#DeepResearch

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henu王凯
1周前
结合我上百次使用“DeepResearch（深度研究）”功能，我为当下各家效果做个排序： 1、近期主要使用场景
#DeepResearch #功能排序 #使用场景
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黄赟
1个月前
向内求的 i 人， Google AI 产品体系成为攫取真知的利器 用 AI 快速切入一个陌生领域，通常我会： 1/ Google DeepResearch 穷尽资料 2/ 一键导入 Google Doc, 转 PDF 3/ 借 NotebookLM 提取 PainPoints MindMap 4/ 由点成面式吸 Topic AI 幻觉严重，在帮我快速拿正反馈的路上，还是 yyds
#AI技术 #Google产品 #信息提取 #DeepResearch #NotebookLM #人工智能 #知识获取 #产品体系
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向阳乔木
1个月前
推荐大家多用谷歌的Deep research，获取专业知识，然后让 AI 生成Prompt。 开始标题Prompt的研究探索，一直不太满意现在用的标题生成。
#DeepResearch #AI #Prompt #谷歌 #专业知识
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宝玉
2个月前
划重点：知道 Deep Research 智能体的架构后怎么更好的使用 这里课代表帮你划一下重点： 有记忆 这意味着中间结果会被保存下来。所以每次扣子空间的任务，你不仅可以看最终的网页，还可以看一些中间结果的 Markdow 等其他文件，这些文件有时候也会包含有价值的信息 有安全过滤 这意味着你就不用想着用它做什么模型不允许做的事情，基本上是徒劳的 有最强模型 由于 Deep Research 对模型能力要求特别高，这意味着各家都会用自己最强的模型出来做这件事，比如OpenAI 刚推出 Deep Research 时，它就是用的当时最新最强的 o3 模型，所以有些对模型能力要求高的任务，也可以让 Deep Research 来做，比如我就常用 Deep Research 分析代码库、参考代码库写一个 MCP 服务之类的，效果比普通对话模型效果还好。 有工具 这意味着它有一些特别的能力，比如代码执行、浏览器、PDF 解析、网页制作等，说明你可以借助它的一些工具来做一些报告之外的事情。比如我曾借助 OpenAI Deep Research 的 PDF 解析工具的能力，来帮我把 PDF 解析成 Markdown，甚至完整的翻译成中文。 特别值得一提的是，OpenAI 和 Gemini 的 Deep Research，只能使用默认的几个工具，但是像扣子空间，它的工具接入了 MCP 扩展，也就意味着可以接入现在火爆的 MCP 生态。比如说你要出行规划，就可以加上高德地图和墨迹天气的 MCP 扩展，让出行规划既能考虑天气因素，又能考虑交通拥堵、道路施工情况。 扣子空间不仅有官方的 MCP 扩展，比如官方 MCP 刚上新了水滴信用、音乐生成，另外你还可以自定义 MCP，「扣子开发平台」商店千余插件，个人无限 DIY 工作流，均可发布至「扣子空间」，让无限海量的MCP 为你的 Deep Research 任务所用。 除了这些 Deep Research 独有的功能，还不可忽视我们在使用 对话类 AI 应用时两个重要的元素：输入和输出。 输入： Deep Research 并非只能输入文本，你还可以输入URL、图片、PDF 等其他格式的内容 输出： 不同家的 Deep Research 支持的输出也不同，比如 OpenAI 的 Deep Research 只能输出 Markdown，Gemini 能将结果到处到 Google Docs，扣子空间则可以生成可交互的网页、图表，还可以生成 PPT。在扣子空间，你要是让它处理 PDF，还能拿到提取的文本文件。 当我们知道 Deep Research 的这些“秘密”之后，就不用再局限于用它去写个调研报告，还可以用它做很多其他事。
