Openai의 깊은 연구 : AI Research의 게임 체인저

Openai는 모든 Chatgpt Plus 가입자에 대한 깊은 연구를 시작하여 연구 효율성이 크게 향상되었습니다. Gemini, Grok 3 및 Perplexity와 같은 경쟁사들로부터 유사한 기능을 테스트 한 후 Openai의 깊은 연구를 우수한 옵션으로 자신있게 선언 할 수 있습니다. 이 블로그는 기능을 탐구합니다.

목차

• 딥 리서치 모드 란 무엇입니까?
• 깊은 연구 모드의 주요 기능
• 깊은 연구가 어떻게 작동하는지
  • 인류의 마지막 시험 벤치 마크
  • gaia 성능
  • 전문가 수준의 작업 자동화
• 깊은 연구 모드 액세스
• 행동에 대한 깊은 연구
  • 작업 1 : 웹 사이트 SEO 분석
  • 작업 2 : 생성 AI 급여 보고서
• 심층 연구 모드의 응용 프로그램
  • 제품 연구
  • 구매 연구
  • 전문/엔터프라이즈 사용
  • 소비자 응용 프로그램
  • 학업 연구
• 결론

딥 리서치 모드 란 무엇입니까?

Deep Research는 심층 인터넷 연구를 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. 빠른 답변을 제공하는 모델과 달리 요청 당 최대 30 분 이상을 지출하는 쿼리를 세 심하게 조사합니다. 이를 통해 방대한 양의 정보를 합성하여 인간 분석가의 사람들과 비교할 수있는 상세하고 잘 인용 된 보고서를 생성 할 수 있습니다.

딥 리서치 모드의 주요 기능

• 포괄적 인 연구 : Deep Research는 간단한 키워드 검색을 넘어서는 것입니다. 웹 페이지를 적극적으로 탐색하고 콘텐츠를 분석하며 이미지, 테이블 및 PDF를 해석합니다.
• 적응 적 추론 : 연구 전략은 발견 된 정보를 기반으로 동적으로 적응하고 최적의 결과를위한 검색 매개 변수를 개선합니다.
• 세부 출력 : 자세한 분석, 형식 테이블 및 명확한 권장 사항으로 철저한 보고서를 작성하여 사용자 정의 가능한 출력 형식을 제공합니다.
• 제한되지 않은 대기 시간 : 속도보다 품질 우선 순위를 정하면 Deep Research는 고품질 결과를 제공하는 데 필요한 시간을 바칩니다.

깊은 연구가 어떻게 작동하는지

Deep Research는 OpenAI의 다가오는 O3 추론 모델의 세련된 버전을 활용합니다. 도전적인 탐색 및 추론 작업에 대한 엔드 투 엔드 강화 학습을 활용하여 다단계 연구 프로세스를 계획하고 실행합니다. 사용자가 지원 파일을 처리하고, 계산을 수행하고, 이미지 및 차트를 생성하며, 이러한 요소를 최종 응답에 원활하게 통합 할 수 있습니다. 결정적으로, 그것은 출처에 인용을 제공하여 정확성과 검증 가능성을 보장합니다.

인류의 마지막 시험 벤치 마크

Deep Research는 AI Safety and Scale AI의 다양한 영역에서 전문 지식을 평가하는 벤치 마크 인 Humanity의 마지막 시험에서 뛰어났습니다. 26.6%의 정확도는 새로운 기록을 세웠으며, 고급 추론 및 연구 능력을 강조합니다.

gpt-4o 3.3 6.2 deepseek-r1* 9.4

모델	정확도 (%)
Claude 3.5 Sonnet	4.3

openai (whigh]*openai (high]

13.0

* 모델은 멀티 모달이 아니며 텍스트 전용 서브 세트에서 평가됩니다.

** 파이썬 도구 브라우징

Gaia 성과 및 전문가 수준의 작업

Deep Research는 GAIA에서 최고 성능을 달성하여 우수한 추론과 복잡한 작업 실행 기능을 더 보여줍니다. 내부 평가는 또한 다양한 전문가 분야에서 어려운 수동 연구 시간의 자동화 된 시간을 보여 주었다.

딥 리서치 모드 액세스

Chatgpt Plus 및 Pro 가입자는 Deep Research를 사용할 수 있습니다. 새 채팅을 열고 "Deep Research"아이콘을 찾아 시작합니다.

행동에 대한 깊은 연구

여기에 Deep Research의 기능을 보여주는 예는 다음과 같습니다.

작업 1 : 웹 사이트 SEO 분석

(원본 텍스트의 비디오 예제로 표시되는 프롬프트 및 출력. 아래 요약이 제공됩니다.)

Deep Research는 포괄적 인 SEO 분석을 제공하여 AI 컨텐츠 포화, Google 의존성 및 순위 문제와 같은 문제를 해결하는 특정 블로그에 맞춤형 전략을 제공했습니다. 응답은 잘 구조화되고 증거 기반이며 실행 가능한 조언을 제공했습니다.

• 작업 2 : 생성 AI 급여 보고서
(원본 텍스트의 비디오 예제로 표시되는 프롬프트 및 출력. 아래 요약이 제공됩니다.)
• 보고서는 생계 비용 조정 및 시각화를 포함하여 다양한 국가, 경험 수준, 기술 및 산업에서 세부적인 급여 비교를 제공했습니다.
• 딥 리서치 모드의 응용 분야
• Deep Research의 다양성은 수많은 분야에 걸쳐 확장됩니다.
• 제품 연구 : 시장 동향 분석, 소비자 선호 연구, 경쟁 분석.

구매 연구 :

심층적 인 제품 비교, 검토 및 권장 사항.

전문/엔터프라이즈 사용 :

시장 분석, 학업 연구 및 다양한 지식 작업 과제를위한 연구 간소화.

소비자 응용 프로그램 :

상당한 구매에 대한 정보에 입각 한 의사 결정을 촉진합니다.

학술 연구 :

문헌 검토, 데이터 분석 및 연구 방향 식별 지원.

(제품 및 구매 연구의 특정 프롬프트 및 출력의 예는 원본 텍스트의 이미지로 표시됩니다. 해당 이미지는 여기서 재현되지 않습니다.)

• 결론
• Deep Research는 AI 기반 연구에서 주요 도약을 나타냅니다. 복잡한 작업을 간소화하고 다양한 도메인에서 귀중한 통찰력을 제공 할 수있는 잠재력은 상당합니다. 사용자 가이 강력한 도구를 활용하는 방법을 관찰하는 것은 흥미로울 것입니다.