Introduction to Deep Research

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về Deep Research, một mô hình AI mới của OpenAI có khả năng thực hiện nghiên cứu đa bước trên internet.
Điểm mấu chốt là Deep Research có thể tìm kiếm, tổng hợp và lập luận về thông tin từ internet, thậm chí mất đến 30 phút để trả lời, khác với các mô hình truyền thống. Công nghệ cốt lõi là mô hình lập luận O3 được tinh chỉnh bằng học tăng cường. Các ví dụ được đưa ra bao gồm nghiên cứu thị trường, tìm kiếm thông tin sản phẩm, và giải quyết các bài toán chuyên ngành (vật lý, sinh học).
Ứng dụng của Deep Research rất rộng rãi, từ công việc chuyên môn (nghiên cứu thị trường, phân tích tài chính) đến các hoạt động cá nhân (tìm kiếm thông tin sản phẩm). Nó có tiềm năng cách mạng hóa công việc đòi hỏi nghiên cứu chuyên sâu.
Quá trình hoạt động của Deep Research được minh họa chi tiết qua các ví dụ thực tế, bao gồm việc đặt câu hỏi làm rõ yêu cầu, tìm kiếm thông tin trên nhiều trang web, tổng hợp kết quả và trình bày dưới dạng báo cáo có trích dẫn nguồn.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và bối cảnh (Mark)

Mark giới thiệu Deep Research là một bước tiến lớn trong việc phát triển các tác nhân AI (agents) có khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp.
OpenAI tin rằng các tác nhân AI sẽ thay đổi cách thức làm việc, giúp tăng năng suất và hiệu quả.
Deep Research là một mô hình có khả năng nghiên cứu đa bước trên internet, tìm kiếm, tổng hợp và lập luận về thông tin, khác biệt với các mô hình truyền thống do thời gian xử lý lâu hơn (có thể lên đến 30 phút). Đây được xem là một điểm mạnh, thể hiện khả năng tự động hóa tác vụ trong thời gian dài. "Chúng tôi tin rằng điều này là tốt, không phải xấu. Chúng tôi tin rằng điều quan trọng là các mô hình của chúng ta bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ tự trị trong thời gian dài hơn theo cách không giám sát."
Deep Research hướng đến mục tiêu tạo ra các mô hình có thể tự khám phá và tìm ra kiến thức mới.

Phần 2: Minh họa Deep Research trong ChatGPT (Neil)

Neil trình diễn Deep Research tích hợp trong ChatGPT. Anh ấy đưa ra một yêu cầu nghiên cứu thị trường phức tạp về ứng dụng dịch thuật ngôn ngữ.
Deep Research đặt ra các câu hỏi làm rõ yêu cầu trước khi bắt đầu quá trình nghiên cứu.
Quá trình nghiên cứu được hiển thị trực tiếp, cho thấy mô hình tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn, tổng hợp và trình bày kết quả dưới dạng báo cáo có bảng biểu và khuyến nghị.

Phần 3: Ứng dụng cá nhân của Deep Research (Josh)

Josh sử dụng Deep Research để tìm kiếm thông tin về ván trượt tuyết ở Nhật Bản.
Anh ấy nhấn mạnh khả năng tùy chỉnh định dạng đầu ra của Deep Research.
Ví dụ này cho thấy Deep Research không chỉ hữu ích cho công việc mà còn phục vụ cho các nhu cầu cá nhân.

Phần 4: Cơ chế hoạt động và đánh giá (Issa)

Issa giải thích Deep Research được xây dựng dựa trên mô hình lập luận O3, được huấn luyện bằng học tăng cường.
Mô hình có khả năng duyệt web, sử dụng công cụ Python, nhúng hình ảnh và biểu đồ vào kết quả.
Issa trình bày kết quả đánh giá trên các chuẩn mực khác nhau, bao gồm Humanity's Last Exam và Guia, cho thấy Deep Research đạt được hiệu suất cao. "Trên Humanity's Last Exam, mô hình Deep Research đạt độ chính xác mới cao là 26,6%."
Các biểu đồ minh họa mối tương quan giữa tỷ lệ thành công, giá trị kinh tế và thời gian hoàn thành nhiệm vụ.
Mô hình cũng được đánh giá cao về khả năng giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" (hallucination).

Phần 5: Kết luận và hướng phát triển (Mark)

Mark tóm tắt lại các tính năng chính của Deep Research và kế hoạch triển khai.
Anh ấy nhấn mạnh tầm quan trọng của Deep Research đối với lộ trình phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) của OpenAI.
Mark kêu gọi người dùng chia sẻ kinh nghiệm sử dụng Deep Research.

Video cung cấp nhiều ví dụ thực tế, minh họa rõ ràng khả năng của Deep Research và tiềm năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ này. Các phần trình diễn trực tiếp giúp người xem hiểu rõ hơn về quá trình hoạt động của mô hình.