Deep Research 是由 OpenAI 推出的一款高级 AI 研究工具，旨在通过自动化的信息收集和分析，帮助用户高效完成复杂的研究任务。
一、主要功能
多步骤自主研究：用户只需输入一个提示，Deep Research 能在数十分钟内完成需要数小时的人工研究任务，涵盖金融、科学、政策分析及消费决策等多个领域。
深度信息整合：能够浏览互联网上的大量文本、图像和 PDF 文件，整合来自不同渠道的信息，生成综合性的研究报告。
生成详细报告：输出包括清晰的引用和对其思考过程的总结，便于用户查阅和验证信息。
处理复杂查询：在处理模糊查询和提供详细信息方面表现更出色，例如在“人类终极考试”中，其准确率达到了26.6%，远超其他模型。
二、技术原理
端到端强化学习：通过端到端强化学习进行训练，能在复杂任务中规划和执行多步骤的研究轨迹。模型能像人类研究者一样，根据实时信息调整研究方向和策略。
多模块协同工作：由多个模块组成，包括信息发现模块、信息综合模块和推理模块。信息发现模块能快速定位各类信息源并提取线索；信息综合模块可以整合不同渠道的信息并提炼关键要点；推理模块具备类似人类的思考和判断能力，能进行逻辑推理和自我修正。
长时间深度思考：支持5到30分钟甚至更长时间来处理问题，模型能深入挖掘网络信息，生成更全面、深入的研究成果。
优化的 o3 模型：基于 OpenAI 的 o3 模型开发，模型针对网页浏览和数据分析进行了优化，能处理文本、图像和 PDF 等多种格式的数据。
三、应用场景
学术研究：学生和研究人员可以利用 Deep Research 快速获取相关领域的深入资料，辅助论文写作和课题研究。
市场分析：企业可以使用该工具进行市场调研、竞争对手分析及产品比较等，支持商业决策。
产品评估：消费者能够借助 Deep Research 对比不同产品的特性和评价，做出明智的购买决策。
四、使用方法
用户只需输入一个研究问题，Deep Research 便会自主规划研究路径，包括数据采集、分析和验证，最终输出高质量的研究成果。用户还可以设置每个章节的搜索深度，包括写作、反思、搜索和重写的迭代次数，并对报告章节的计划提供反馈，直至满意为止。
五、适用人群
Deep Research 特别适合需要进行深入、精确、可靠研究的用户，如科研人员、金融分析师、政策制定者和市场研究人员。
六、优缺点介绍
优点
高效性：能在短时间内完成复杂的研究任务，大幅缩短传统研究所需时间。
准确性：通过多源验证和逻辑推导等质量控制机制，确保研究结果的可靠性。
深度思考能力：能够像人类研究员一样自主进行多步骤的互联网研究，理解信息、整合资源，并根据新发现调整研究计划。
缺点
响应速度较慢：由于需要进行多步骤的深度思考，响应速度相对较慢。
对算力和网络要求高：需要较高的算力和稳定的网络环境。
信息来源有限：其答案的主要信息来源依然是公开的网络搜索结果。
分类标签
人工智能、研究工具、数据分析、报告生成