网易新闻-第一财经资讯
15小时前
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15小时前
howie.serious
1天前
search vs deep research,AI 搜索的三个层级:使用 ChatGPT 时,什么时候用gpt-4o+search,什么时候用 o3-mini+search,什么时候用 o3+deep research? AI 搜索的三个层级: level1 gpt-4o+search:搜索信息、综合多个信息源内容,给出一个整体回答; level 2 o3-mini+search:level 1+推理过程;如果问题是需要思考的,需要多步骤的推理过程,最终给出一个权衡、分析后的结果,就用o3-mini; level 3 o3+deep research:level 2 + 难度为研究级别,输出结果为千字~万字的研究报告; 换一个角度: 如果一个问题是人工用几分钟可以解决的,用 gpt-4o+search就够了; 如果一个问题是人工用几十分钟可以解决的,用o3-mini+search; 如果一个问题是人工用几个小时、甚至几天才能解决的,用 deep research。 底层模型的区别: 除了产品设计/system instruction 上的区别,主要区别在底层模型。 gpt-4o 是预训练范式的知识模型,上下文窗口 128k,输出长度 16k;强在语言理解; o3-mini 是强化学习范式下的推理模型,上下文窗口 200k,输出长度100k;作为蒸馏模型,语言能力是低于 gpt-4o 的,但是强在推理;而推理模型+search = magic。 deep research 则是 agent 范式下的产物的。相对于o3-mini,它是满血 o3,语言能力更强;相对于gpt-4o,推理能力碾压。作为独立的 AI agent,异步处理任务。它会向你提出 clarifying question,和你明确需求。 一旦需求明确,就成了“飞毛腿导弹”——发射后不管。它会用几分钟到几十分钟时间帮你独立完成这一研究任务。 AI 搜索这件事,仅仅不到一年的时间,已经发展到这个程度,相当令人震惊。
yonhapnews
1天前
宝玉
1天前
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
goldengrape https://quail.ink/goldengrape
1天前
独立开发者William
1天前
偶像派作手
2天前
AI Will
2天前
宝玉
2天前
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!
白板报 Whiteboard
3天前
白板报 Whiteboard
3天前
白板报 Whiteboard
4天前
LT 視界
5天前
Mazzystar
5天前
李老师不是你老师
5天前
1月29日(发布) 一名网友在社媒反映,让DeepSeek修改一篇论文。结果DeepSeek给出的答案竟与ChatGPT给出的修改意见一模一样,甚至连格式都相同。 更诡异的是:“它给的答案是针对我的前一个版本的修改意见,而我从未给过它前一个版本。给它的版本章节已经完全变了。它从哪里得到的我前一版本的?”
voa-美国之音
6天前
Michael Anti
6天前
小互
6天前
李老师不是你老师
6天前
特朗普的AI沙皇:DeepSeek的AI模型是用蒸馏技术跟ChatGPT学习的—— 《华尔街日报》 美国总统特朗普的AI沙皇戴维·萨克斯周二表示,中国人工智能公司DeepSeek用OpenAI的内容训练出了风靡全球的新模型。 萨克斯表示,他认为美国人工智能公司将采取措施,试图保护他们的模型不被蒸馏。“这肯定会减缓这些山寨模型的发展速度,”他说。 (人工智能中有一种叫“蒸馏的技术,它指的是一个模型从另一个模型中学习的过程)
多伦多方脸
6天前
空空 🌟 狞猫世界第一可爱!
1周前
ITmedia AI+
1周前
找尋歷史腳步-柏
1周前
Jacobson🌎🌸贴贴BOT
1周前
墙国蛙蛤蛤🐸
1周前