เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่ล้มเหลวเมื่อต้องใช้งานในขนาดใหญ่ Manus ไม่เป็นเช่นนั้น

ดูภาพรวมได้อย่างรวดเร็ว AI หลายร้อยตัววิจัยพร้อมกันเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ปฏิบัติได้ภายในไม่กี่นาที

ทำไม Manus ถึงเก่งในการทำงานวิจัย?

ดูเหตุผลที่ทำให้ Wide Research ดีกว่าวิธีการทำด้วยมือและแชทบอท AI มาตรฐาน

คุณสมบัติ

การวิจัยด้วยตนเอง
แชทบอท AI
Manus วิจัยวงกว้าง
วิธีการ
การดำเนินงานเชิงเส้นที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์
Single AI ช่วยคุณ
การประสานงานหลายตัวแทนแบบขนาน
ความเร็ว
หลายวันถึงหลายสัปดาห์ต่อรอบการวิเคราะห์
ชั่วโมงจนกว่าคอนเท็กซ์จะอิ่มตัว
นาทีไม่ว่าจะเป็นมาตราส่วนใด
มาตราส่วน
ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดทางปัญญาและเวลา
คุณภาพลดลงเมื่อมีมากกว่า 8-10 รายการเนื่องจากการอิ่มตัวของหน้าต่างบริบท
ปรับขนาดให้สอดคล้องกับหลายร้อยได้อย่างไร้รอยต่อ
คุณภาพ
ขึ้นอยู่กับความแตกต่างระหว่างบุคคลและความเหนื่อยล้า
การเสื่อมสภาพแบบก้าวหน้าพร้อมความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของการเห็นภาพหลอน
คุณภาพสม่ำเสมอในทุกขนาด
ผลลัพธ์
บันทึกที่ไม่ได้จัดโครงสร้างและลิงก์แหล่งที่มา
บทสรุปย่อที่มีการสูญเสียรายละเอียด
รายงานและชุดข้อมูลที่สมบูรณ์

ปัญหาภาระงานบริบท

ไอคอนของแผนภูมิแท่งที่กำลังลดลงพร้อมลูกศรสีแดง สื่อให้เห็นว่าบริบทที่มากเกินไปทำให้ประสิทธิภาพของ AI ลดลง
บริบทมากเกินไปทำให้ AI ทำงานล้มเหลว

ขอให้แชทบอทวิเคราะห์ 50 บริษัท แรกๆ 5 บริษัทจะได้รับการเขียนรายละเอียดอย่างละเอียด แต่เมื่อถึงลำดับที่ 20 คำอธิบายจะเริ่มสั้นและน่าสงสัย พอถึงลำดับที่ 50 คุณจะพบกับคำเติมทั่วไปที่ไม่มีความหมายเฉพาะเจาะจง

ไอคอนรูปสมองพร้อมเครื่องหมายคำถาม แสดงถึงเหตุผลที่เกิดการโอเวอร์โหลดบริบท
ทำไมมันถึงเกิดขึ้น

AI แบบดั้งเดิมมี "หน่วยความจำ" ที่คงที่ เมื่อมันประมวลผลสิ่งต่างๆ มากขึ้น บริบทก่อนหน้าก็จะเต็มพื้นที่ พื้นที่น้อยลง = คุณภาพลดลง

ไอคอนเครื่องหมายถูกสีเขียว แสดงว่า Wide Research แก้ปัญหาได้สำเร็จ
วิธีที่ Wide Research แก้ปัญหา

ทุกไอเทมจะได้รับตัวแทนของตัวเอง ไอเทม #1 และไอเทม #100 ได้รับความสนใจอย่างเท่าเทียม ไม่มีข้อจำกัดด้านความจำ ไม่มีการลดคุณภาพ

ปัญหาภาระงานบริบท

ไอคอนของแผนภูมิแท่งที่กำลังลดลงพร้อมลูกศรสีแดง สื่อให้เห็นว่าบริบทที่มากเกินไปทำให้ประสิทธิภาพของ AI ลดลง
บริบทมากเกินไปทำให้ AI ทำงานล้มเหลว

ขอให้แชทบอทวิเคราะห์ 50 บริษัท แรกๆ 5 บริษัทจะได้รับการเขียนรายละเอียดอย่างละเอียด แต่เมื่อถึงลำดับที่ 20 คำอธิบายจะเริ่มสั้นและน่าสงสัย พอถึงลำดับที่ 50 คุณจะพบกับคำเติมทั่วไปที่ไม่มีความหมายเฉพาะเจาะจง

ไอคอนรูปสมองพร้อมเครื่องหมายคำถาม แสดงถึงเหตุผลที่เกิดการโอเวอร์โหลดบริบท
ทำไมมันถึงเกิดขึ้น

AI แบบดั้งเดิมมี "หน่วยความจำ" ที่คงที่ เมื่อมันประมวลผลสิ่งต่างๆ มากขึ้น บริบทก่อนหน้าก็จะเต็มพื้นที่ พื้นที่น้อยลง = คุณภาพลดลง

