#Deep Research

[alanshemper]

love it

[evaporatedstitches]

Stitch something vibrant, beautiful, and full of life! 💀🌸

I'm so excited to share my collection of sugar skull (calavera) cross stitch patterns! Inspired by the rich, beautiful traditions of Día de los Muertos, these designs are a celebration of life and memory. Each pattern is bursting with intricate florals and joyful colors, making for a truly stunning and meditative stitching project. Create a unique piece of art that's both meaningful and beautiful. You can find the full collection in my Etsy shop!

[cyberlabe]

OpenAI Deep Research Model

[realcleverscience]

Newest AI tool is providing high level reports - and starting to offer its own novel ideas

[gezginajans]

Deep Research Nedir? OpenAI’dan DeepSeek R-1’e Cevap

Yapay zeka dünyası hızla gelişirken, OpenAI’nin yeni aracı Deep Research, araştırma süreçlerini kökten değiştirebilecek bir yenilik olarak karşımıza çıkıyor. Geleneksel arama motorlarının aksine, yalnızca bağlantılar sunmak yerine doğrudan bilgi sağlayarak, akademik makaleler, teknik raporlar ve web kaynaklarından derinlemesine analiz yaparak en güvenilir sonuçları kullanıcıya sunuyor. Peki, bu yapay zeka aracı nasıl çalışıyor, hangi alanlarda kullanılabiliyor ve rakiplerinden nasıl ayrılıyor? Bu yazıda, Deep Research’ün işleyişini, avantajlarını, sınırlamalarını ve Google’ın Project Mariner’ı ile DeepSeek AI gibi rakipleriyle karşılaştırmasını ele alacağız.

Deep Research’ün Tanımı ve Çalışma Prensibi

Deep Research, yapay zeka destekli bir araştırma ve analiz aracı olup, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi teknikleriyle büyük veri kümelerini tarayarak en doğru bilgiyi sunar.

Bir kullanıcı Deep Research’e bir soru yönelttiğinde sistem şu adımları izler:

Soruyu analiz eder ve bağlamını anlar.

Akademik makaleler, teknik raporlar ve web içeriklerinden veri toplar.

Gereksiz bilgileri filtreleyerek en güvenilir sonuçları belirler.

Topladığı bilgileri analiz eder ve özetleyerek rapor sunar.

Bu süreç, Google gibi geleneksel arama motorlarının sunduğu bağlantılar listesi yerine, doğrudan derinlemesine analiz sunmasıyla fark yaratıyor.

Deep Research’ün Öne Çıkan Özellikleri

1. Otonom Araştırma Planlaması

Deep Research, sadece veri toplamakla kalmaz, aynı zamanda bir araştırma planı oluşturur ve en kritik noktaları belirleyerek süreci yönetir. Böylece kullanıcıya organize edilmiş ve rafine bir araştırma sonucu sunar.

2. Çoklu Veri Kaynağı Kullanımı

Google gibi arama motorları genellikle web sayfalarına odaklanırken, Deep Research akademik çalışmalar, teknik belgeler, finansal analizler ve haber kaynakları gibi çok daha geniş bir veri havuzunu tarayarak kapsamlı bilgi sunar.

3. Yapay Zeka Destekli Analiz ve Özetleme

Bu araç, elde ettiği bilgileri doğrudan olduğu gibi sunmak yerine analiz eder ve özetleyerek kullanıcıya en önemli bilgileri sağlar. Böylece, uzun makaleleri veya karmaşık teknik raporları okumadan özetlenmiş sonuçlara ulaşabilirsiniz.

Deep Research vs. DeepSeek AI: Hangi Yapay Zeka Daha İleri?

DeepSeek AI, özellikle teknik araştırmalarda etkili bir araç olarak konumlanırken, Deep Research daha geniş veri kaynaklarına erişebilen ve farklı alanlarda kullanılabilen bir sistem olarak tanımlanıyor. İki araç arasındaki temel farkları aşağıdaki tabloda inceleyelim:ÖzellikDeep ResearchDeepSeek AIVeri Analizi✅ Daha geniş kaynaklardan bilgi toplar⚠️ Daha sınırlı kaynaklar kullanırÖzetleme Yeteneği✅ Yapay zeka destekli analiz ve özetleme sunar⚠️ Daha yüzeysel özetler üretirKullanım Alanları✅ Akademik, teknik ve finansal analizlerde güçlüdür⚠️ Daha çok teknik araştırmalara odaklıdırÖzelleştirilebilirlik✅ Kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirme yapılabilir❌ Sabit sistem yapısına sahiptirHız ve Performans✅ Daha gelişmiş veri tarama yeteneği sunar⚠️ Daha yavaş bilgi işlem kapasitesine sahiptir

Sonuç olarak, Deep Research daha fazla veri kaynağına erişebilir ve kullanıcı dostu analizler sunarken, DeepSeek AI daha çok belirli teknik araştırmalara odaklanıyor.