#DeepResearch #智能体 #架构 #使用技巧 #记忆功能 #安全过滤 #最强模型
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Michael Anti
2个月前
Deep Research取代谷歌例子：今天周一鸣荣升香港警务处处长，他曾经在2019年出任九龙西总区副指挥官，是他职业腾飞关键。我突然想知道指挥官是谁？谷歌搜索“九龙西总区指挥官 2019”翻了多少页都找不到。但直接问Grok3和Gemini的DR，几分钟后两者都给出正确答案：卓孝业，第二年周一鸣升职，他退休。
#DeepResearch #人工智能 #信息检索 #香港警务人事 #谷歌替代 #Grok3 #Gemini #警务处长任命
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Leo Xiang
3个月前
OpenAI Agent SDK 仓库中有一个"Research Agent" 的实现， 流程如下： 1、用户输入研究主题。 2、planner_agent 制定搜索计划，列出查询词及其理由。 3、search_agent 并行执行搜索，使用 Web Search 工具获取并总结结果。 4、writer_agent 整合搜索摘要，生成最终报告。 ChatGPT 的 DeepResearch应该也是这个流程，用了更好的模型 + 更好的工程化。
#OpenAI #Agent SDK #Research Agent #搜索流程 #聊天机器人 #DeepResearch #AI技术
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向阳乔木
3个月前
刚直播跟昨天和今天拿到Manus邀请码的自媒体证实： 1. KOL都没拿钱 2. 没蓝色光标操盘，反而是他们在蹭热度 3. 跟币圈同名币Manus，没任何关系。 全网火爆跟大量自媒体自己发稿蹭流量有关。 实际产品体验，比OpenAI的DeepResearch强。 但仍在当前AI能力范围，非变革，但有不少超预期体验。
#Manus #自媒体 #AI能力 #OpenAI #蓝色光标 #DeepResearch
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meng shao
4个月前
🤗 Hugging Face 24 小时开源复现 DeepResearch：解放 AI 搜索助手 概述：OpenAI 发布网页搜索系统 DeepResearch 后，Hugging Face 团队在 24 小时内启动开源复现项目，利用 CodeAgent 等创新方法将验证准确率提升至 54%，并计划持续改进以打造人人可用的开源 AI 搜索助手 OpenAI 发布背景： - OpenAI 在2月3日发布了 DeepResearch 系统 - 该系统可以浏览网页、总结内容并回答问题 - 在 GAIA 基准测试上取得了显著成绩(67% 正确率) 开源复现计划： - 由于 OpenAI 没有公开其框架(agent framework)的细节 - 作者团队决定在24小时内尝试复现并开源这个框架 关键技术突破： - 使用 CodeAgent 而不是传统的 JSON 格式 - 代码方式可以减少30%的步骤数量 - 提供了基础工具:简单的网页浏览器和文本检查器 初步成果： - 在 GAIA 测试集上达到54%的验证准确率 - 超过了之前开源框架的最好成绩(46%) - 已发布在线演示供人们试用 未来发展方向： - 计划开发更强大的网页浏览能力 - 准备构建 GUI Agent(可以查看屏幕并用鼠标键盘操作) - 正在招募全职工程师推进项目
#HuggingFace #DeepResearch #AI搜索助手 #开源 #OpenAI
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宝玉
4个月前
被 Deep Research 骗了，说好了帮我找小电影的，结果没动静……
#被骗 #DeepResearch #小电影