ไอคอนเครื่องหมายถูกสีเขียว แสดงว่า Wide Research แก้ปัญหาได้สำเร็จ
วิธีที่ Wide Research แก้ปัญหา

ทุกไอเทมจะได้รับตัวแทนของตัวเอง ไอเทม #1 และไอเทม #100 ได้รับความสนใจอย่างเท่าเทียม ไม่มีข้อจำกัดด้านความจำ ไม่มีการลดคุณภาพ

อะไรที่ทำให้ Wide Research แตกต่าง

ไม่ใช่แค่เร็วขึ้น—แต่มันแตกต่างอย่างแท้จริง

ภาพหน้าจอขนาดใหญ่ของอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์ Manus ที่แสดงงานย่อยต่างๆ ที่ทำงานพร้อมกัน
การประมวลผลแบบขนานที่แท้จริง

แต่ละซับเอเจนต์ทำงานอย่างอิสระด้วยความสามารถเต็มรูปแบบ: มี VM ของตัวเอง, เครื่องมือ และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต

บริบทสดใหม่สำหรับทุกไอเท็ม

ปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิมสะสมบริบท การวิจัยที่กว้างขวางทำให้แต่ละรายการเริ่มต้นใหม่ ผลลัพธ์คือการวิเคราะห์ที่สม่ำเสมอและละเอียดในทุกระดับ

การจัดการรวมศูนย์

ตัวแทนหลักแจกจ่ายงานและรวบรวมผลลัพธ์ ตัวแทนย่อยไม่เคยพูดคุยกันเอง ซึ่งช่วยป้องกันการปนเปื้อนของบริบทและลดการฝันเพ้อเจ้อ

ตัวแทนย่อยที่มีคุณสมบัติครบถ้วน

ตัวแทนย่อยแต่ละคนคืออินสแตนซ์ของ Manus ที่สมบูรณ์ ไม่ใช่แค่งานที่ถูกลดทอนความซับซ้อน แต่เป็นตัวแทนอิสระที่สามารถวิจัย เขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างสรรค์ได้อย่างเต็มที่

อะไรที่ทำให้ Wide Research แตกต่าง

ไม่ใช่แค่เร็วขึ้น—แต่มันแตกต่างอย่างแท้จริง

ภาพหน้าจอขนาดใหญ่ของอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์ Manus ที่แสดงงานย่อยต่างๆ ที่ทำงานพร้อมกัน
การประมวลผลแบบขนานที่แท้จริง

แต่ละซับเอเจนต์ทำงานอย่างอิสระด้วยความสามารถเต็มรูปแบบ: มี VM ของตัวเอง, เครื่องมือ และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต

บริบทสดใหม่สำหรับทุกไอเท็ม

ปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิมสะสมบริบท การวิจัยที่กว้างขวางทำให้แต่ละรายการเริ่มต้นใหม่ ผลลัพธ์คือการวิเคราะห์ที่สม่ำเสมอและละเอียดในทุกระดับ

การจัดการรวมศูนย์

ตัวแทนหลักแจกจ่ายงานและรวบรวมผลลัพธ์ ตัวแทนย่อยไม่เคยพูดคุยกันเอง ซึ่งช่วยป้องกันการปนเปื้อนของบริบทและลดการฝันเพ้อเจ้อ

ตัวแทนย่อยที่มีคุณสมบัติครบถ้วน

ตัวแทนย่อยแต่ละคนคืออินสแตนซ์ของ Manus ที่สมบูรณ์ ไม่ใช่แค่งานที่ถูกลดทอนความซับซ้อน แต่เป็นตัวแทนอิสระที่สามารถวิจัย เขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างสรรค์ได้อย่างเต็มที่

กรณีการใช้งานในโลกจริง

ตั้งแต่งานวิจัยไปจนถึงงานสร้างสรรค์—Wide Research จัดการทุกอย่าง

กรณีการใช้งานในโลกจริง

ตั้งแต่งานวิจัยไปจนถึงงานสร้างสรรค์—Wide Research จัดการทุกอย่าง

วิธีการทำงาน

คลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ส่วนตัวของคุณ เข้าถึงได้ผ่านการสนทนาง่าย ๆ

