒钟内便能完成修改, 效率极其高。

于Google Docs之中撰写方案之际, 碰到陷入困境之处时, 能够径直使其协助续写或者扩充某一段落, 且不会打断本人的写作流程。

另一个我很喜欢的点是它的联网搜索能力。

鉴于Gemini背靠Google搜索引擎, 所以Gemini给出的诸多实时信息, 其准确度相当之高。

举例来说, 我向它询问, “最近三天之内, 有关苹果Vision Pro的最新销售数据是多少”, 它不但能够给出答案, 一般情况下, 还会在回答当中附带数据来源的链接, 有利于我去追溯核实。

这解决了以往大模型“一本正经地胡说八道”的核心痛点。

只是它搜索功能有时会被某些较为冷门的网站干扰, 使得给出的信息不准确, 在这种时候, 仍旧需要自己手动去点开链接进行核实。

然而, 虽有瑕疵但并不影响整体的优点, 就这种将“搜索”与“生成”相结合的模式而言, 实实在在地使得AI从原本只是一个单纯的用于问答的工具, 转变成为了一个相对来讲更具可靠性的研究助手。

在经历了一段使用时长之后, 我能够清晰地觉察到, Gemini在致力于演变成一个更具实用性的生产力工具, 并非仅仅只是一个仅会进行聊天的玩具。

它具备强大的逻辑能力, 它能与Google生态进行无缝连接, 这使得它在处理专业内容创作方面拥有巨大潜力, 在处理数据分析方面拥有巨大潜力, 在处理日常办公自动化方面也拥有巨大潜力。

尽管它于若干亟待极度个性化创意表露的范畴仍存有可提升之处, 如果身为一名对信息检索以及文档处理有着重度依赖的职场工作者或者创作者, 它着实值得你耗费时间予以深度体验。

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