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Deep Research的出现，让ChatGPT Pro账户的含金量暴增，已经有人声称DR为他赚了（或节省了）15万美元。我用它来做了《2010年以来戏剧讲故事方式的变迁》的研究报告，效果惊艳，可以直接发国内A刊，也可以用来启迪戏剧创作者，或者用于教学。完整链接见下一条回复。
#DeepResearch #ChatGPTPro #戏剧讲故事 #A刊 #戏剧创作者 #教学
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宝玉
4个月前
问：ChatGPT 输入框的 Deep research 和 Search 有什么区别？ 答：Deep research 和 Search 都会用到外部搜索，差别是在于： 1. 背后模型不一样，一个是 4o 一个是 o3； 2. 推理程度不一样，Search 没有推理，只有基本信息搜集汇总；Deep research 会花上几分钟甚至几十分钟对检索出来的资料筛选、过滤、提取； 3. 上下文窗口长度不一样，4o 只有 32k，o3 还不知道，但至少有 128K，可以输出很长的内容 4. Search 是同步流式返回结果，几乎不用等待；Deap research 是异步的，输入完任务你需要等一会 5. Deep research 会有一个对问题的确认环节，在你向Deep research发出请求后，Deep research 会追问你，让你提供一些可能重要的问题，防止缺乏上下文而做出错误的答复
#ChatGPT #DeepResearch #Search #技术比较
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宝玉
4个月前
OpenAI 全新“Deep Research”重磅发布：让 ChatGPT 帮你完成多步骤深度研究 在这个信息爆炸的时代，如何用最短的时间获取最精准、最详实的信息，一直是许多知识工作者面临的难题。如今，OpenAI 带来了全新的 Deep Research 功能，让你的 ChatGPT 化身为一位“研究助理”，能够独立查找、分析并综合海量网络信息，为你提供专业且有完整参考的研究报告。下面，让我们来一起了解这项强大的新功能吧！ Deep Research 能做什么？ 1. 多步骤研究 相比传统的聊天式问答，Deep Research 具备强大的自主研究能力。它能够从互联网上寻找并分析数百个来源，根据实时获取的信息进行动态调整和推理。短短几十分钟内，它能完成人工需要数小时才能完成的研究工作。 2. 自动化汇总海量信息 你只需要输入研究需求，ChatGPT（在 Deep Research 模式下）就会自动去浏览海量网页、PDF、图片等信息资源，并将它们整合成一份清晰、有理有据的分析报告，犹如一位具有专业分析能力的研究员。 3. 详尽引用与文献记录 Deep Research 每一个输出都附有引用来源，并在侧边栏展示搜索、分析过程，方便你查看、验证信息。同时也提供思路概述，保证研究过程的透明度与可追溯性。 4. 个性化、多场景适用 无论你是做金融、科学、政策、工程等领域的深度研究，还是想为购物（例如汽车、家电或家具等大件商品）做细致比对，Deep Research 都能胜任。它还擅长挖掘各类小众且不直观的信息，只需一次查询，就能节省你大量的时间和精力。 为什么它如此重要？ 1. 效率大幅提升 普通用户在网络上搜集信息可能需要自己筛选资料、反复验证。Deep Research 通过自动化的搜寻和分析，大幅缩短研究时间，让你把更多精力放在思考与决策上。 2. 减少重复劳动 Deep Research 擅长处理那些需要浏览无数个网页、文件的繁琐任务。比如撰写报告、整理数据、查找论文资料、对比不同产品参数等。以前这些工作往往让人头疼，现在只需一次提问，就能得到系统、条理化的研究成果。 3. 助力专业领域 该功能在化学、人文社科、数学等众多专业领域都表现出色，尤其在需要检索专业文献、综合多方信息的复杂任务中，让研究人员更轻松、更高效。 4. 迈向真正的“通用人工智能” OpenAI 一直致力于开发具备创造全新知识能力的通用人工智能（AGI）。Deep Research 作为其新里程碑，进一步展现了 AI 在多领域多模态研究中的潜力，为未来更先进的 AI 系统奠定了基础。 如何使用 Deep Research？ 