ขั้นตอนที่ 1

การแยกงาน

ตัวแทนหลักจะแบ่งคำขอของคุณออกเป็นงานย่อยที่เป็นอิสระหลายร้อยงาน

ขั้นตอนที่ 2

การดำเนินการแบบขนาน

แต่ละงานย่อยจะได้รับตัวแทนที่ทุ่มเทด้วยบริบทใหม่

ขั้นตอนที่ 3

การประมวลผลอัตโนมัติ

ตัวแทนย่อยทำการวิจัย วิเคราะห์ และสร้างสรรค์อย่างอิสระ

ขั้นตอนที่ 4

รวบรวมทั้งหมดเข้าด้วยกัน

ตัวแทนหลักรวบรวมผลลัพธ์ทั้งหมดและสังเคราะห์รายงานขั้นสุดท้าย

ตัวอย่างคำแนะนำ

คัดลอกและลองใช้สิ่งเหล่านี้ใน Manus

ตัวอย่างคำแนะนำ

คัดลอกและลองใช้สิ่งเหล่านี้ใน Manus

สร้างการเปรียบเทียบรายละเอียดของเครื่องมือการจัดการโครงการ 30 อันดับแรก
สร้างการเปรียบเทียบรายละเอียดของเครื่องมือการจัดการโครงการ 30 อันดับแรก
วิเคราะห์กลยุทธ์โซเชียลมีเดียของแบรนด์ DTC ชั้นนำ 25 แบรนด์
วิเคราะห์กลยุทธ์โซเชียลมีเดียของแบรนด์ DTC ชั้นนำ 25 แบรนด์
วิจัยนักลงทุนที่มีศักยภาพ 100 รายสำหรับการเริ่มต้น Series A ในด้านฟินเทค
วิจัยนักลงทุนที่มีศักยภาพ 100 รายสำหรับการเริ่มต้น Series A ในด้านฟินเทค
เปรียบเทียบหลักสูตรของ 50 หลักสูตร MBA ชั้นนำทั่วโลก
เปรียบเทียบหลักสูตรของ 50 หลักสูตร MBA ชั้นนำทั่วโลก
สร้างไอเดียผลิตภัณฑ์ 100 รายการสำหรับสินค้าใช้ในบ้านที่ยั่งยืน
สร้างไอเดียผลิตภัณฑ์ 100 รายการสำหรับสินค้าใช้ในบ้านที่ยั่งยืน

คำถามที่พบบ่อย

สิ่งนี้แตกต่างจากการขอให้ ChatGPT ค้นคว้า 50 รายการอย่างไร?

ฉันสามารถปรับใช้ตัวแทนได้กี่คน?

งานแบบไหนที่เหมาะกับการวิจัยอย่างกว้างขวาง?

รายการ #100 จะมีคุณภาพเหมือนรายการ #1 หรือไม่?

สิ่งนี้มีให้บริการในทุกแผนหรือไม่?

คำถามที่พบบ่อย

สิ่งนี้แตกต่างจากการขอให้ ChatGPT ค้นคว้า 50 รายการอย่างไร?

ฉันสามารถปรับใช้ตัวแทนได้กี่คน?

งานแบบไหนที่เหมาะกับการวิจัยอย่างกว้างขวาง?

รายการ #100 จะมีคุณภาพเหมือนรายการ #1 หรือไม่?

สิ่งนี้มีให้บริการในทุกแผนหรือไม่?

แชร์กรณีการใช้งาน Wide Research ของคุณ

รับ 20,000 เครดิตเมื่อได้รับการนำเสนอ

ขั้นตอนที่ 1

ใช้มัน

นำการวิจัยอย่างกว้างขวางไปใช้ในโครงการจริง

รูปภาพของปุ่มที่มีป้ายกำกับว่า “การวิจัยที่กว้างขวาง”

ขั้นตอนที่ 2

แชร์เลย

โพสต์เกี่ยวกับ #ManusWideResearch

รูปภาพที่มีไอคอนสื่อสังคมออนไลน์ เช่น X, Instagram, TikTok และ LinkedIn แสดงวิธีการแชร์กรณีการใช้งานของคุณ

ขั้นตอนที่ 3

ทำให้ได้

รับเครดิต 20,000 เมื่อเป็นที่แนะนำ

ภาพที่แสดง “+20,000” พร้อมไอคอนรางวัล เป็นสัญลักษณ์ของเครดิตที่ได้รับเมื่อได้รับการแนะนำ.

แชร์กรณีการใช้งาน Wide Research ของคุณ

รับ 20,000 เครดิตเมื่อได้รับการนำเสนอ

ขั้นตอนที่ 1

ใช้มัน

นำการวิจัยอย่างกว้างขวางไปใช้ในโครงการจริง

รูปภาพของปุ่มที่มีป้ายกำกับว่า “การวิจัยที่กว้างขวาง”

ขั้นตอนที่ 2

แชร์เลย

โพสต์เกี่ยวกับ #ManusWideResearch

รูปภาพที่มีไอคอนสื่อสังคมออนไลน์ เช่น X, Instagram, TikTok และ LinkedIn แสดงวิธีการแชร์กรณีการใช้งานของคุณ

ขั้นตอนที่ 3

ทำให้ได้

รับเครดิต 20,000 เมื่อเป็นที่แนะนำ

ภาพที่แสดง “+20,000” พร้อมไอคอนรางวัล เป็นสัญลักษณ์ของเครดิตที่ได้รับเมื่อได้รับการแนะนำ.

พร้อมที่จะขยายงานวิจัยของคุณหรือยัง?

หยุดจำกัดบริบท เริ่มปรับใช้กลุ่มตัวแทน

พร้อมที่จะขยายงานวิจัยของคุณหรือยัง?

หยุดจำกัดบริบท เริ่มปรับใช้กลุ่มตัวแทน