ChatGPT Pro有點(diǎn)兒太貴，暫時沒買，但晚上下班回家看了下OpenAI發(fā)布會和推特上的一些分享，可以了解下實(shí)現(xiàn)這個功能需要哪些技術(shù)。

首先看一下這個功能的輸入輸出。

輸入：一般來說是需要深度分析的問題，然后要求輸出一個報告。

輸出：一份完整的報告，特點(diǎn)是Fully cited document，即「全部引用的文檔」。

如果不能理解這一點(diǎn)兒，可以看下面這個例子，Deep Research功能會大量的從互聯(lián)網(wǎng)中引用別人的說法，而不是生編硬造。

簡單來說，就是「口說有憑」。

你可以通過這個鏈接來訪問這個完全的Deep Research過程（請確保你能訪問ChatGPT）。

https://chatgpt.com/share/67a17492-d304-8007-aef0-20a2ac406d88

除了輸出和輸出，這個功能還會追問和確認(rèn)一遍需要研究的內(nèi)容，比如下面這種，因?yàn)槊恳淮蜠eep Research都需要花費(fèi)5-30分鐘不等，多花點(diǎn)時間確認(rèn)一下可以節(jié)省時間和資源。

從它的運(yùn)行原理上來看，包含的技術(shù)可以分解為：

Reasoning 推理大模型

這個對應(yīng)了OpenAI的o系列大模型，對一個復(fù)雜問題可以拆解和多步推理，但DeepSeek R1出現(xiàn)后，推理大模型領(lǐng)域注定會百花齊放，這個算不上什么優(yōu)勢。

結(jié)論：DeepSeek R1完全具備類似的功能。

Web Browsing 聯(lián)網(wǎng)能力

首先傳統(tǒng)大模型本身的數(shù)據(jù)肯定會停留在某個時間點(diǎn)，所以最新的消息肯定得從互聯(lián)網(wǎng)得知，其次「citation」索引這種東西肯定得經(jīng)過驗(yàn)證才敢放在文檔上，所以聯(lián)網(wǎng)能力也是必不可少的，o3-mini系列的聯(lián)網(wǎng)能力不錯可用。

但具備聯(lián)網(wǎng)能力的大模型真不少，DeepSeek的R1和聯(lián)網(wǎng)甚至在OpenAI前面可以同時激活。

Qwen系列的聯(lián)網(wǎng)功能也早早實(shí)現(xiàn)了。

甚至知乎自己的AI，知乎直答，也很早就具備了聯(lián)網(wǎng)搜索的能力。

結(jié)論：國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)都很成熟。

超長上下文能力

這個他們發(fā)布會沒提，但50000多字的報告生成，大概率是需要一個超長的上下文空間將歷史信息都放一起，分段的話嚴(yán)重的造成思維的不連貫。

前兩天讀了MiniMax-01系列的論文，它的一個特性就是超長上下文能力，并且強(qiáng)調(diào)這個就是未來Agent實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵要素之一。

你可以看到MiniMax做的大海撈針「Needle In A Haystack Test」的實(shí)驗(yàn)，在400萬token長度的上下文里面可以實(shí)現(xiàn)無損retrieve。

并且2024年很早的時候，Kimi和Qwen就在嘗試百萬token級別的context長度。

我估計ChatGPT的Deep Research起碼得到了百萬級別，甚至不排除更長的上下文。

結(jié)論：屬于工程能力，可以被解決且已經(jīng)有被解決的現(xiàn)實(shí)案例。

外部工具整合，比如Python的data analysis

這個功能其實(shí)2023年ChatGPT就做出來的功能，也就是ChatGPT內(nèi)部有個沙盒程序在跑代碼，不像別的大模型只能生成代碼讓你自己跑，ChatGPT直接可以跑一些簡單的代碼。

該功能也利用了這個功能，對于一些圖表，它可以直接調(diào)用Python能力生成。

Claude有類似的功能，可以直接渲染Html文件，但是在別的大模型上沒怎么看到過。

對于沒有代碼知識但又想用代碼生成一些圖表的人來說這就是神器，理論上不是很復(fù)雜，但是兼容這個功能還不太多。

結(jié)論：已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了的案例不多，但沒有多大的技術(shù)鴻溝，是可以攻克的部分。

應(yīng)用領(lǐng)域

毫無疑問這個功能非常有用，特別是對于需要調(diào)研報告的行業(yè)，結(jié)論或者某一句話必須得有出處，這個出處就是citation。

最常見的領(lǐng)域就是寫論文，下圖里面藍(lán)色的地方都是引用的參考文獻(xiàn)。

總結(jié)來說，這個功能的確很有用，但是應(yīng)用范圍并不廣泛，會集中在需要翔實(shí)報告的領(lǐng)域，比如商業(yè)，科研等。它的實(shí)現(xiàn)是多種已有技術(shù)的整合，單個技術(shù)上不存在難點(diǎn)，相信國內(nèi)很快會有類似的產(chǎn)品出現(xiàn)，甚至?xí)懈鼜?qiáng)的性能。