Openai 最新推出的 Deep Research 是一款面向深度研究領域的智能體產品，旨在幫助用戶進行復雜的信息查詢與分析，Deep Research能夠獨立發現、推理并整合來自網絡的見解，提供全面的研究報告和關鍵發現。

Deep Research功能與應用

• 信息整合：能夠從多個來源收集信息，并將其整合成易于理解的報告。

• 實時分析：用戶可以進行實時的主題研究，獲取最新的信息和數據。

• 多領域適用性：該工具適用于金融、科學、政策和工程等多個領域，特別適合需要進行深入知識工作的專業人士。

Deep Research技術特點

端到端強化學習

• Deep Research 使用端到端強化學習技術，允許模型從輸入到輸出進行整體優化。

• 通過與環境交互，模型能夠規劃和執行多步驟的研究軌跡，并在發現偏差時回溯調整策略，確保結果的準確性。

多步驟推理與動態調整

• Deep Research 能夠像人類研究者一樣制定研究計劃，逐步分解復雜任務。

• 例如，在處理市場趨勢分析時，模型會通過關鍵詞搜索獲取初步信息，進一步查找行業報告、統計數據等，并對不同來源的信息進行對比分析，最終生成綜合性報告。

• 隨著發現更多信息，模型會調整自己的計劃，以確保結果的全面性和準確性。

打破響應時間限制

• 與傳統模型追求快速響應不同，Deep Research 允許模型花費 5 至 30 分鐘甚至更長時間處理問題。

• 這種延遲并非缺點，而是模型走向成熟的標志。通過深入分析海量信息，模型能夠輸出更加全面、準確的研究成果。

模塊化設計

• Deep Research 由多個模塊組成，包括信息發現、信息綜合、推理和輸出模塊。

• 信息發現模塊能夠快速定位學術數據庫、科研機構網站等，為后續分析提供豐富素材。

• 信息綜合模塊負責整合信息，推理模塊進行邏輯推理，輸出模塊生成報告。

Deep Research應用場景

市場研究與學術研究

• Deep Research 在市場調研和學術研究領域表現出色。

• 例如，它可以收集不同地區和時間段的市場數據，預測市場趨勢；在學術研究中，它能深入研讀文獻，挖掘不同研究之間的潛在聯系，為科研工作者提供有價值的研究思路。

消費決策與個性化推薦

• 對于需要仔細研究的商品（如汽車、家電、家具等），Deep Research 能夠生成高度個性化的推薦報告。

• 它通過分析用戶需求和市場數據，提供詳細的購買建議。

復雜任務的自動化處理

• 用戶只需提供一個提示，Deep Research 即可查找、分析并整合數百個在線資源，生成達到研究分析師水平的綜合報告。

• 例如，它可以生成競爭對手和市場研究報告，或者幫助用戶找到忘記名字但記得某集內容的電視劇。

性能與測試結果

“人類終極考試”表現

• 在 AI 安全與規模中心發布的“人類終極考試”中，Deep Research 達到了 26.6% 的準確率，遠超其他知名模型（如 DeepSeek-R1 的 9.4% 和 o3-mini high 的 13%）。

• 這個測試包含 3000 多個多項選擇題和簡答題，涵蓋從語言學到火箭科學、古典學到生態學的 100 多個學科。

GAIA 基準測試成績

• 在 GAIA 基準測試中，Deep Research 在三個難度級別上均達到了新的高度，成績為 72.57，超過之前最好的方法（63.64）。

• 這些任務要求模型具備推理、多模態流暢性、網頁瀏覽和工具使用等能力。

內部基準測試與專家評價

• OpenAI 的內部測試顯示，Deep Research 能夠完成專家需數小時才能完成的任務。

• 例如，在金融、科學和工程領域，模型的表現得到了領域專家的高度評價。

Deep Research如何使用？

用戶權限

• 目前，Deep Research 只對 ChatGPT Pro 用戶開放，每月最多可進行 100 次查詢。

• 接下來，Plus 和 Team 用戶將獲得訪問權限，隨后是企業用戶。

操作步驟

• 在 ChatGPT 中，選擇「message composer」中的 Deep Research 并輸入查詢。

• 告訴 ChatGPT 你需要什么，無論是關于流媒體平臺的競爭分析，還是關于最佳通勤的個性化報告。

• 甚至可以附加文件或電子表格，為問題添加上下文。

• 一旦開始運行，側邊欄將顯示所采取的步驟和使用的來源摘要。

• Deep Research 可能需要 5 到 30 分鐘的時間來完成其工作，用戶可以離開或處理其他任務，任務完成后會收到通知。

• 最終結果將以報告的形式出現在聊天中，未來幾周內，OpenAI 還將為這些報告添加嵌入的圖像、數據可視化和其他分析輸出，以提供更清晰的說明和上下文。

與 GPT-4o 的對比

實時性

GPT-4o 更適合實時的多模態對話，而 Deep Research 則需要較長時間來完成深度和細節的多步驟研究任務。

綜合能力

• Deep Research 能夠進行廣泛的探索并引用每個聲明，適合需要深度和細節的各個方面、特定領域的查詢。

• GPT-4o 在編碼、數學和其他技術領域表現出令人印象深刻的能力，但許多現實世界的挑戰需要從各種在線來源收集廣泛的背景和信息，這是 Deep Research 的強項。

詳細：https://openai.com/index/introducing-deep-research/