Deep Research’ün Sınırlamaları: Gerçekten Kusursuz mu?

Her yapay zeka sisteminde olduğu gibi, Deep Research de bazı sınırlamalara sahip. Bu sistem oldukça güçlü olsa da, bazı durumlarda beklenen sonuçları tam olarak sunamayabilir. İşte ana sınırlamaları:

1. Veri Güvenilirliği ve Yanıltıcı Bilgiler

Deep Research, bilgileri bir araya getirirken her zaman yüzde yüz güvenilir sonuçlar sunamayabilir. Çünkü internette bulunan yanlış bilgiler, yapay zekanın analizlerine sızabilir.

2. Derinlemesine Analizlerde Eksiklikler

Bazı teknik veya akademik konularda, Deep Research yüzeysel sonuçlar verebilir. Kullanıcıların kaynakları manuel olarak incelemesi gerekebilir.

3. Yapay Zeka Önyargıları

Deep Research, kendi eğitildiği veri setlerinden etkilenebilir ve önyargılı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle, kullanıcıların birden fazla kaynağı değerlendirmesi önerilir.

Bu sınırlamalara rağmen, Deep Research hâlâ birçok kullanıcı için büyük kolaylık sağlayan bir araç olmaya devam ediyor.

Deep Research ve DeepSeek R1: Hangisi Daha Güçlü?

DeepSeek AI’nin R1 modeli, veri analizi ve bilgi sentezi konusunda oldukça gelişmiş bir sistem olarak biliniyor. Ancak, Deep Research bazı açılardan DeepSeek R1’e üstünlük sağlayabiliyor.

DeepSeek R1’in Güçlü Yönleri

Teknik araştırmalarda detaylı sonuçlar sunuyor.

Bilimsel ve mühendislik alanlarında daha özel veri analizleri yapabiliyor.

Deep Research’ün Avantajları

Daha fazla veri kaynağına erişim sağlıyor.

Kullanıcı dostu bir özetleme yeteneği sunuyor.

Farklı sektörlerde geniş kullanım alanına sahip.

Sonuç olarak, DeepSeek R1 daha çok teknik veriler ve mühendislik araştırmaları için ideal, ancak Deep Research daha genel kapsamlı ve kullanıcı dostu bir araştırma aracı olarak öne çıkıyor.

Deep Research vs. Project Mariner: Google’ın Rakibi mi Geliyor?

Google, yapay zeka destekli araştırma aracı Project Mariner ile büyük bir adım atmaya hazırlanıyor. Peki, Deep Research ve Google’ın Project Mariner’i karşılaştırıldığında hangisi daha üstün?

Google Project Mariner Nedir?

Project Mariner, Google’ın yapay zeka destekli bir araştırma ve bilgi işleme platformu olarak geliştirdiği bir sistemdir. Özellikle akademik ve kurumsal araştırmalara yönelik olarak planlanan bu araç, kullanıcıların karmaşık sorularına otomatik olarak derinlemesine analizler sunmayı hedefliyor.

Deep Research ile Project Mariner Arasındaki Farklar

ÖzellikDeep ResearchGoogle Project MarinerVeri KaynaklarıDaha geniş çapta kaynaklardan bilgi toplarGoogle’ın kendi veri tabanlarıyla sınırlıdırAnaliz YeteneğiYapay zeka destekli özetleme sunarBüyük veri işlemede güçlüdür ancak özetleme konusunda sınırlıdırKullanım AlanlarıAkademik, finansal, teknik ve ticari analizlerde kullanılabilirDaha çok akademik araştırmalar ve işletmelere odaklanırÖğrenme KapasitesiKullanıcı odaklı gelişen dinamik bir yapıdadırGoogle’ın mevcut yapay zeka modelleriyle sınırlıdır

Bu karşılaştırma gösteriyor ki, Project Mariner daha çok akademik ve kurumsal alanlara odaklanırken, Deep Research daha geniş bir kullanıcı kitlesine hitap ediyor.

