#深度研究

avatar
NotebookLM 的深度研究上了，但是他们这个交互非常有意思。 不是像之前一样给你出个报告。而是把所有收集到的上下文信息全部填充到左边的这个上下文列表里。 然后你愿意咋问咋问，你想让他输出啥就输出啥，包括输出音频概览和视频概览。 如果你想要研究一些东西的话，我感觉这种比较合适。
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 124 条信息
#NotebookLM #深度研究 #交互体验 #上下文信息 #个性化输出
avatar
ginobefun
1周前
Claude 现在干活这么卖力的么？一个深入研究跑了一个多小时了 😱
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1155 条信息
#Claude #效率高 #人工智能 #深度研究 #积极
avatar
ginobefun
3周前
《智能体设计模式》第六章「规划模式」完成翻译，目前已翻译章节： 00 - 前言部分 01 - 第一章：提示链模式 02 - 第二章：路由模式 03 - 第三章：并行模式 04 - 第四章：反思模式 05 - 第五章：工具使用模式 06 - 第六章：规划模式 规划模式让智能体具备前瞻性思维能力，能够将复杂任务拆解为更小且可管理的步骤，并制定实现预期结果的策略。通过规划能力，智能体不再只是对眼前输入作出反应，而是能够自主规划从初始状态到目标状态的完整路径。这里为大家梳理几个关键要点： 1. 核心理念：从被动响应到主动规划 规划模式的核心在于建立「理解目标 → 制定计划 → 执行步骤 → 灵活调整」的智能流程，让智能体具备战略性、目标导向的执行能力。 - 传统模式的局限：基础智能体只能对眼前输入作出反应，缺乏处理复杂多步骤任务的能力，无法将高层次目标拆解为可执行的子任务。 - 规划模式的价值：智能体能够接收高层次目标并自主拆解为有序的执行步骤，在遇到阻碍时灵活调整路线，从而有效处理包含多个步骤和相互依赖的复杂任务。 2. 规划的关键特征 规划模式通过以下特征实现智能化的任务执行： - 目标驱动：接收高层次的目标声明（做什么）而非具体指令（如何做」，由智能体自主决定实现路径。 - 即时生成：计划不是预先存在的，而是根据当前状况和目标要求即时生成的。 - 灵活应变：初步计划只是出发点，智能体能够接纳新信息并在遇到阻碍时动态调整策略。 - 结构化分解：将复杂目标拆解为一系列更小、可执行的步骤或子目标，按逻辑顺序处理依赖关系。 3. 典型应用场景 规划模式在四大领域展现出核心价值： - 流程自动化：编排复杂工作流，如新员工入职流程，包括创建账户、分配培训、部门协调等有序子任务。 - 机器人与自主导航：进行状态空间遍历，生成从起始状态到目标状态的最优路径，同时遵守环境约束。 - 结构化信息整合：生成研究报告等复杂输出，规划包含信息收集、数据归纳、内容结构化、迭代打磨等阶段。 - 多步骤问题解决：制定并对系统化流程进行诊断、实施解决方案，并在必要时升级处理。 4. 实现框架与特点 - CrewAI：通过定义明确的智能体角色和任务，支持先规划后执行的工作流，适合结构化的多步骤任务。 - Google 深度研究：利用多步骤动态迭代流程，把用户提示拆解为研究计划，循环执行搜索与分析，生成带引用的结构化报告。 - OpenAI 深度研究接口：提供编程化控制能力，支持 MCP 协议连接私有知识库，展示完整的中间步骤（推理、搜索、代码执行）。 5. 使用时机与权衡 当任务复杂度超出单一操作范围时，应当使用规划模式，但需要权衡灵活性与可预测性： - 适用场景：任务需要多个相互依赖的步骤才能完成；「如何做」的方案需要探索而非已经明确；需要自动化处理复杂的工作流程；需要生成全面、综合的结果。 - 权衡考量：当问题的解决方法已经清楚且可重复时，固定流程比动态规划更有效；规划增加灵活性的同时也引入了不确定性；需要在自主性和可预测性之间找到平衡。 - 核心价值：将智能体从简单的被动响应者提升为战略性、目标导向的执行者，能够管理复杂流程并产出全面综合的结果。 点击项目链接 可双语对照阅读，跟踪最新翻译进展，也欢迎加入交流群一起阅读讨论、反馈问题或随个 Star ~
