OpenAI 也是卷起來了。

原標題：剛剛，OpenAI上線Deep Research！人類終極考試遠超DeepSeek R1
文章來源：機器之心
內容字數：6517字

OpenAI發布深度研究智能體Deep Research：加速復雜信息查詢

OpenAI近日發布了面向深度研究領域的全新智能體產品——Deep Research，該產品現已面向Pro用戶開放，未來將逐步擴展至Plus、Team及Enterprise用戶。Deep Research旨在幫助用戶高效完成復雜的多步驟研究任務，其核心功能是利用推理能力整合大量在線信息，在幾十分鐘內完類需要數小時才能完成的工作。

1. Deep Research的核心功能與優勢

Deep Research的核心在于其強大的信息整合能力。它能夠工作，用戶只需提供查詢提示，Deep Research便會自動搜索、分析和綜合數百個在線資源，生成一份高質量的研究報告。該智能體由OpenAI即將推出的o3模型的一個優化版本驅動，該模型針對網頁瀏覽和數據分析進行了優化，并能處理文本、圖像和PDF等多種數據類型。OpenAI認為，Deep Research標志著其朝著開發通用人工智能(AGI)目標邁出了重要一步，它能夠自主發現和整合網絡信息，并進行推理，從而產生新穎的科學研究。

2. Deep Research的目標用戶及應用場景

Deep Research主要面向金融、科學、政策和工程等領域從事密集知識工作的專業人士，以及需要進行深入產品研究的消費者。它能夠處理復雜、耗時的網絡研究，例如進行競爭分析、撰寫個性化報告等。Deep Research的輸出包含完整的記錄、清晰的引文和思路摘要，方便用戶引用和驗證信息。尤其在查找小眾、非直觀信息方面，Deep Research展現出顯著優勢。

3. Deep Research的使用方法及與GPT-4的對比

用戶可在ChatGPT中選擇“message composer”中的Deep Research功能，輸入查詢并提供必要上下文信息（例如文件或電子表格）。Deep Research運行時間通常為5到30分鐘，完成后會向用戶發送通知。最終結果將以報告形式呈現，未來還將添加圖像、數據可視化等內容。與實時多模態對話更擅長的GPT-4相比，Deep Research更適合需要深入細節和廣泛探索的特定領域查詢，能夠更全面地分析信息并引用所有聲明。文章中以尋找電視劇和查詢NFL球員平均退休年齡為例，對比了Deep Research和GPT-4在信息深度和完整性上的差異，Deep Research表現出更強大的信息整合和推理能力。

4. Deep Research的技術原理及性能評估

Deep Research采用端到端的強化學習方法進行訓練，能夠規劃和執行多步驟的搜索策略，并根據需要進行回溯和調整。它可以瀏覽用戶上傳的文件，使用Python工具進行數據處理，并在報告中嵌入圖表和圖像。在“人類終極考試”和GAIA基準測試中，Deep Research都取得了領先的成績，展現了其在解決復雜現實世界問題方面的強大能力。

5. Deep Research的局限性和未來發展

Deep Research目前仍處于早期階段，存在一些局限性，例如偶爾會出現幻覺或錯誤推斷，以及報告格式方面的問題。但OpenAI表示，這些問題會隨著使用和時間的推移而得到改善。未來，Deep Research將連接更多專業數據源，并與其他功能（例如Operator）結合，以執行更復雜的任務。

總而言之，Deep Research是OpenAI在人工智能領域的一項重要突破，它為用戶提供了高效完成復雜研究任務的強大工具，并展現了AGI發展的巨大潛力。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