Deep Research Hangi Alanlarda Kullanılabilir?

Deep Research, yalnızca akademik çalışmalar için değil, birçok farklı sektörde veri analizi ve araştırma süreçlerini hızlandırmak için kullanılabilir. İşte en önemli kullanım alanları:

1. Akademik Araştırmalar

Bilimsel makaleler ve teknik raporları analiz ederek en güvenilir bilgileri özetler.

Literatür taramalarını hızlandırarak akademisyenler ve öğrenciler için zaman kazandırır.

2. Dijital Pazarlama ve SEO

Rakip analizi ve içerik trendlerini belirlemek için kullanılabilir.

Google algoritma güncellemelerini takip ederek SEO stratejilerine yön verir.

3. Finans ve Yatırım Analizi

Hisse senedi, kripto para ve piyasa trendleri hakkında detaylı raporlar oluşturabilir.

Makroekonomik verileri analiz ederek yatırımcılara yol gösterir.

4. Hukuk ve Mevzuat Araştırmaları

Hukuki metinleri analiz edip anlaşılır hale getirir.

Yeni yasalar ve düzenlemeler hakkında özet raporlar sunar.

Bu kullanım alanları, Deep Research’ün yalnızca araştırmacılar için değil, iş dünyasında da büyük bir avantaj sağladığını gösteriyor.

Deep Research ve Rakipleri: Google ve Diğer AI Araçlarıyla Karşılaştırma

Deep Research yalnızca Project Mariner veya DeepSeek AI ile değil, Google Arama, ChatGPT ve diğer yapay zeka destekli bilgi işleme araçlarıyla da rekabet ediyor.RakiplerDeep Research AvantajıDezavantajlarıGoogle AramaVerileri analiz edip doğrudan bilgi sunarGoogle kadar büyük veri setine erişemezChatGPTGerçek zamanlı veri analizi yapabilirChatGPT statik bilgilerle çalışırBing AIDerinlemesine araştırma planlaması sunarBing’in bilgi kaynakları daha genişDeepSeek AIDaha geniş kullanım alanına sahiptirTeknik konularda DeepSeek AI daha güçlüProject MarinerGenel kullanıma daha uygun bir araçGoogle’ın akademik odaklı yapısından farklıdır

Bu tablo, Deep Research’ün genel kullanıcı kitlesi için esnek bir araştırma aracı olduğunu ancak belirli alanlarda rakiplerinin güçlü yanlarına sahip olmadığını gösteriyor.

Deep Research ile Nasıl Araştırma Yapılır?

Deep Research, karmaşık ve detaylı bilgileri analiz etmek için optimize edilmiş bir yapay zeka aracıdır. Ancak, bu aracı en verimli şekilde kullanmak için belirli bir yöntem izlemek gerekir.

1. Sorunuzu Açık ve Net Bir Şekilde Tanımlayın

Deep Research, doğru sonuçlar verebilmesi için net ve spesifik sorulara ihtiyaç duyar. Örneğin:

Yanlış: “Dijital pazarlama hakkında bilgi ver.” (Çok genel)

Doğru: “2025 Dijital Pazarlama Trendleri Neler Olacak?” (Özel ve detaylı)

Yanlış: “Sosyal medya içerik boyutları nelerdir?” (Çok genel)

Doğru: “Sosyal Medya İçerik Boyutları: En Güncel Ölçüler 2025“

Yanlış: “TikTok ve Instagram Reels için içerik fikirleri” (Çok genel

Doğru: “TikTok ve Instagram Reels İçerik Fikirleri 2025“

Yanlış: “2025 sosyal medya trendleri” (Çok genel)

Doğru: “2025 Sosyal Medya: Trendler ve Yenilikler“

2. Veri Kaynaklarını Belirleyin

Deep Research, farklı veri kaynaklarından bilgi çekebilir. Özel olarak akademik araştırmalar, finansal analizler veya teknik raporlar gibi belirli türdeki kaynakları hedefleyerek daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.

3. Raporu İnceleyin ve Doğrulayın

Deep Research tarafından oluşturulan araştırma raporları genellikle oldukça kapsamlıdır. Ancak, her yapay zeka aracında olduğu gibi bilgileri manuel olarak kontrol etmek her zaman önemlidir.

