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近日，OpenAI 再次引领人工智能领域的创新浪潮，发布了面向深度研究领域的智能体产品 ——「Deep Research」。这一全新工具旨在帮助用户完成复杂、多步骤的研究任务，通过综合大量在线信息，生成高质量的研究报告。目前，该功能已面向 Pro 用户开放，并计划逐步推广至 Plus、Team 和 Enterprise 用户。
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Deep Research 的核心功能
Deep Research 是 OpenAI 推出的下一代智能体，能够独立为用户完成深度研究任务。用户只需提供一个简单的提示，Deep Research 便会在几分钟到几十分钟内，自动查找、分析和综合数百个在线资源，生成一份专业水平的研究报告。这一过程通常需要人类花费数小时甚至更长时间才能完成。
Deep Research 由 OpenAI 即将推出的 o3 模型驱动，该模型针对网页浏览和数据分析进行了优化。它能够处理互联网上的大量文本、图像和 PDF 文件，并根据需要动态调整搜索和分析策略。OpenAI 表示，这种综合知识的能力是创造新知识的先决条件，标志着其在开发通用人工智能（AGI）的道路上迈出了重要一步。
Deep Research 的应用场景
Deep Research 专为金融、科学、政策和工程等领域的专业人士设计，能够提供彻底、精确且可靠的研究支持。例如，在金融领域，它可以快速生成市场分析报告；在科学研究中，它能够综合最新的学术成果，帮助研究人员节省大量时间。
此外，Deep Research 对于需要个性化推荐的消费者也非常有用。无论是购买汽车、家电还是家具，用户都可以通过 Deep Research 获得基于深度研究的个性化建议。每个输出都附有完整的引文和思路摘要，确保信息的透明性和可验证性。
如何使用 Deep Research
在 ChatGPT 中，用户只需在「message composer」中选择 Deep Research 并输入查询即可。无论是流媒体平台的竞争分析，还是最佳通勤路线的个性化报告，Deep Research 都能胜任。用户还可以附加文件或电子表格，为研究任务提供更多上下文。
Deep Research 的查询时间通常在 5 到 30 分钟之间，具体取决于任务的复杂性。在此期间，用户可以自由处理其他事务，任务完成后会收到通知。最终结果将以报告的形式呈现，未来 OpenAI 还计划为报告添加图像、数据可视化和其他分析输出，以进一步提升用户体验。
Deep Research 与 GPT-4o 的对比
与 GPT-4o 相比，Deep Research 更适合需要深度和细节的特定领域查询。例如，当用户提出一个模糊的电视剧情节描述时，Deep Research 能够通过创造性搜索找到准确的剧集信息，而 GPT-4o 则更适合实时对话和通用知识查询。
在另一个例子中，当被问及「NFL 球员的平均退休年龄是多少？」时，Deep Research 不仅提供了具体的数字，还详细解释了影响退休年龄的因素，并引用了相关统计数据。这种深度和全面性使得 Deep Research 在复杂研究任务中更具优势。
Deep Research 的技术突破
Deep Research 通过端到端的强化学习，在多个领域的复杂浏览和推理任务上进行了训练。它能够规划并执行多步骤的搜索策略，实时调整搜索路径，甚至在必要时回溯和重新分析信息。此外，Deep Research 还能够浏览用户上传的文件，使用 Python 工具生成图表，并在报告中嵌入图像和数据可视化。
在公开评估中，Deep Research 的表现令人瞩目。在「人类终极考试」评估中，其支持的模型以 26.6% 的准确率创下新高；在 GAIA 基准测试中，Deep Research 也达到了新的 SOTA 水平，展示了其在推理、多模式流畅性和工具使用方面的卓越能力。
未来展望与局限性
尽管 Deep Research 展现了强大的潜力，但它目前仍处于早期阶段，存在一些局限性。例如，它可能会在响应中产生幻觉或做出错误推断，尽管发生率低于现有的 ChatGPT 模型。此外，Deep Research 的格式错误和启动延迟问题也将在未来逐步改善。
OpenAI 计划在未来将 Deep Research 连接到更多专业数据源，进一步提升其研究能力。随着技术的不断优化，Deep Research 有望成为用户进行深度研究的得力助手，推动人工智能在科学研究、商业分析和日常决策中的广泛应用。
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