在开拓人工智能领域的新边界上，OpenAI 正在不断推动创新，尤其是通过最新推出的名为“Deep Research”的功能。这一智能代理工具被寄予厚望，它旨在通过多步骤的推理，综合海量线上信息，为用户完成深度和复杂的信息查询与分析。目前，该工具仅对 ChatGPT Pro 用户开放，每月查询次数上限为 100 次，未来还计划开放给 Plus 和 Team 用户。
Deep Research 工具的设计目的在于模拟专业研究分析师的工作。用户输入一个提示，系统便能在互联网上查找、分析并综合来自数以百计的资源的信息，以研究报告的形式呈现结果。具体来说，它可以处理文本、图像以及 PDF 文件等不同数据形式，通过优化的 o3 模型支持，该功能可根据遇到的信息实时进行调整。这一特性使其特别适合于金融、科学、政策和工程等领域的深入研究，甚至在复杂消费决策中提供精准建议。
OpenAI 对深度研究功能的创新并不止步于此。其 CEO Sam Altman 透露，计划开发一种生成式 AI 专用终端，希望能替代现有的手机设备。同时，OpenAI 也在与用户共同探索，利用 Reddit 子论坛测试 AI 模型的说服能力，尽管截至目前尚无发布结果的计划。不过，这一切努力背后的核心驱动因素显然是将 AI 从简单的信息处理工具转变为具备创造新颖科学研究能力的智能体。
在性能评估方面，Deep Research 在所谓的“人类最后考试”中，展现了比 DeepSeek R1 明显更高的准确率，达到 26.6%。这样的表现不仅表明了其在处理复杂问题时的效率提升，也预示着它在未来可能对传统研究行业带来的深远影响。
示例上，用户可以让 Deep Research 对过去 10 年全球各国 GDP 排名进行统计，分析不同操作系统的普及率并绘制图表，甚至通过电视剧片段查找剧集名称等。针对使用场景的多样性，它提供了一种自动化处理复杂信息的方式，节省人类研究者许多工时。例如，通常要数天或数周才能完成的深入研究，现在能在 10 到 30 分钟内完成。
OpenAI 清楚地知道为了让这一功能大规模应用，需要克服的技术挑战和市场障碍。在这方面，它强调综合知识是创造新知识的前提，并将这种能力划分为其未来发展目标的一部分。对于 Pro 用户，以及未来的 Plus 和 Team 用户，这种能够合理化冷门信息的工具无疑为他们节省了大量时间，为新知识的发现与创造提供助力。
这个工具的发布不仅是 OpenAI 自身技术上的进步，更是一个标志，标志着人工智能在自我发现和自主研究领域的新突破。通过将人工智能更深地嵌入研究过程，OpenAI 不仅在致力于拓展其技术的边界，也在重塑人类与其所创造的智能体之间的互动方式。此举是否能成为行业发展的转折点，仍需时间和市场的检验。然而，Deep Research 确实代表着 OpenAI 在通向人工通用智能（AGI）领域努力中的一个重要里程碑，展示了 AI 在深化人类知识方面的潜力。
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