在科技日新月異的今天，人工智能領域再次迎來重大突破。北京時間2月3日上午，OpenAI正式推出了一款名為“深度研究”（Deep Research）的智能體產品，專為深度研究領域打造，旨在大幅提升專業研究報告的生成效率。

這款創新產品能夠自主分析復雜的專業信息，實時查找并綜合數百個在線資源，最終生成一份專業水準的完整報告。以往，一位經驗豐富的行業分析師可能需要花費數天甚至數周的時間才能完成這樣的任務，而現在，借助深度研究功能，這一過程被縮短至僅需5-30分鐘。這一變革性的進展，無疑將深刻影響金融、科學、政策、工程等多個領域的知識工作者。

深度研究功能由OpenAI即將推出的o3模型的特制版本提供支持，該版本經過專門優化，適配網頁瀏覽和數據分析場景。它能夠運用強大的推理能力，在互聯網上搜索、解讀和分析海量的文本、圖像和PDF文件，并能根據所遇到的信息靈活調整研究方向。這一技術的實現，標志著人工智能在深度研究領域的重大進步。

在評估深度研究功能的能力時，OpenAI特別提到了Humanity’s Last Exam（簡稱HLE）測試。在這項由全球眾多領域專家共同開發的測試中，深度研究所使用的模型在專家級問題上達到了26.6%的準確率，刷新了之前的紀錄。相比之下，DeepSeek的R1模型的準確率僅為9.4%。這一成績充分證明了深度研究在廣泛學科領域中的卓越表現。

深度研究功能專為高強度知識工作者設計，他們需要全面、精準且可靠的調研成果。同時，它也適用于在購買汽車、家電、家具等需要謹慎研究的產品時，希望尋求高度個性化建議的消費者。深度研究的輸出附有清晰的引用和對其思考過程的總結，便于用戶查閱和驗證信息。它尤其擅長尋找冷門、非直觀信息，通過一次查詢即可幫助用戶卸載并加速復雜、耗時的網絡調研任務。

在技術架構層面，深度研究由四個協同工作的核心模塊構成：信息發現模塊、信息綜合模塊、推理模塊和輸出模塊。這些模塊共同形成了一個完整的智能研究系統，能夠像人類研究者一樣進行整體性的思考和決策。信息發現模塊負責在多個平臺中定位有價值的信息；信息綜合模塊將零散信息梳理成系統化的知識體系；推理模塊對收集到的信息進行深度分析和推導；輸出模塊則將研究成果轉化為專業的呈現形式。

深度研究功能還采用了端到端強化學習的方式，在多個領域中針對復雜的網絡瀏覽和推理任務進行訓練。通過這種方式，它學會了如何規劃并執行多步驟的操作流程，以找到所需的數據，并在必要時進行回溯以及對實時信息做出反應。這種創新的學習方式打破了傳統機器學習需要人為劃分訓練階段的限制。

目前，深度研究功能已在ChatGPT網頁版上線，并計劃在一個月內擴展到移動和桌面應用程序。OpenAI已推出針對Pro用戶的優化版本，每月最多支持100次查詢。接下來，Plus和Team用戶將獲得訪問權限，隨后是企業用戶。未來，用戶還將能夠連接到更多專業化的數據源，擴展其對訂閱制或內部資源的訪問權限。

盡管深度研究功能目前仍處于早期階段，存在一些局限性，如可能生成虛假信息、難以區分權威信息與謠言等，但OpenAI表示將密切監控當前版本的表現，并進行更嚴格的測試。預計在未來幾周和幾個月內，隨著技術基礎設施的完善，深度研究功能的表現將得到進一步提升。