Deep Research指的是深入研究。
Deep Research是由OpenAI开发的一款先进的深度搜索工具，专门服务于那些对研究有深层次和复杂需求的用户群体。它能够在5至30分钟内高效地完成原本可能要花费数小时乃至几天才能由专业人员完成的研究工作。通过输入一个关键词，该工具能够利用其强大的推理能力，在网络上搜集、分析并整合大量相关信息，并最终形成一份专家级别的研究报告供用户参考使用。Deep Research依托于OpenAI的o3模型，并经过端到端强化学习训练，具备规划与执行多步骤研究任务的能力。它适用于金融、科学、政策制定以及工程设计等领域的复杂知识处理工作，同时也能够为寻求个性化建议的消费者提供支持。
深入探索的核心特性
- 多个阶段的独立探究用户提供一个线索后，Deep Research 就能在几十分钟里高效地完成通常需耗几小时的调研工作，其应用范围包括金融市场分析、科学研究、政策评估和消费者抉择等多个方面。
- 增强学习和推断过程依托于 OpenAI 最新发布的 o3 架构，Deep Research 利用全面的强化学习机制完成培训流程，具备独立制定及实施复杂研究路径的能力，并能够即时处理信息反馈。
- 深入数据融合能够查阅网上的海量文字、图片及PDF文档，汇集多种来源的资料，制作出全面的研究报告。
- 制作详尽的报表Deep Research 提供的内容含有明确的出处标注及对思考流程的概述，方便用户查证与理解信息。
- 管理复杂的搜索请求在执行模糊搜索及详尽信息供给任务时表现出色，比如于“人类终极测试”中的精确度达到26.6%，显著领先于同类模型。
深入探究技术的基本原理
- 全程强化学习过程经过端到端的强化学习训练，Deep Research 能够在复杂的任务环境中制定并实施一系列连贯的研究路径。该模型具备如同人类研究员一般的适应性，能够依据即时获取的数据来修正其研究焦点与方法。
- 多个模块共同协作运行Deep Research 构建了多个功能单元，涵盖资讯探测、资料汇整与推理论证等功能区块。其中，资讯探测单元擅长迅速锁定多元信息来源并搜集线索；资料汇整单元则能够汇聚来自各方面的讯息，并提炼出核心要点；而推理论证单元拥有接近人类的思维判断力，支持逻辑推理及自我校正功能。
- 深入持久的思维活动不同于传统的模型侧重于迅速反馈，Deep Research 则允许花费5至30分钟乃至更多时间去解决一个问题。该模型能够细致地探索互联网上的资料，从而产出更为详尽和深刻的研究结论。
- 改进后的O3模型Deep Research 是在 OpenAI 的 o3 模型基础上构建的，特别为提升网页浏览与数据解析能力而设计，能够有效管理和分析包括文本、图片及PDF在内的多元数据类型。
- 即时反馈及适应性调节Deep Research 可依据即时数据作出决定与调控，能够有效地执行复杂的科研工作。
- 引述及核实Deep Research 提供的内容含有明确的参考来源，并附有其推理过程的概要，方便用户查证与理解信息。
Deep Research项目的所在地
- 官方网站项目页面访问此链接以了解有关最新深度研究的介绍：https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 的相关内容。
怎样运用Deep Research进行研究工作
- 挑选功能在使用ChatGPT时，应按下位于消息输入区域底部的“深度研究”按键。
- 提交搜索请求向ChatGPT清晰阐述你的具体需求，例如请求对特定行业开展竞争性分析或是创建关于某一专题的定制化报告。同时，你可以上传文档或数据表来增加提问的相关背景资料。
- 审核科研方案Deep Research将制定一项研究方案，你有权批准或调整此方案，以保证其完全契合你的期望目标。
- 处于待执行状态启动后，Deep Research将在侧面板中展示执行的步骤及引用的信息概要。整个过程可能会耗时5至30分钟，因为它需对在线资料进行详尽分析。一旦处理完毕，用户将会接获提醒。
- 查阅结论最终的结果将会以报告的形式展现于对话之中。这份报告将详细列出明确的参考来源，并对整个思考流程进行概括，以便于用户查证与理解信息。
- 运用方法
- 明确问题细节尽可能把问题细化为更加具体的子问题，这样做能够得到更为精确的研究成果。比如，相较于提出“区块链的进步”这样的广泛议题，询问“区块链技术于金融业中的实际应用场景及其遇到的难题”会更有利于深入探讨。
- 修改科研方案不应匆匆确定研究方案，通过审查与修改方案，可以得到更加贴合要求的调研报告。
- 需注意的事项
- 作业时段执行深度研究以达成目标会消耗一段时间，这一周期受制于研究课题的难度及信息需求的多少。
- 关于格式的疑问在初次发布的阶段，可能出现某些格式上的失误于报告及引用中。
- 限制点当前尚处发展初期阶段，可能存有限制之处，例如偶尔在回复中出现不准确信息或错误推理。
广泛运用的Deep Research情景
- 研究回顾于学术探索之中，学者必须大量收集并深入解析各类资料文献。借助 Deep Research，用户能够迅速锁定分布在多种渠道如学术资源库、科学研究单位官网及医疗讨论社区中的学术文章、调研报告和权威见解等内容。
- 走势解析科研人员能够借助 Deep Research 工具来探究某一领域或技术的进步走向，该工具通过对海量学术文章的整合分析，揭示各类研究间的隐含关联。
- 产业分析报告公司能够利用 Deep Research 制作涵盖特定领域或市场概况的全面报告，内容涉及市场大小、发展趋势及关键竞争者剖析等方面。
- 对比分析产品当顾客选购高端商品例如车辆或家用电器时，他们能够利用 Deep Research 来对比产品并进行市场调研。
- 定制化建议Deep Research 可依据消费者的具体需求与喜好，给出定制化的购物业务推荐。
- 投资分析金融机构的分析师能够运用 Deep Research 工具来进行企业的财务状况分析、市场走势预判及投资潜在风险的评定。
