搜索
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
就在今天，OpenAI紧跟着谷歌Gemini 2.0的发布，把ChatGPT Search给全面开放了。不需要注册登录，用法和传统搜索引擎一样。
北京时间2月3日上午，OpenAI突然发布了一款全新的Agent（智能体）——deep research。Deep research是一款利用推理合成大量在线信息并为用户完成多步骤研究任务的Agent，目前已整合到ChatGPT中。目前，ChatGPT Pro用户已可使用相关功能，接下来deep research也将对Plus和Team用户开放使用。
昨日，AI 社区最大的新闻当属 OpenAI 发布的全新智能体 Deep Research 了！作为一个使用推理来综合大量在线信息并为用户完成多步骤研究任务的智能体，Deep Research 旨在帮助用户进行深入、复杂的信息查询与分析。
今早八点，OpenAI 发布了他们的新产品 Deep Research 在第一时间用上后，做出了此篇评测，先说结论：极强，但非常不稳定
刚推出o3-mini的OpenAI没闲着，昨天又马不停蹄地发布了一个新东西：能为用户独立工作的AI研究助手「Deep Research」。
它可以模仿人类研究者调用搜索引擎、看论文、查参考文献。繁琐冗长的论文调研，现在，只需要两分钟。
人大清华团队提出Search-o1框架，大幅提升推理模型可靠性。尤其是「文档内推理」模块有效融合了知识学习与推理过程，在「搜索+学习」范式基础上，使得模型的推理表现与可靠性都更上一层楼。