OpenAi는 복잡한 다중 단계 온라인 연구 작업을 자동화하는 것을 목표로하는 새로운 AI Assistant Deep Research를 발표했습니다. 수백 개의 정보 소스를 신속하게 검색, 분석 및 통합하고 전문 보고서를 생성하며 원래 약 30 분에 걸친 작업을 줄일 수 있습니다. Deep Research의 기능은 Google 검색 엔진 및 DeepSeek의 연구 조교와 유사하지만 DeepSeek을 능가하는 기술 벤치 마크 테스트에서 뛰어납니다.
최근에 출시 된 O3-MINI 이후 OpenAi는 자동화 된 복잡한 온라인 다중 단계 연구 작업을 위해 설계된 AI 어시스턴트 인 새로운 제품 깊은 연구를 가져 왔습니다. 이 기능은 Google 검색 엔진의 연구 보조원과 Deep Research가 인터넷에서 수백 개의 정보 소스를 빠르게 검색하고 통합 할 수 있습니다. 포괄적 인 보고서. 이러한 기능은 몇 시간 동안 완료하여 완료하여 약 30 분까지 단축 할 수있는 연구 작업을 만듭니다.
Deep Research의 대상 사용자는 금융, 과학, 정책 및 엔지니어링과 같은 많은 전문 분야를 다룹니다. 사용자는이를 사용하여 재무 보고서를 해석하고 실험 데이터를 분석하며 법적 사례를 연구 할 수도 있습니다. 자동차 및 전기 가전 제품과 같은 고 부가가치 제품을 선택할 때 Deep Research는 개인화 된 소비 제안을 제공 할 수 있습니다. 이 도구는 O3 모델의 최적화 된 버전에 의존하며 End -To -End Enhancement Learning 기술을 사용하여 교차 모듈 식 검색, 텍스트, 그림 및 PDF 파일을 이해하고 분석합니다.
딥 리서치를 사용하는 것은 매우 간단합니다. 사용자는 Chatgpt 인터페이스에서 "Deep Research"모드를 선택하고 연구 요구 사항을 입력하고 참조 자료를 업로드하면됩니다. 전체 연구 프로세스는 사이드 바에 실시간으로 표시되며 연구가 완료된 후에는 통지를 받게됩니다. 향후 업데이트에서 Deep Research는 또한 사용자 경험을 향상시키기 위해 더 많은 차트 및 시각적 컨텐츠 디스플레이를 지원할 것입니다.
그러나 깊은 연구의 시작은 논쟁의 여지가 없으며, 특히 DeepSeek과의 높은 유사성으로 인해 소셜 미디어에 대한 조롱이되었습니다. 그럼에도 불구하고 OpenAI는 HLE, GAIA 및 Expert Level Tasks의 테스트 결과를 포함한 깊은 연구를 통해 기술 벤치 마크 테스트에서 잘 수행되었습니다. 이러한 테스트는 다양한 분야에서 AI의 성과를 테스트 할뿐만 아니라 실제 문제를 다루는 능력을 테스트합니다.
Deep Research의 강력한 기능에도 불구하고 OpenAI는 또한 정보 정확도 및보고 형식의 결함과 같은 몇 가지 제한 사항이 있음을 인정합니다. 사용량이 증가함에 따라 OpenAI는 모델을 지속적으로 최적화하고 이러한 문제를 해결하기 위해 노력할 계획입니다. 사용자는 심층 연구, 특히 향후 소개 할 수있는 더 많은 기능에 대한 기대로 가득합니다.
깊은 연구는 몇 가지 한계가 있지만 기술 벤치 마크에서 효율적인 연구 기능과 탁월한 성능으로 유망한 AI 도구가됩니다. OpenAI의 개선의 지속적인 개선으로 인해 사람들은 미래의 발전을 기대합니다.