1. 选择 Deep Research 模式 在 ChatGPT 界面中，找到消息输入区域的模式选项，选择“Deep Research”。然后在对话框输入你的研究需求。 2. 附加背景文件/数据 如果你有特定的文件、电子表格或参考资料，也可以上传给 Deep Research。它会结合这些材料，为你做更有针对性的深度分析。 3. 查看研究过程与报告 当 Deep Research 开始运行后，聊天界面会出现一个侧边栏，展示它搜索到的来源以及每一步的推理过程，让你随时掌握研究进展。 一般它会花 5～30 分钟进行深度研究，然后返回一份完整的报告，附带详细引用。如果任务很耗时，你也可以先去忙别的事，等它研究完成再回来查看结果。 4. 报告输出形式 初始版本以文字报告为主，在接下来几周内，Deep Research 将支持在报告中插入图片、数据可视化图表以及其他分析产出，让研究结果更加直观、生动。 技术原理与表现 1. 强化学习驱动 Deep Research 通过端到端强化学习训练，掌握了如何在复杂的网络环境中进行多步搜索和推理，遇到新情况时也能灵活应对。 2. 新的评测成绩 • 在 Humanity’s Last Exam 测试中，为 Deep Research 提供支持的模型取得了 26.6% 的准确率，远超上一代模型的表现。 • 在 GAIA 基准上，它也刷新了排行榜记录，证明了在多模态理解和使用工具（如浏览器、Python）等方面更具突破性。 3. 专业领域的进一步提升 一些专业人士反馈，使用 Deep Research 可以在短时间内完成原本需要数小时的调查工作，无论是找文献还是分析数据，效率提升显著。 注意事项及局限性 1. 依然存在幻觉或错误推断 虽然 Deep Research 生成“错误事实”或逻辑漏洞的概率比现有 ChatGPT 模型更低，但仍有可能出现。用户在使用时应保持警惕，尤其在严谨的学术或商业环境下，要对关键信息进行交叉验证。 2. 区分谣言与权威信息的能力有限 模型仍然可能对信息来源缺乏足够判断力，需要用户根据实际情况和专业常识来判断信息的可信度。 3. 报告格式与耗时 首批上线版本可能会出现小规模的格式问题或引用异常，研究任务也可能因为深度搜索而启动较慢。官方表示，会随着使用量的增加和时间的推移迅速改进这些问题。 谁能访问 Deep Research？ 1. Pro 用户率先上线 目前 Deep Research 首先向 ChatGPT Pro 用户开放，每月可使用高达 100 个查询额度。 2. 逐步覆盖更多付费用户 之后会依次向 Plus 和 Team 用户开放，随后是企业版。OpenAI 也在努力面向英国、瑞士以及欧洲经济区的用户开放访问权限。 3. 进一步的扩容 OpenAI 计划推出一个使用更小模型、速度更快且成本更低的 Deep Research 版本，届时所有付费用户都会有更高的调用额度。 后续计划 1. 更广泛的平台支持 Deep Research 目前仅在 ChatGPT 网页端上线，官方将在未来一个月内把这项功能带到移动端与桌面端。 2. 接入更多数据源 不仅能访问互联网的公开信息和用户上传的文件，今后还会扩展到订阅或内网资源，让报告更具深度与个性化。 3. 与其他代理能力融合 OpenAI 正在开发的 Operator 功能，能够在现实世界中执行任务。当 Operator 与 Deep Research 结合，ChatGPT 将可以自主进行更复杂的在线与线下任务，为用户提供更全面的“智能助理”体验。 Deep Research 的到来，让我们看到了一个可以代替人工执行复杂、多步骤研究任务的 AI 时代正逐渐变成现实。无论你是需要大量文献支撑的研究工作者，还是想要做精细购物决策的普通用户，都能借助这个工具大幅提升效率。它不仅代表着 ChatGPT 的新能力，也标志着人类向更高水平的通用人工智能迈出了重要一步。对知识工作者来说，这将是一股全新的生产力，也是人工智能赋能未来的又一有力见证。 想要率先体验 Deep Research 的朋友，如果你是 ChatGPT Pro 用户，不妨立刻去试试看；如果尚未获得资格，也可以继续关注官方更新，相信不久后就有机会亲自感受这项强大的功能啦！
#OpenAI #DeepResearch #ChatGPT #信息爆炸 #研究助理 #人工智能