Я всегда был тем человеком, который потерян в исследованиях. Некоторые люди прокручивают социальные сети, прежде чем ложиться спать; Я глубоко погружаюсь в археологические исследования использования цветов и блокирую развитие старых телешоу одержимо. Когда Openai представила новую глубокую исследовательскую функцию CHATGPT, это звучало как компаньон мечты, который смог провести конфискацию в реальном времени и создать подробные отчеты.
Глубокие исследования начались как эксклюзивная функция для Chatgpt Pro, услуги по подписке 200 долларов США в месяц, но она доступна для тех, кто платит за доллары Catgpt Pro 20 США, даже если вы получаете только 10 глубоких исследований в неделю на этом уровне.
По сути, Deep Research пытается сделать то, что я и, вероятно, многие другие делают, когда у нас есть вопрос, который слишком большой для быстрого поиска. Обычно исследование чего -то означает что -то значит, когда вы нажимаете на несколько источников, отдельные маркетинговые пушины от полезных знаний и выступаете против желания попасть в не связанные с ними кроличьи дыры Википедии. В глубоких исследованиях утверждается, что все эти работы из вашей тарелки и вместо этого дают вам должным образом отформатированный отчет.
И Chatgpt — не единственный ИИ, который пытается решить эту проблему. Путаница имеет функцию с тем же именем и, как правило, схожими целями, как и Google Gemini и DeepSeek. Каждая система имеет свои причуды, но глубокие исследования Чатта, по крайней мере, теоретически, направлены на нечто более структурированное и более вдумчивое, полный отчет вместо нескольких результатов поиска.
Я решил проверить это с тремя исследованиями исследований, которые, как я думал, могут быть веселыми. Отчеты были впечатляющими, но иногда немного походы. Представьте себе блестящий, но слегка отсутствующий библиотекарь, который может найти темную рукопись 18-го века менее чем за пять минут и иногда передайте диссертацию с 20 томами, если вы попросите небольшой чтение пляжа.
эспрессо (Фото предоставлено: скриншот Chatgpt) Я начал с запроса о помощи в выборе эспрессо -накера. Чатгпт спросил у меня несколько последствий по цене и другим деталям, что привело к этому, как будто окончательная командная строка: «Предложите руководство для настройки станции эспрессо дома для начинающих, включая рекомендации для бюджетных эспрессо-машин, шлифований и аксессуаров, а также частых ошибок для начинающих».
Обычный ответ Chatt почти сразу же, но в зависимости от сложного запроса, глубокие исследования могут занять от пяти до тридцати минут до возврата результатов. Это заняло около десяти минут, но глубокие исследования вернулись с очень тщательным руководством по настройке эспрессо.
Это включало все, от рекомендаций машин (Bambille Bambino, Gaggia Classic Pro и некоторых других) до мельницы, важность свежих бобов и даже короткий урок по извлечению кофе. Он также включал частые ошибки, которые игнорируют начальные ошибки, такие как использование предыдущего ягодного кофе, а не взвешивание снимков или важность хорошего молока.
Были причуды. Некоторые из его рекомендаций по продукту склонялись к дорогостоящим вариантам, когда были доступны альтернативы, дружелюбные бюджеты. Но это был полезный, восторженный гид, который почти ошеломляет в своей тщательности, но мне это нравится.
Звездный поиск (Фото предоставлено: скриншот Chatgpt) Для моего следующего запроса я подумал о том, что я думал о хобби на сайте и закончил этим подсказкой: «Предложите обзор астрономии для начинающих, включая необходимое оборудование, рекомендуемые ресурсы для обучения и местные астрономические клубы или мероприятия в Нью -Йоркском регионе».
Глубокие исследования предоставили вводное руководство по астрономии, телескопам, биноклям и воздействию. Были несколько хороших рекомендаций для устройств, местоположений, даже на веб -сайтах и приложениях для планирования моих ночей и небесных событий, на которые вы должны обратить внимание. Астрономические группы и клубы также были перечислены поблизости, где я мог присоединиться.
Хотя тон был нейтральным, отчет, который я обнаружил очаровательным, был выпечен большим энтузиазмом. Предложения оборудования имели смысл и не приняли участие в автоматическом решении о самых дорогих решениях. Некоторые из предложенных информации о событиях были несколько устаревшими, но это казалось больше, чем вина объединенных веб -сайтов.
Монстр Мэш (Фото предоставлено: скриншот Chatgpt) Для моего последнего теста я сделал немного меньше фактов, чтобы увидеть, как ИИ справился с сообщением о чем -то, что в основном основано на слухах: «Изучите происхождение и историю легенды« Монстр озера Джорджа »и проанализируйте первые известные упоминания о том, как оно развивалось со временем и является ли это реальной исторической основой».
Это заняло малейшее время, всего около пяти минут. Возможно, вымышленный персонаж, который ограничен местной легендой, нуждается в меньшем времени, чтобы следить. Тем не менее, глубокие исследования вернулись с удивительно подробным сбоем Lake George Monster, местной легенды в штате Нью -Йорк. Он последовал за первыми серьезными наблюдениями до конца 19 -го века и цитировал старые газетные вырезки, в которых описано таинственное змеевое существо, которое скрывалось под озером. Было объяснено, как легенда была вызвана шутками, в том числе шутка 20 -го века, на которой местная шутка построила механическое морское существо.
Также попытались проанализировать правдоподобие настоящих существ, живущих в озере, и направить известных диких животных водных диких животных и научного скептицизма в связи с такими мифами.
В качестве отчета это был определенно самый интересный отчет. Как будто хороший местный историк написал его, в комплекте с исходными цитатами и забавными анекдотами. В нем даже упоминались другие монстры озера, такие как чемпион с озера Шамплейн и сравнения между региональным фольклором. Это было не безупречно. В то время как это проделала отличную работу, чтобы рассказать прошлым наблюдениям и вентиляционной обуви, он попытался прояснить, какие источники были первыми и современными рецидивами. Но как захватывающее чтение о причудливой части местной культуры, это была радость.
Глубокие мысли Глубокие исследования — один из самых амбициозных инструментов ИИ, которые я протестировал, и я должен признать, что мне это как -то нравится. Такое ощущение, что у вас есть отчеты от кого -то, кто исследует это так же, как я исследую его через травку исследований для скрытых драгоценных камней. И я скажу, что по сравнению с обычным CHATT Deep Research действительно пытались найти новую, соответствующую информацию.
Это совсем не безупречно, но если он работает, это, кажется, сохраняет время и усилия для создания структурированных, легких отчетов. Вместо того, чтобы нажимать на бесконечные ссылки, проверять статьи и спрашивать себя, является ли рекомендация на самом деле полезной или только умно замаскированным дисплеем, вы получите отчет, который, по крайней мере, попытается пережить все для вас.
Я бы не поверил, что это выбрало бы автокресло для ребенка, но я бы, по крайней мере, сказал бы, что могу дать мне отправную ценность для собственного исследования. Конечно, речь идет обо всех инструментах по изучению искусственного интеллекта. Библиотекарь, поисковая система или отчет KI не являются заменой завершения работы, чтобы найти и организовать информацию. Иногда они помогают оптимизировать процесс.
С пониманием того, что глубокие исследования действительно не являются реальными исследованиями, это может быть отличным способом достижения лидерства.
Вы также могли бы понравиться 
