我們訪談了五位營運負責人,主題是 AI 媒體治理。請總結研究,但不要誇大需求。
研究問題:什麼阻礙團隊將 AI 媒體範例用在公開頁面? 證據:儲存歸屬、權利審查與可重複審批路徑最常被提到。 買方限制:團隊需要先看到可稽核性,才會談速度。 矛盾點:他們想要更快產出,但不信任未受管理的連結。 信心水平:中等;五次訪談顯示一個模式,但不是市場範例。 下一步研究:測試已審查的範本範例是否能降低維護工作。
Gemini 2.5 Pro 是 Rivya 更深入的 Gemini AI 對話模型,適合研究綜整、文件分析、結構化寫作,以及 Flash 不夠深入時的多模態推理。
範例輸出
適合買方研究、證據表與企業工作流程決策。
對話
範例輸出
適合買方研究、證據表與企業工作流程決策。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Rivya 中企業研究綜合的對話預覽。
輸出
適合買方研究、證據表與企業工作流程決策。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
網頁搜尋
允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。
推理強度
使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。
思考內容
交由模型預設決定,或在提供方支援時明確包含或隱藏思考軌跡。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 Gemini 2.5 Pro 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Rivya 中企業研究綜合的對話預覽。
輸出
適合買方研究、證據表與企業工作流程決策。
主要範例
Rivya 中企業研究綜合的對話預覽。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
Rivya 中企業研究綜合的對話預覽。
每次使用點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
為什麼這個模型有效
推理能力比 Gemini Flash 更強
支援視覺輸入,可分析最多 6 張圖片
每次使用 2 點數,成本均衡
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
Gemini 2.5 Pro 常見問題
比較替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。
為什麼考慮它
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:長篇策略 brief 和決策備忘錄。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。