#智能体 #规划模式 #任务拆解 #自主规划 #深度研究
avatar
sitin
4周前
讯飞星火“深度研究”功能全新升级，实现底层思维链路、信息融合与内容呈现的全方面进化。 功能通过多轮思考和搜索迭代，深度理解用户意图，提升内容质量;支持输出高质量图片，新增HTML网页导出与一键转PPT功能;结合外部搜索信源和本地文档，实现个性化思考。 三个关键点： 1.自我反思 + 多轮搜索：像分析师一样边想边查，结论都有来源。 2.知识库 RAG + 信源 MCP：把你自己的 PDF/Word/报告喂进去，生成内容自动结合内部资料 + 外部权威。 3.成果呈现：报告不止文字表格，还能自动配图，并且一键转 PPT / 导出 HTML 网页。 一句话：一杯咖啡的时间，搞定“从研究到交付”。
#讯飞星火 #深度研究 #功能升级 #知识库RAG #效率工具
avatar
AI Will
1个月前
反共识观点💭深度研究Perplexity后发现：它比想象中强！ 中文媒体挖掘不够深，国内可能低估了它的实力🔍
#perplexity #AI #深度研究 #中文媒体 #反共识
avatar
Kimi居然上了Agent会员服务！ 昨晚打开Kimi的时候，界面突然弹出了一封给打赏用户的感谢信。点开后，是给打赏用户的会员福利。 你以前打赏的金额会在首次订阅Agent会员后全额返还，作为会员的时间。我试着冲了一个月，直接送了我九个月的会员，这也太好了！ 之前打赏过的朋友可以去看一下，顺便看看自己的打赏序号。 说回会员，目前付费和免费用户主要区分还是Agent使用次数上，免费用户依然可以使用 kimi 的所有对话服务，只是深度研究Agent额度跟会员有区别。现有的功能不充会员一样用。 新的会员服务命名还蛮有创意的，我查了一下是音乐节拍的单词： Adagio（慢板）对应的是免费版本。 Andante（行板）49 元中档订阅，更多的 K2 和深度研究额度，另外会送等额 API 兑换券。 Moderato（中速）99 元有更高的额度，支持深度研究并发，依然送等额 API 代金券。对比海外同档位是19美金的价格，国服还是有优势的。 另外，海外还有一个 199 美元的会员等级 Vivace，多了一个高峰时段优先访问的权限。 之前我也分享过关于 Kimi 的深度研究能力，基于专有模型的和基于常规模型的体验还是不太一样的。具体表现就是研究报告的搜索能力和专业度更强，可以输出更多观点认知类的研究发现，并非只是简单的信息罗列，没试过的朋友也可以去试试。
#Kimi #Agent会员 #会员福利 #深度研究 #音乐节拍
avatar
orange.ai
1个月前
Kimi 有了商业模式 刚刚竟然收到了一封 Kimi 感谢信，感谢我曾经打赏过它。 原来 Kimi 上线了付费会员计划，会员可以使用深度研究 Agent 功能。 之前打赏过的，买会员之后可以把打赏金额都全部抵扣成会员费，我都忘记打赏过多少了，只看到买一个月送9个月😂。 还有个细节挺贴心：Kimi 的聊天一直是免费的，只有 Agent 功能才需要付费。这样不管是轻度用户还是深度研究用户，都能各取所需。 终于，Kimi 也终于开始做Agent商业化了，毕竟今年 K2 模型和深度研究模型都非常给力，有商业化才能健康地发展。
#Kimi #商业模式 #付费会员 #Agent功能 #深度研究
avatar
尼泊尔的剧变值得研究了解，需要真实全面的事实和深入分析。
尼泊尔抗议事件：民众冲击共产党总部并抓捕政客· 15 条信息
#尼泊尔剧变 #政治分析 #国际关系 #深度研究
avatar
henu王凯
2个月前
有意思，这个调研类的Agent有点新意：恰好我准备今天写下《规划你的AI团队——深度研究》，我一直在用GPT、Gemini等深度研究功能和ChatGPT Agent功能来做信息的系统性梳理，
