基于o3模型deep research产品实际体验-如何从0到1

chatgpt中文网2025-02-06 13:00:3229

最近openai发布了一个月可以使用100次,基于o3模型微调的智能体产品deep research,在实际使用后,我得出了一些基本的体感,在这里分享给大家:

首先是o3的deep research产品的长文本能力提升非常多,在调研等方面,已经可以做一些基础的工作。未来接入不同的商业网站、论文网站、还有各种收费数据库以后,工作场景大概率就是一个人+一堆智能体,去替代现在上百人的调研公司。

其次,因为长文本内容很多,仔细查看后发现还是存在一些幻觉需要人工去核对检查,比如说一些网站数据质量不好,就会出现张冠李戴的情况,还有些文章是纯粹的标题党,会让文章出现挂羊头卖狗肉的结果。

最后,可能在一两年内,对人类的脑力工作尤其是内容的判断力、创造力会提出更高的要求,要不然很可能AI写的内容会很长,其中的幻觉点没有很好的办法找到。

我在这里分享一下使用o3的deep research产品,进行模型提问后o3模型的回复,大家可以从这个回复中去直观感受现在deep research这款产品现在的能力还有其中不足的地方。下面的调研结果差不多花了15分钟,文字的长度原始是6万多字接近7万字,但在发布时微信提示我不能超过5万字,所以我把一部分自己的观点和具体内容评价删掉,并且把原本内容转成了图片,整体如下:

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