We're sunsetting PodQuest on 2025-07-28. Thank you for your support!
Export Podcast Subscriptions
870: OpenAI’s “Deep Research”: Get Days of Human Work Done in Minutes
2025/3/14
Super Data Science: ML & AI Podcast with Jon Krohn
J
Jon Krohn
Jon Krohn: 我认为 OpenAI 的 Deep Research 是目前世界上最强大的研究工具。它能够自动化深度文献综述，将数百个在线资源整合到一个连贯且有据可查的报告中。Deep Research 通过将复杂查询分解成更小的任务，搜索相关信息，并迭代地将结果整合到报告中来实现这一点。它就像一个全天候工作的专家研究员，能够以人类无法比拟的速度处理数据，将原本需要数天才能完成的任务在几分钟内完成。
Deep Research 使用端到端强化学习进行训练，能够处理各种领域的任务。它可以浏览用户上传的文件，使用 Python 绘制图表，将图像嵌入到响应中，并提供带具体引用的信息来源。在最近发布的 AI 评估“人类最后考试”中，Deep Research 取得了显著的成绩，准确率达到 27%，远高于其他 AI 模型。这表明 AI 在解决复杂问题方面取得了重大进展。
我个人订阅了 OpenAI Pro，每天都在使用 Deep Research。它帮助我节省了大量时间，例如，我最近用它来快速创建了一个研讨会的教学大纲，原本需要花费数小时的工作，Deep Research 只用了几分钟就完成了。Deep Research 能够根据我的要求和提供的示例，生成高质量的教学大纲、标题和摘要。它甚至会提出一些有建设性的问题，例如目标受众、编程重点和预期基调等，帮助我完善研讨会结构。
当然，Deep Research 也有一些局限性，例如可能出现幻觉或错误引用。但 OpenAI 正在努力改进这些问题。总的来说，Deep Research 正在改变研究流程，自动化信息收集、分析和综合过程，为数据科学和其他领域带来巨大的价值。它降低了高质量研究的门槛，使更多人能够受益。随着 AI 技术的不断发展，类似 Deep Research 的工具将进一步增强人类能力，自动化更多日常工作，推动创新和发展。
Deep Dive
This chapter introduces OpenAI's Deep Research, a tool that automates literature reviews. It explains its functionality, the technology behind it (multi-step reasoning models and reinforcement learning), and its impressive capabilities, including web browsing, data synthesis, graph plotting, and citation generation.
- Automates deep dive literature reviews
- Synthesizes hundreds of online sources
- Uses multi-step reasoning models
- Trained using end-to-end reinforcement learning
- Can browse user-uploaded files, use Python, embed images, and provide citations
Shownotes Transcript