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 124 条信息
#AI团队 #GPT #Gemini #深度研究 #ChatGPT Agent
avatar
henu王凯
2个月前
推荐两篇非常棒的文章：恰好我一直想写“深度研究”（作为“规划你的AI团队”系列最新一篇），这篇Meta、Uber等前战略/分析负责人的分享非常不错。 我个人对深度研究的使用范围还是比较窄的：局限在金融、市场
#深度研究 #AI团队 #Meta #Uber #金融市场
avatar
henu王凯
3个月前
最近挖掘到一个用“深度研究”的好场景：因为每天看信息非常多，软文很多，还是很容易碰到不太熟悉的领域但是又有点重要，比如海外KOL营销服务，对我们很重要但我对这个细分领域毫无了解。
#海外KOL营销 #深度研究 #信息挖掘 #软文分析 #营销服务
avatar
Geek
4个月前
DeepRearch 深度研究 本项目是一个基于 Python 实现的 AI 驱动的智能搜索与深度研究解决方案。它旨在通过良好的 Agent 架构设计和精密的搜索策略，帮助用户从海量信息中获取高质量、高相关的资料。
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 124 条信息
#AI驱动 #智能搜索 #深度研究 #Python实现 #高质量信息
avatar
henu王凯
4个月前
有个习惯变化：我现在越来越频繁的使用深度研究（ChatGPT、Claude、Gemini、Manus等）。之前我很少用，主要是没有深度研究功能前我并没有做研究类的活儿，所以日常工作流里面无法迁移使用深度研究。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1155 条信息
#深度研究 #ChatGPT #Claude #Gemini
avatar
henu王凯
4个月前
这里就是我常说的“深度研究使用逻辑”：不要把报告看作结果，要把报告看作输入、对话的开启，我先让深度研究根据要求收敛范围找出更优质的参考对象，然后让大模型根据参考对象（把深度研究制作的报告作为输入的一部分看待）进而给出更高质量的方案。
#深度研究 #逻辑使用 #报告制作 #高质量方案 #参考对象
avatar
Olivert
5个月前
民生证券出了一份105页的深度研究报告《软件大革命深度：AI Agent 投资宝典》。报告收集了很多数据，把零散的智能体相关信息整理在一起了，还是挺有价值的。 印象最深的是，所有大厂都在争抢智能体入口。 报告链接： 图四：浙大系创业者彭靖田智能体课程，免费领资料。
#民生证券 #AI Agent #投资 #智能体 #大厂争抢 #深度研究 #创业者 #科技发展
avatar
蓝点网
5个月前
远程 #MCP 服务器：#ChatGPT 现已支持连接多种网盘、邮箱和深度研究连接器并利用这些来源的知识和数据以及网络信息撰写详细的研究报告。 OpenAI 还为商业用户推出会议记录和会议转录功能，可以快速定位到会议中的某个位置并进行引用，或通过关键词查找特定内容。 查看全文：
#MCP #ChatGPT #OpenAI #商业用户 #会议记录 #会议转录 #研究报告 #网盘 #邮箱 #深度研究
avatar
howie.serious
7个月前
openai deep research vs google deep research: 如果美国和中国明天突然决定停止一切相互贸易，哪个国家会面临更大的麻烦？｜结论：openai更deep，google更broad，看谁更适合你。 why：一方面这是当前的特点话题，意义重大，值得思考；另一方面，两个DR报告呈现出完全不同的特征，而且相当有代表性，可以看出两个DR的特点。 原始报告太长，都是2万字左右。所以，我用gpt-4.5对两份报告的内容进行了“压缩”。我仔细看了一下，报告结构和内容要点都高度保留（人类要做到这一点可不容易），读总结可以快速了解两份报告的结论，包括对比二者对同一个prompt的应对差异。 