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OpenAI发布了一款先进的智能体“深度研究”#xff0c;它能借助网络搜索和推理生成研究报告。 最新进展 功能特性#xff1a;该智能体依据数百个在线资源生成详细报告#xff0c;目前仅支持文本输出#xff0c;不过很快会增加对图…Agents Go Deep 智能体深入探索 核心事件
OpenAI发布了一款先进的智能体“深度研究”它能借助网络搜索和推理生成研究报告。 最新进展 功能特性该智能体依据数百个在线资源生成详细报告目前仅支持文本输出不过很快会增加对图片及其他媒体形式的支持。 使用权限当前只有ChatGPT Pro的订阅用户可使用后续计划推广至ChatGPT Plus、团队版和企业版用户。这显示了OpenAI逐步扩大该功能覆盖范围的策略先在高级付费用户中推出经过验证和优化后再推广给更广泛的用户群体。 工作原理 底层模型深度研究智能体基于OpenAI尚未公开的GPT - 3模型构建。这意味着其能力依托于OpenAI在模型研发方面的最新成果尽管模型细节未公开但可以推测GPT - 3具备强大的基础能力为深度研究智能体的功能实现提供支撑。 训练方式通过强化学习训练该模型使其能够使用浏览器和Python工具类似于GPT - 1通过强化学习获得推理能力的方式。强化学习这种训练方式使得模型能够在与环境的交互中不断学习和优化以更好地完成特定任务如在网络搜索和利用工具方面不断提升效率和准确性。 交互与处理 提示要求团队在发布视频中指出系统对详细的提示回应最佳这些提示需明确规定期望的输出包括所需信息、比较内容以及格式等。详细的提示有助于智能体更准确地理解用户需求从而生成符合期望的报告。 问题澄清在回答用户问题之前深度研究智能体会针对任务提出澄清问题。这一步骤很关键通过与用户进一步沟通确保智能体对任务的理解准确无误避免因误解导致生成的报告不符合要求。 过程展示回答过程中系统会展示侧边栏总结模型的思维链、搜索的术语以及访问的网站等信息。这种展示方式增加了智能体工作过程的透明度让用户了解报告生成的依据和思路增强用户对结果的信任。 时间消耗该系统生成输出结果可能需要长达30分钟。这是因为它需要进行大量的网络搜索、信息整理和推理分析工作尽管耗时较长但考虑到其生成报告的复杂性和全面性这样的时间消耗在一定程度上是可以理解的。 成果展示 基准测试在一项包含3000道涵盖多学科的选择题和简答题的基准测试中深度研究智能体准确率达到26.6%。相比之下DeepSeek - R1不使用网络浏览或其他工具准确率为9.4%GPT - 1同样不使用工具准确率为9.1%。这表明深度研究智能体借助网络搜索和工具使用的能力在知识获取和问题回答方面具有显著优势远超不具备这些能力的同类模型。 特定测试在GAIA测试针对无额外工具的大语言模型设计的难题测试中深度研究智能体达到67.36%的准确率超过之前63.64%的最高准确率。这进一步证明了深度研究智能体在处理复杂、困难问题上的卓越能力能够突破传统大语言模型在面对特定难题时的局限。 新闻背景 行业竞争OpenAI的深度研究智能体是在谷歌去年12月推出类似同名产品之后发布的。这显示了科技巨头在智能研究领域的竞争态势各公司都在努力推出更先进的智能研究工具以占据市场优势。 开源发展许多开源团队已构建了类似工作方式的研究智能体。例如Hugging Face项目尝试在24小时内复现OpenAI的工作不包括训练部分在GAIA测试中达到55.15%的准确率还有早在2023年就实现智能网络搜索功能的gpt - researcher。开源社区的积极参与推动了智能研究技术的发展不同团队的尝试和创新为整个领域提供了更多思路和方法。 重要意义 模型优势像GPT - 1或GPT - 3这类推理模型不仅因其出色的结果令人瞩目还在于它们得出结果所采用的推理步骤令人印象深刻。这些模型的推理能力为解决复杂问题提供了有效的方法和思路。 功能结合将推理能力与网络搜索和工具使用相结合使得大语言模型能够更好地应对难题尤其是那些答案不在训练数据中或随时间变化的问题。通过网络搜索模型可以获取最新的信息借助工具使用和推理能力对信息进行分析和整合从而给出更准确、更全面的答案大大拓展了大语言模型的应用范围和实用性。 思考总结
OpenAI的深度研究智能体生成回复需长达30分钟的处理时间这突出了推理过程对计算资源的高需求。这表明为了提升智能体的运行效率减少响应时间未来需要在计算资源方面进行更多投入和优化以满足日益增长的复杂任务处理需求。
