ChatGPT теперь может проводить глубокие исследования за людей
OpenAI добавила в ChatGPT новую функцию под названием "глубокое исследование". Искусственный интеллект научился самостоятельно планировать и выполнять многоэтапный поиск нужных данных, при необходимости возвращаясь назад и реагируя на актуальную информацию в реальном времени.
В отличие от стандартной генерации текста, система показывает процесс работы в боковой панели, включая источники и краткое описание использованных методов. Пользователи могут задавать вопросы с помощью текста, изображений и дополнительных файлов вроде PDF или таблиц для контекста. Стоит учесть, что на формирование ответа уходит от 5 до 30 минут, а в будущем появится возможность добавлять встроенные изображения и графики.
OpenAI признает ограничения новой функции — ИИ может выдумывать факты, путаться в различении достоверной информации и слухов, а также неверно оценивать уровень уверенности в своих ответах.
Однако разработка подобных инструментов — это важный шаг в развитии генеративных ИИ-сервисов. По заявлениям компании, глубокое исследование работает на уровне профессионального аналитика. В демонстрационном видео показан пример запроса об изменениях в розничной торговле за последние три года.
Функция появилась вскоре после запуска Operator — инструмента для выполнения задач через браузер. Похожий прототип под названием Project Mariner представила Google в декабре, но он пока недоступен публично. Глубокое исследование уже доступно для пользователей Pro-подписки.
За ежемесячную плату в $200 доступно до 100 запросов. Ограниченный доступ получат подписчики Plus, Team и позже Enterprise. OpenAI отмечает высокую вычислительную нагрузку — чем дольше исследование, тем больше ресурсов требуется. В будущем обещают увеличить лимиты для всех платных пользователей после выхода более быстрой и эффективной версии.
Модель, лежащая в основе глубокого исследования, установила новый рекорд точности в тесте "Последний экзамен человечества" с экспертными вопросами. С включенными инструментами браузера и Python точность достигла 26.6%, что значительно выше 3.3% у GPT-4o и 13% у модели o3-mini (high) при работе только с текстом.
- OpenAI планирует повысить стоимость ChatGPT до $44 в течение пяти лет
- Технический директор OpenAI ушла из компании
- ChatGPT учится кричать — пользователи проводят эксперименты с голосовым ИИ
11 комментария
Глубокий - Deep
Поиск - Seek
@Shukfir, в данном случае «Deep research».
Интересно почему Коэн решил перевести название 🤔
@Vinni, это не совсем название — это же еще и процесс
@Cohen,
Буквально из новости 😁
Кстати прямо в W11 прям сейчас есть бесплатный OpenAI o1 Think Deeper
У меня вызывает улыбку мысль о том, что человек пытается создать ИИ, который решит все его проблемы, с этой целью человек скармливает ИИ все знания человечества, а ИИ в ответ, в припадке галлюцинаций, охреневает от того, что за шизоиды его сделали, потому что знания человечества противоречащий друг другу мусорный лабиринт без выхода))
Технически, конечно, это все далеко от правды, там все иначе, но согласитесь, что-то в этом есть))
@needStr0yent, человек скармливает калькулятору рандомные числа, попутно тыкая на +, -, х, / и т.д.
А калькулятор в ответ охреневает от того, что за шизоиды…
Технически, конечно, это все далеко от правды, там все иначе, но согласитесь, что-то в этом есть 😉
@needStr0yent, Как раз для потенциального разумного ИИ это не набор мусорных знаний без выхода, чем больше параметров одновременно может удерживать система, тем более комплексна их совокупность, это как представить мир в виде небоскреба, а нас в виде обезьян, которые не в состоянии осознать, что это возможно построить через создание промежуточных инструментов их же силами, все их понимание этого непостижимого ограничивается тем, что дверь в небоскребе открывается когда к ней подойдешь, а другая дверь когда нажмешь кнопку и тд. У человека несоизмеримо больше параметров для удержания чем у обезьяны, но и мы ограничены, шахматы поэтому и имеют поле 8 на 8 клеток, суммарно имея 64, это оптимальное значение для наших мозгов, мы могли бы сделать шахматы 256 на 256 клеток примерно с теми же правилами, но играли бы все наугад, когда как машины с их особенностями строения могут играть хоть на поле миллион на миллион.
@MHden, так и знал, что найдется кто-то подушнить) Мне не нужно все это рассказывать, я просто пытался описать интересную ситуацию, при которой модели учатся на противоречащей друг другу информации, вот и все, не нужно лезть в дебри)
@Vinni, ни у калькулятора ни у нейронок нет никакого я, чтобы что-то думать - ты это хотел написать?)) Ещё напиши что солнце круглое))
@needStr0yent, да я вроде не особо душнил, но тема интересная.
@needStr0yent, именно это ☺️
Солнце круглое ☺️