Deep Research Kullanmanın Avantajları

Deep Research, geleneksel araştırma yöntemlerine kıyasla birçok avantaj sunar. İşte en önemli faydaları:

1. Zaman Kazandırır

Geleneksel araştırma süreçleri saatler hatta günler sürebilirken, Deep Research dakikalar içinde kapsamlı özetler oluşturabilir.

2. Doğru ve Güncel Bilgiler Sunar

Deep Research, gerçek zamanlı veri tarama ve analiz yaparak en güncel bilgileri sağlar.

3. Kapsamlı ve Özetlenmiş Sonuçlar Sağlar

Geleneksel arama motorları genellikle uzun ve okunması zor belgeler sunarken, Deep Research bu bilgileri analiz ederek özetler ve en kritik noktaları belirler.

4. Farklı Sektörlerde Kullanılabilir

Deep Research yalnızca akademik araştırmalar için değil, finans, pazarlama, teknoloji ve hukuk gibi farklı sektörlerde de büyük kolaylık sağlar.

Deep Research’ün Geleceği ve OpenAI’nin Planları

Deep Research, şu anda oldukça güçlü bir yapay zeka aracı olsa da, OpenAI’nin geliştirme planları bu teknolojiyi daha da ileriye taşımayı hedefliyor.

1. Daha Fazla Entegrasyon

Yakın gelecekte, Deep Research’ün daha fazla veri tabanı ve API ile entegre edilmesi bekleniyor. Bu, araştırmaların daha geniş kaynaklardan beslenmesini sağlayacak.

2. Gerçek Zamanlı Web Tarama

Google ve diğer arama motorları ile rekabet edebilmek için, gerçek zamanlı web tarama özelliğinin eklenmesi planlanıyor. Bu, Deep Research’ün çok daha dinamik ve güncel bilgilere erişmesini sağlayacak.

3. Kullanıcıya Özel Araştırma Raporları

Gelecekte, kullanıcıların belirli ilgi alanlarına göre özel araştırma raporları oluşturabilmesi mümkün olacak.

Dijital Pazarlamada Kullanımı

Deep Research, yalnızca akademik veya teknik araştırmalar için değil, dijital pazarlama alanında da büyük bir avantaj sağlayabilir. SEO, içerik stratejileri ve rakip analizi gibi konular için bu yapay zeka aracı nasıl kullanılabilir?

1. SEO Araştırmaları ve Anahtar Kelime Analizi

Deep Research, arama motoru algoritmalarındaki değişiklikleri analiz ederek SEO stratejilerini geliştirmek için kullanılabilir. Özellikle:

Hedef kitlenin arama alışkanlıklarını belirleme

En güncel anahtar kelimeleri tespit etme

Google’ın son algoritma güncellemelerini analiz etme

2. Rakip Analizi

Deep Research, rakiplerin içerik stratejilerini inceleyerek şu konularda yardımcı olabilir:

Hangi içerik türlerinin daha fazla trafik çektiğini belirleme

Rakiplerin en iyi performans gösteren içeriklerini analiz etme

Pazar trendlerini önceden tahmin etme

3. İçerik Stratejisi Belirleme

İçerik üreticileri, Deep Research’ü kullanarak hangi konuların popüler olduğunu ve hangi tür içeriklerin daha fazla etkileşim aldığını belirleyebilir.

Sonuç: Deep Research Dijital Araştırmaların Geleceği mi?

Araştırma süreçlerini hızlandıran, bilgiyi analiz eden ve kullanıcıya özetleyen güçlü bir yapay zeka aracı olarak dikkat çekiyor. Google gibi geleneksel arama motorlarından farklı olarak, kullanıcıların uzun makaleler veya raporları taramasına gerek kalmadan en önemli bilgilere ulaşmasını sağlıyor.

Özellikle akademik araştırmalar, dijital pazarlama, finans ve hukuk gibi sektörlerde büyük bir fark yaratabilir. Yapay zeka destekli araştırma araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, Deep Research gibi sistemlerin bilgiye erişim şeklimizi değiştirmesi bekleniyor.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

1. Deep Research nedir?

OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir araştırma ve analiz aracıdır. Kullanıcının sorduğu karmaşık sorulara otonom bir şekilde araştırma yaparak detaylı yanıtlar sunar.