图1-2是openai DR的总结；图3是google DR的总结。 我的总结：openai的DR报告更deep，报告内容字数略少于google，但是全文都紧密围绕问题本身，从GDP影响、就业、科技产业链、供应链中断、消费品价格这些角度深度分析； 对比之下，google的DR报告更broad，报告字数略多于前者，但是全文铺的很广，具体分析部分只占报告全文很小一部分； openai DR的这个“deep”特点，充分利用了o3模型的强大推理能力，指令跟随能力，强调智能体的基础模型本身的智能。 google DR的这个“broad”特点，充分展示了google search的原生search index，访问网站数量数百个，参考网站100多个，是前者的近10倍！ 在主题研究这件事上，到底你需要deep，还是需要broad？研究报告质量、研究目标的完成度，多大程度上取决于智能本身，或者搜索资料的资料，这是我们需要持续在实践中观察、思考和总结的。 两份原始报告的link，我放在评论区。有空大家可以细细阅读。
#OpenAI #Google #美国与中国贸易 #深度研究 #国际经济
avatar
howie.serious
9个月前
来一个暴论：从今以后，读完任何一本值得读的书，都要 deep research 一下！ 《极简欧洲史》，作为另一本值得读 5678 遍的五星级好书，我deep research一下之后，用 readwise reader 剪藏，阅读，划线，笔记……然后把自己的思考再和 ChatGPT 聊一聊。 经过我的实测，用这种方式读一本书的体验是以前完全无法想象的！ （我读过一些书，大学毕业后从 0 开始统计10 年读了 1000 本，最近几年每年还有几十到 100 本的阅读量。真的不是少见多怪，无知震惊🤣） 可以这么认为：读书这件事，在 deep research 后，效果完全可以达到以前的很多倍。 20 万字的一本书，假设阅读 6 小时（每天 1 小时一周读完），然后 deep research 一下，用半天研究阅读报告，整理 logseq 笔记，然后再和chatgpt 对话对话…… 10个小时的效果，可能抵得上以前几十甚至上百个小时……满打满算，生命被延长了一大截🤣 照例，deep research 报告 link 我放评论区
#读书 #深度研究 #阅读体验 #极简欧洲史 #ChatGPT #笔记
avatar
今天一天重度使用chatgpt pro。 结论：非常值得。 亮点主要在1. deep research功能。 他能做到全网信息的获取并写研报。 非常非常非常值。就这一点完全值得。 2. o1在专业领域很不错，context windows非常够用，几乎接近专家水平。 3. 代码层面物理与数学的复杂建模效果更好，非常适合游戏项目。 美中不足就是advance voice mode虽然是无限的，但是经常会停止反应或者无限循环卡死到一个对话。需要重启对话。但是目前重度使用几乎一直开的情况下暂时没有遇到上限。
#ChatGPT #深度研究 #专业领域 #代码建模 #语音模式
avatar
小互
9个月前
Gemini 2.0 Flash 正式上线 Google 宣布 Gemini 应用中的模型现已升级至 Gemini 2.0 Flash 版本 高级用户支持 100 万 token（1M）上下文窗口，可处理高达 1500 页的文件上传。 可优先体验 深度研究（Deep Research） 和 Gems 等高级功能。 图像生成功能也升级至 Imagen 3 • 更高质量的细节与纹理，提升图像准确性和表现力。 • 更精准的指令理解，能够更好地将用户的创意转化为视觉内容。 Gemini 2.0 Flash 现已在网页版和移动端应用全面推送。 现有 Gemini 1.5 Flash 和 1.5 Pro 版本 将继续提供服务 数周，以支持用户过渡。
#Gemini2.0 #Google #人工智能 #深度研究 #图像生成 #技术升级