OpenAI создала новый ИИ-агент, который позволяет «проводить глубокие и сложные исследования» внутри чат-бота ChatGPT. Инструмент получил соответствующее название – deep research.
Для поиска информации инструмент использует специальную версию ИИ-модели OpenAI o3 с возможностью «рассуждения».
- Как сообщается в блоге компании, новинка направлена на пользователей, занимающихся исследованиями в области финансов, науки, политики и инженерии, а также на тех, кому необходимо тщательно подготовиться к какой-либо серьёзной покупке – например, изучить рынок недвижимости, автомобилей, бытовой техники или мебели.
- В целом, инструмент может быть полезен в любых ситуациях, когда пользователю нужен не просто быстрый и краткий ответ, а тщательное погружение в информацию, собранную из разных источников.
- На данный момент компания предоставила доступ к агенту пользователям платного варианта подписки ChatGPT Pro с ограничением в 100 запросов в месяц. В течение месяца OpenAI планирует открыть доступ для клиентов, подписанных на планы Plus и Team, а также повысить число разрешенных запросов.
- В окошко агента можно не только вводить вопрос, но и прикреплять файлы или электронные таблицы. В зависимости от сложности запроса поиск информации может занять от 5 до 30 минут. Результаты пока выдаются только в текстовом формате; в дальнейшем в ответы смогут добавляться изображения, таблицы и другие способы визуализации данных.
- Компания заявила, что каждый ответ агента будет сохраняться в архиве, что позволит «легко ссылаться на информацию и проверять ее».
- По данным из блога, OpenAI протестировала deep research на более чем 3000 вопросах экспертного уровня в различных академических областях. Точность ответов оценивается в 26,6%, что нельзя назвать высокой оценкой – однако, по утверждению компании, она «значительно опережает» способности других моделей к глубокому исследованию (Gemini Thinking – 6,2%, Grok-2 – 3,8%, GPT-4o – 3,3%). При этом компания отмечает, что на данном этапе развития инструмент может выдавать ошибочную информацию, делать неверные выводы и допускать ошибки форматирования.