2. Deep Research nasıl çalışır?

Bu sistem, doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak büyük veri setlerini analiz eder, gereksiz bilgileri filtreler ve en doğru bilgileri kullanıcıya sunar.

3. Deep Research Google’a alternatif olabilir mi?

Tam anlamıyla bir alternatif olmasa da, özellikle derinlemesine araştırmalar ve analizler için Google’dan daha detaylı sonuçlar sunabilir.

4. Hangi sektörlerde kullanılabilir?

Akademik araştırmalar, finans, dijital pazarlama, hukuk ve teknik analizler gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir.

5. Deep Research ücretsiz mi?

Henüz tam sürümü piyasaya çıkmadığı için, ücretli olup olmayacağı netleşmiş değil. Ancak, OpenAI’nin diğer hizmetleri gibi belirli bir ücretlendirme modeline sahip olması bekleniyor.

6. Deep Research hangi tür verileri analiz edebilir?

Akademik makaleler ve teknik raporlar

Haber siteleri ve blog yazıları

Finansal ve ticari veriler

Pazar araştırmaları ve sektör analizleri

7. Deep Research gerçek zamanlı veri tarayabilir mi?

Şu an için gerçek zamanlı web tarama özelliği bulunmuyor, ancak OpenAI’nin gelecekte bu özelliği eklemesi bekleniyor.

8. Deep Research kullanıcı önyargılarından etkilenir mi?

Evet, her yapay zeka sisteminde olduğu gibi, eğitildiği verilerden etkilenebilir ve bazı önyargılar taşıyabilir.

9. Deep Research büyük şirketler için nasıl faydalı olabilir?

Pazar trendlerini analiz etmek

Rakip araştırması yapmak

Müşteri içgörülerini derinlemesine incelemek

10. Deep Research’ün geleceği nasıl şekillenecek?

OpenAI’nin planlarına göre, önümüzdeki yıllarda daha fazla entegrasyon, gerçek zamanlı tarama ve kullanıcıya özel rapor oluşturma gibi gelişmiş özelliklerle donatılacak.

[ringofchigasaki]

AI Deep Researchで行う新たなマーケティング試練

本日の Note に書きました。AIのDeep Research であっても信用してはならないことがあります。 その情報、どこから得たの？ 情報の一部は正しくても、解釈を間違えていることが多いのが AI です。 これは、GeminiとChatGPT に留まらず、Perplexity や Claude でもです。 勝手な解釈をするのが「生成AI」だということです。これはなくなりません。 https://note.com/yeyshonan/n/nb0645098c36d

[alanshemper]

Frank Wisner, head of the CIA’s Office of Policy Coordination, oversaw Operation Mockingbird, and Wisner boasted that he was the maestro of a “mighty Wurlitzer” that was “capable of playing any propaganda tune he desired.”

Then ⬇️

Now ⬇️

Also I've said this before but advertising is an industry that should be considered as pointless and harmful as fossil fuels.

[hiiamruhul]

ChatGPT Deep Research কী?

Deep Research হলো একটি অ্যাডভান্সড ফি��ার, যা ChatGPT-এর GPT-4o বা GPT-4.5 (যা Pro/Plus ইউজারদের জন্য প্রযোজ্য) ভার্সনের মধ্যে পাওয়া যায়। এটি মূলত ওয়েব ব্রাউজিং, তথ্য যাচাই এবং বহু উৎস থেকে বিশ্লেষণমূলক রিসার্চ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। সাধারণভাবে ChatGPT যেসব তথ্য প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে দেয়, Deep Research ফিচার ব্যবহার করে সেই তথ্য আরও গভীরভাবে, আপ-টু-ডেট এবং বাস্তব ভিত্তিতে তুলে ধরা হয়।

২. ChatGPT Deep Research কেন ব্যবহার করবেন?

তথ্যের গভীরতা ও বিশ্লেষণ

Deep Research সাধারণ সার্চ থেকে একধাপ এগিয়ে। এটি শুধু তথ্য খুঁজে দেয় না, বরং তা বিশ্লেষণ করে ও প্রসঙ্গভিত্তিক উত্তর তৈরি করে।

রেফারেন্সসহ তথ্য

অনেক সময় আমরা নির্ভরযোগ্য রেফারেন্সসহ তথ্য চাই—Deep Research ফিচার ব্যবহার করে ChatGPT এখন এমন তথ্য সোর্সসহ দিতে পারে।

