OpenAI 宣布为 ChatGPT 推出一项名为"深度研究"的新型"代理"功能,使其能够代表用户进行深入复杂的研究工作。
该公司在周日发布的博客文章中介绍了这项新功能。文章指出,该功能可以自主运行,规划并执行多步骤流程来查找用户所需的信息。OpenAI 表示,它能够在必要时"回溯并对实时信息作出反应"。
当用户使用深度研究功能进行调查时,他们得到的不仅仅是一个简单的文本答案。相反,ChatGPT 会在侧边栏显示其研究过程的摘要,并附带引用来源的研究发现。
用户可以使用简单的文本提问,并上传图像和其他文件(如 PDF 和电子表格)来提供背景信息。ChatGPT 将花费 5 到 30 分钟生成全面的回应。该公司表示,未来它还将能够在回应中嵌入图表和图像。
OpenAI 表示,ChatGPT 深度研究就像拥有一位专业的人类研究员,但同时警告说 AI 仍可能犯错。风险包括编造事实、难以区分谣言和权威信息,以及对某些回应进行评级。
该公司正试图通过使用新发布的"推理"模型 o3-mini 的专门版本来限制这些"幻觉"。该模型通过强化学习技术进行训练,使用浏览器和 Python 工具执行实际任务。
强化学习是一种使 AI 模型通过试错来学习实现特定目标的最佳方式的技术。当模型越接近目标时,它会获得虚拟奖励,从而激励它更高效地完成任务。
据 OpenAI 介绍,用于深度研究的 o3 版本已针对网络浏览和数据分析任务进行了优化。该公司解释说,该模型运用其推理能力来搜索、解释和分析互联网上海量的文本、图像和其他数据,并根据分析结果及时调整。
ChatGPT 深度研究属于"代理 AI",这是指能够在最少人工监督的情况下代表人类执行复杂多步骤任务的更高级 AI 工具。代理 AI 的理念是通过接管人类工作者不愿意自己做的重复性和繁琐任务来提高生产力。这项新功能是继 Operator(一个使用网络浏览器完成诸如查找和预订酒店房间等任务的工具)之后的又一发展。
OpenAI 在其博客文章中通过嵌入的视频展示了深度研究的功能,展示了关于零售业在过去三年中如何变化的信息请求。它提供了包含各种要点和表格的详细回应。
它还通过一个名为"人类的最后考试"的 AI 基准测试来运行深度研究,该测试评估 AI 模型回答"专家级问题"的能力。OpenAI 表示,它以 26.6% 的准确率创下新纪录,远超 ChatGPT 的 3.3% 和 o3-mini (high) 模型的 13%。
该公司表示,深度研究功能现已向 ChatGPT Pro 用户开放,每月支付 200 美元订阅费的用户可进行多达 100 次查询。该公司还承诺在未来几周内向 ChatGPT Plus、Team 和 Enterprise 用户提供"有限访问"权限。
该公司未提及向免费用户开放深度研究功能,这可能是因为该模型"计算资源消耗极大"。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。