去年 Google 推出自家 AI 功能 Bard，並沒有引起太多注目，當時大家目光都放在 Open AI 的 ChatGPT， 生成式 AI 開發引領風騷，加上市場追捧競逐 AI 功能，Google Bard 成了雷聲大雨聲小的後起者。
Bard 推出的時候，我曾小小試用一下，答案是不至於答非所問，但可能太過空泛而顯得不夠實用，沒有讓人想繼續用的動力。後來去年底 Google 把 Bard 改名為 Gemini，強調擁有最強大的 AI 模型，能運用它的推理能力回答世界各地提問的難題，能夠處理文字、音訊、程式碼、圖像及視訊等複雜應用。
據聞今年 Gemini 1.5 多項測試接近 GPT-4，不曉得是不是 Google 把產品改名就改運了，但原本將代碼開放給內部研究人員後，卻因測試不夠周全，出現不少圖像生成的事故，像是把美國國父華盛頓變成黑人，引起軒然大波，於是2月就暫停圖片生成服務，可見 Gemini 還沒嶄露頭角，AI技術的可信度馬上備受質疑。
Google 雖在 AI 搜尋的開發進程落後一截，發佈後又接連出包，即使如此，我認為 Gemini 只要調整研發結構，依現有多年的搜尋優勢，加強 AI 可靠度，還是大有可為。
Gemini AI 側邊欄下載→https://chromewebstore.google.com/detail/gemini-side-panel/haapcgopkcpkekndibmagiobpbikmfbl
當 Gemini AI 推出 Chrome 擴展套件，我當下就安裝測試，在 Gemini 的場子我腦子想問的問題竟是問它覺得 Perplexity 怎樣，而 Gemini 的回答沒有讓我失望，開頭坦白說 Perplexity 是一個有潛力的 AI 工具，我絕對沒有看錯，接下來的評論都是持正面角度來解析，沒有排他性的負面說明。
以圖搜尋
另一個我認為 Gemini 的優勢來自 Google 長久以來以圖找圖的技術，上傳一張電腦下載的圖片問它在哪裡，由於我早就知道答案，檢視 Gemini 的回答四平八穩，連現象產生原理都說明完整，這讓我對 Gemini AI 功力大大有信心。
我一邊寫文章，看到某些名詞或解釋不懂，我就打開 Gemini AI 隨伺在側，所產生的答案內容可以複製到筆記，或以分享的方式傳送到文件或以產生公開連結。甚至可以按修改回覆，看你需不需要答案精簡點、長一點，甚至可以專業點或更口語點，讓 Gemini 多受訓練，讓語言生成更貼近需求。
日常使用範例
有時我看到不懂的外文，我就貼上去問 Gemini ，大大幫助我瞭解外文內容，或在咖啡店吃到可麗露回味無窮想回家做做看，問問 Gemini 有哪些步驟，說明相當清楚，只是看完之後我打退堂鼓放棄了，還是買現成的回家就好。於是我直接問 Gemini 台北哪裡買好吃的可麗露，何必自己做還會做失敗呢。
疑難問題解決師
以這樣的問法可以真的把 Gemini AI 當成解答生活日常疑難雜症的聊天機器人，問得愛不釋手，在鍵盤一直問下去。至於 Perplexity 我仍是很看好，它有它的優點設計，像是相關問題會列在下方，還能把相關問題蒐集在一起，雖然不能上傳圖片(屬於付費功能)，我對 Perplexity 的答案品質感到還滿意。照目前來看，既然 Perplexity 和 Gemini 各有擅長，擴充套件就通通都用，突然覺得我提問越來越隨性了，想到什麼就問，搜尋速度越來越快，產生內容也越來越多元，資訊收集變得有趣多了。
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