লাইভ ওয়েব ব্রাউজিং

ChatGPT এখন সরাসরি ইন্টারনেট থেকে তথ্য নিয়ে রিয়েলটাইম রিসার্চ করে আপনাকে দিতে পারে, যার ফলে পুরোনো তথ্যের সমস্যা দূর হয়।

একাধিক উৎস বিশ্লেষণ

Google, Wikipedia, News Sites, GitHub, Medium সহ অনেক উৎস থেকে তথ্য যাচাই করে ChatGPT Deep Research আপনাকে কাস্টমাইজড এবং যাচাই করা তথ্য দেয়।

৩. ChatGPT Deep Research কীভাবে কাজ করে?

ChatGPT-এর Deep Research ফিচারটি OpenAI-এর রিয়েলটাইম ওয়েব ব্রাউজার এবং API সংযুক্তির মাধ্যমে কাজ করে। যখন আপনি কোনো জটিল প্রশ্ন করেন, তখন এটি বিভিন্ন রিসোর্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করে এবং একটি সংগঠিত বিশ্লেষণ তৈরি করে দেয়।

প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপ:

ইউজারের প্রশ্ন ইনপুট হয়

GPT মডেল বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ করে রিলেভেন্ট কীওয়ার্ড তৈরি করে

সেই কীওয়ার্ড অনুযায়ী ইনটারনেট থেকে তথ্য সংগ্রহ করে

তথ্যগুলোর মধ্যে ক্রস-চেক ও ফ্যাক্ট-চেক করে

উপসংহার তৈরি করে রেফারেন্সসহ উপস্থাপন করে

[nguyenthieutoan]

ChatGPT Agent của OpenAI ra mắt: Kỷ nguyên mới của AI Agent siêu thông minh!

Vậy là cuối cùng ngày chúng ta chờ đợi cũng đã đến! Đúng 0h ngày 18/07/2025 theo giờ Việt Nam, OpenAI đã chính thức “trình làng” một trong những sản phẩm đột phá nhất của mình: ChatGPT Agent. Trong buổi livestream được dẫn dắt bởi CEO Sam Altman và các chuyên gia chủ chốt của dự án, thế giới đã được chứng kiến một bước nhảy vọt thực sự – từ một AI chỉ biết trò chuyện, giờ đây chúng ta có một AI…

[jcmarchi]

Mistral AI gives Le Chat voice recognition and deep research tools

New Post has been published on https://thedigitalinsider.com/mistral-ai-gives-le-chat-voice-recognition-and-deep-research-tools/

Mistral AI gives Le Chat voice recognition and deep research tools

Mistral AI has updated Le Chat with voice recognition, deep research tools, and other features to make the chatbot a more helpful assistant.

The company believes that the best AI assistants should help you dive deeper into your thoughts and maintain the flow of conversation. As Mistral AI put it, chatbots are at their best when they “let you go deeper in your thinking, keep your conversation flowing, and maintain contextual continuity.”

A standout feature, albeit somewhat playing catch-up with rivals, is the ‘Deep Research’ mode. Think of it as turning Le Chat into your personal research assistant.

When you ask a complex question, the Deep Research tool breaks it down, finds credible sources, and then builds a structured report with references, making it easy to follow. Mistral designed it to feel like you’re working with a highly organised partner, helping you tackle everything from market trends to scientific topics.

[embedded content]

If you prefer talking over typing, the new ‘Vocal’ mode is for you.

Powered by Mistral AI’s powerful new voice model called Voxtral, the Vocal mode allows for natural, low-latency conversations—meaning you can talk to Le Chat without awkward pauses. Mistral says it’s perfect for brainstorming ideas while on a walk, getting quick answers when your hands are full, or transcribing a meeting.

[embedded content]

For those really complex Le Chat questions, ‘Think’ mode taps into Mistral AI’s reasoning model, Magistral, to provide clear and thoughtful answers.

One of the most impressive capabilities of Think mode is native multilingual ability. You can draft a proposal in Spanish, explore a legal concept in Japanese, or just think through an idea in whatever language feels most comfortable. Le Chat can even switch between languages mid-sentence.

To help you stay organised, the new ‘Projects’ feature lets you group related chats into focused folders. Each project remembers your settings and keeps all your conversations, uploaded files, and ideas in one tidy space. It could become the perfect area to manage everything from planning a house move to tracking a long-term work project.

