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OpenAI最近推出了一项备受瞩目的新功能，引发了业界的广泛讨论。这项功能被看作是具有“杀手级”潜力，可能会对市场产生重大影响。人们也开始关注中国的大模型是否能够与OpenAI的新功能相抗衡。国内市场的参与者正在密切观察这一发展，并评估其对本土技术和产业的潜在影响。随着AI技术的不断进步，国内企业和研究机构也在加大投入，以确保在全球竞争中保持竞争力。这一事件标志着AI领域的竞争进入了一个新的阶段，国内外企业都在准备迎接新一轮的技术挑战。
ChatGPT Pro有点儿太贵，暂时没买，但晚上下班回家看了下OpenAI发布会和推特上的一些分享，可以了解下实现这个功能需要哪些技术。
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首先看一下这个功能的输入输出。
输入：一般来说是需要深度分析的问题，然后要求输出一个报告。
输出：一份完整的报告，特点是Fully cited document，即「全部引用的文档」。
如果不能理解这一点儿，可以看下面这个例子，Deep Research功能会大量的从互联网中引用别人的说法，而不是生编硬造。
简单来说，就是「口说有凭」。
你可以通过这个链接来访问这个完全的Deep Research过程（请确保你能访问ChatGPT）。
https://chatgpt.com/share/67a17492-d304-8007-aef0-20a2ac406d88
除了输出和输出，这个功能还会追问和确认一遍需要研究的内容，比如下面这种，因为每一次Deep Research都需要花费5-30分钟不等，多花点时间确认一下可以节省时间和资源。
从它的运行原理上来看，包含的技术可以分解为：
Reasoning 推理大模型
这个对应了OpenAI的o系列大模型，对一个复杂问题可以拆解和多步推理，但DeepSeek R1出现后，推理大模型领域注定会百花齐放，这个算不上什么优势。
结论：DeepSeek R1完全具备类似的功能。
Web Browsing 联网能力
首先传统大模型本身的数据肯定会停留在某个时间点，所以最新的消息肯定得从互联网得知，其次「citation」索引这种东西肯定得经过验证才敢放在文档上，所以联网能力也是必不可少的，o3-mini系列的联网能力不错可用。
但具备联网能力的大模型真不少，DeepSeek的R1和联网甚至在OpenAI前面可以同时激活。
Qwen系列的联网功能也早早实现了。
甚至知乎自己的AI，知乎直答，也很早就具备了联网搜索的能力。
结论：国内外相关技术都很成熟。
超长上下文能力
这个他们发布会没提，但50000多字的报告生成，大概率是需要一个超长的上下文空间将历史信息都放一起，分段的话严重的造成思维的不连贯。
前两天读了MiniMax-01系列的论文，它的一个特性就是超长上下文能力，并且强调这个就是未来Agent实现的关键要素之一。
你可以看到MiniMax做的大海捞针「Needle In A Haystack Test」的实验，在400万token长度的上下文里面可以实现无损retrieve。
并且2024年很早的时候，Kimi和Qwen就在尝试百万token级别的context长度。
我估计ChatGPT的Deep Research起码得到了百万级别，甚至不排除更长的上下文。
结论：属于工程能力，可以被解决且已经有被解决的现实案例。
外部工具整合，比如Python的data analysis
这个功能其实2023年ChatGPT就做出来的功能，也就是ChatGPT内部有个沙盒程序在跑代码，不像别的大模型只能生成代码让你自己跑，ChatGPT直接可以跑一些简单的代码。
该功能也利用了这个功能，对于一些图表，它可以直接调用Python能力生成。
Claude有类似的功能，可以直接渲染Html文件，但是在别的大模型上没怎么看到过。
对于没有代码知识但又想用代码生成一些图表的人来说这就是神器，理论上不是很复杂，但是兼容这个功能还不太多。
结论：已经实现了的案例不多，但没有多大的技术鸿沟，是可以攻克的部分。
应用领域
毫无疑问这个功能非常有用，特别是对于需要调研报告的行业，结论或者某一句话必须得有出处，这个出处就是citation。
最常见的领域就是写论文，下图里面蓝色的地方都是引用的参考文献。
总结来说，这个功能的确很有用，但是应用范围并不广泛，会集中在需要翔实报告的领域，比如商业，科研等。它的实现是多种已有技术的整合，单个技术上不存在难点，相信国内很快会有类似的产品出现，甚至会有更强的性能。
