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OpenAI的ChatGPT新功能Deep Research,让复杂研究工作变得轻松快捷! 核心内容: 1. Deep Research功能介绍:多步骤网络研究,快速完成复杂任务 2. 适用场景:金融、科学、政策等领域知识工作及个性化购买建议 3. 使用方法及工作流程:输入查询,附加文件,等待结果通知,最终输出报告形式
ChatGPT 的深度研究(Deep Research),这是一种新的代理能力,能够在互联网上对复杂任务进行多步骤研究。
它能在几分钟内完成人类需要数小时才能完成的工作。
深度研究是为在金融、科学、政策和工程等领域从事密集知识工作的人设计的,他们需要全面、精确和可靠的研究。
它同样适用于寻找高度个性化的购买建议的精明消费者,这些购买通常需要仔细研究,如汽车、家电和家具。
每个输出都经过充分记录,有清晰的引用和其思考的总结,使其易于引用和验证信息。
它在寻找需要浏览多个网站才能找到的细分、非直观信息方面特别有效。深度研究通过只需一个查询即可卸载和加速复杂的、耗时的工作,从而节省宝贵的时间。
在 ChatGPT 中,在消息编辑器中选择“深度研究”并输入您的查询。
告诉 ChatGPT 您的需求——无论是关于流媒体平台的竞争分析,还是关于最佳通勤自行车的个性化报告。
您可以附加文件或电子表格以增加问题的背景。
一旦开始运行,将出现一个侧边栏,其中包含已采取的步骤和使用的来源摘要。
深入研究可能需要 5 到 30 分钟来完成其工作,花费时间深入网络。
在此期间,你可以暂时离开或处理其他任务——研究完成后,ChatGPT将会发送通知给你。
最终输出将以报告的形式出现在聊天中——在接下来的几周内,Deep Research还将添加嵌入图像、数据可视化和其他分析输出,以提供额外的清晰度和背景信息。
与深度研究(Deep Research)相比,GPT-4o 非常适合实时、多模态对话。对于需要深度和细节的多方面、特定领域的查询,深度研究进行广泛探索和引用每个主张的能力,是快速总结和经过充分记录、验证的答案之间的区别,后者可以作为工作成果使用。
深度研究通过在多个领域的困难浏览和推理任务上使用端到端强化学习进行训练。通过这次训练,它学会了规划并执行多步轨迹以找到所需数据,并在必要时回溯并对实时信息做出反应。
该模型还能够浏览用户上传的文件,使用 Python 工具绘制和迭代图表,将其生成的图表和来自网站的图片嵌入到其响应中,并引用其来源中的特定句子或段落。
这次训练的结果是,它在针对现实世界问题的多个公开评估中达到了新的高度。
在人类最后的考试中,这是一项最近发布的评估,测试人工智能在广泛主题上的专家级问题,深度研究模型在准确率上达到了 26.6%的新高。
该测试包含超过 3000 道多选题和简答题,涵盖超过 100 个主题,从语言学到火箭科学,从古典学到生态学。
与 OpenAI o1 相比,最大的进步出现在化学、人文和社会科学以及数学领域。
Deep Research 模型通过在必要时有效地寻找专业信息,展示了类似人类的方法。
目前只对ChatGPT Pro 用户推送了Deep Research功能,并且限制了使用次数为每月100条。
而ChatGPT Plus用户目前需要等下个月后才能开始推送此功能。
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