Finally, in a partnership between Mistral AI and Black Forest Labs, Le Chat now includes advanced image editing. This means you can create an image and then fine-tune it with simple commands like “remove the object” or “place me in another city”.

Unlike with typical text-to-image tools, you can create and then edit your images with simple prompts like “remove the object” or “place me in another city” and the model transforms the scene while preserving characters and detail. It’s ideal for making consistent edits across a… pic.twitter.com/JmveDlQCzv

— Sophia Yang, Ph.D. (@sophiamyang) July 17, 2025

All these new features are available today in Le Chat on the web or by downloading the mobile app.

See also: Military AI contracts awarded to Anthropic, OpenAI, Google, and xAI

Want to learn more about AI and big data from industry leaders? Check out AI & Big Data Expo taking place in Amsterdam, California, and London. The comprehensive event is co-located with other leading events including Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week, and Cyber Security & Cloud Expo.

Explore other upcoming enterprise technology events and webinars powered by TechForge here.

[alanshemper]

[evaporatedstitches]

Get tangled up in your next favorite project! 🐙🌊

Dive deep into the fascinating world of the ocean's most intelligent and mysterious creature. I'm so excited to share my octopus cross stitch patterns! With their swirling tentacles and captivating eyes, these designs are so much fun to bring to life, one stitch at a time. It's the perfect project for anyone who loves the wonders of the deep sea. Embrace the weird and wonderful! You can find these incredible cephalopods in my Etsy shop.

[cyberlabe]

An overview of deep research agents evolution over years

[disasterghaster]

Devang is, I think, demi-omnisexual which isn't too different from from pansexual. Instead of being 'gender-blind' as is often described by pansexuals, she is 'gender-aware' in her attractions. She is attracted to all genders and sexual anatomy, particularly when she is emotionally engaged with a person. Which I think means that that instead of gender/sex being a cherry on top, as it is with a pansexual, she is quickly attracted to that gender/biological arrangement as a actively enjoyed feature of the person she becomes emotionally invested in.

She is also aromantic. She's got a lot of hang-ups about the concept of 'romance' and romantic gestures that inhibits her being comfortable or able to express or participable in romantic actions and activities. She loves deeply, but gets quickly overwhelmed or repelled by conventional romance tropes. Not to say she can't look back and appreciate a partner's sentiment in post. Or occasionally overcome her discomfort for her partners enjoyment.

Devang is absolutely polyamorous. She tried to be monogamous for a loooooooong time due to societal expectation and it made her fucking miserable. She's too big hearted. And too old for people to be playing jealousy games over her. She went celibate for a ridiculous amount of time to avoid that shit and her own stumbles in monogamy. She loves. The end. Anyone not comfortable with it can get lost. She'd tired of acting like she's any other way.

She's some kind of non-binary/trans. Though she has been 'she/her' so long it's second nature in the pronoun department, she's never felt particularly feminine. Eschewing things like heels and dresses even in eras where presentation was more hardline in societies she's lived in. Often straight-up crossdressing to present as a cis-male across time.

She feels kind of genderless most of all, be this a sense of depersonalization or what have you. She does prefer to continue dressing masculine, but doesn't feel much strong aversion to her female-sexed traits. Just often modifies her self to her day to day comfort.

Which I feel would make her non-binary or genderfluid.

Though she was anatomically AFAB for the majority of her life, she recently (in the last decade or so) discovered a way to use magic to alter her anatomical sex to flow with her gendered feelings, lol. Which means sometimes she has a vulva and all that and sometimes a penis with help of a charm. Making her some kind of anatomy-fluid to go with her gender-fluidness.

[aiguide]

How to Use Gemini 2.5 Pro for Research Writing: The Ultimate Guide

Are you a student, researcher, or academic feeling overwhelmed by the sheer volume of reading, the pressure to synthesize complex information, and the daunting task of structuring a coherent argument?

Traditional research writing can be a lonely, time-consuming marathon. But what if you had a powerful, intelligent assistant to help you navigate this challenging terrain? 🤔

Enter Gemini 2.5 Pro, Google's state-of-the-art AI model. This isn't just another chatbot; it's a sophisticated tool with advanced reasoning capabilities designed to transform how we approach research and academic writing.

The "Pro" version, particularly with its innovative "Deep Research" feature, offers potential that was science fiction just a few years ago.