回复@吃饭睡觉学日语看报:为了尝鲜不值得，经常要写报告，工作需要，可以试试再决定//@吃饭睡觉学日语看报:回复@Cellcb:同问//@宝玉xp:![[作揖]](https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/others/h_zuoyi-519f80d31c.png)
我偷懒了![[允悲]](https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/default/d_yunbei-a14a649db8.png)
//@5ilunch:这个“有人”是有微博账号名称的……somebody 不是 nobody![[并不简单]](https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/default/d_bingbujiandan-9955880b30.png)
，既然引用了最好还是指明出处，不能因为粉丝少就可以忽略![[苦涩]](https://face.t.sinajs.cn/t4/appstyle/expression/ext/normal/7e/2021_bitter_org.png)
，开个玩笑……感谢宝玉老师引用![[笑cry]](https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/default/d_xiaoku-f2bd11b506.png)
。那个意思也不是原话，是做应用的常识，好的应用就是要门槛足够低给出回馈足够高…符合国民应
我偷懒了//@5ilunch:这个“有人”是有微博账号名称的……somebody 不是 nobody，既然引用了最好还是指明出处，不能因为粉丝少就可以忽略，开个玩笑……感谢宝玉老师引用。那个意思也不是原话，是做应用的常识，好的应用就是要门槛足够低给出回馈足够高…符合国民应
AI 搜索进化：深度体验 OpenAI Deep Research
排版好的版本：
网页链接
从“老网民”到“AI 时代”
作为一个老网民，我一直引以为傲的技能之一就是——善用搜索引擎。只要有几个关键词，就能“顺藤摸瓜”找到各种想要的信息；即使如今 AI 搜索开始流行，我依然会去一些垂直网站或者社交媒体上“精耕细作”：
• GitHub 上搜代码
• X（Twitter）各种搜索语法
• 利用专业论坛、社区……
这样几乎总能比别人多找一些信息。然而，现在这个好像被 AI 学会了，而且学得更好——多语言处理、批量整合、精准提炼，甚至能快速输出一份专业报告。这就是我这两天体验 OpenAI 的 Deep Research 时最直观的感受。
图片
第一印象：搜索、提炼与写作的超强融合
1. 搜索力：不再局限于中文或英文
Deep Research 会几乎所有的语言，这一点就远超我的能力范围。以前我只会用中英文搜索，遇到其他语言资料可能就比较棘手。但 Deep Research 可以多语言检索，无论是学术文献、新闻报道、博客论坛，都能迅速归拢到一起。
2. 整理力：快速找出有价值信息
就算我自己能搜到海量内容，也很难在短时间内挑出重点，再形成一份专业的报告。Deep Research 做到了。
我测试了一天，体验最深的是：
1. 它真的很会搜索
2. 它真的能从纷繁复杂的信息中，提炼关键信息
3. 它真的会写作，能汇总成一份专业文档
比如它的《Deep Research: 钞法：元朝纸币制度及其宏观经济影响深度研究》和《Deep Research: 20世纪50-70年代京剧改革对社会制度和文化变迁的记录作用》。不一定比专业领域专家的水平高，但相比普通人，真的已经高出太多。
专业领域探索：从学术搜索到产品设计
Deep Research 不仅在学术搜索、写作上表现优异，对一些专业领域也有不错的辅助效果。
1. 网站策划
• 帮我收集网站相关资料
• 设计网站结构 让 Deep Research 帮我设计一个 AI 导航站
• 分析竞品…… Deep Research: 字幕翻译软件的主要竞争对手分析
比很多普通产品经理做得还快还好，能节省大量搜索和整理的时间。
2. SEO与广告投放
• 写一篇“如何投放 Facebook 广告”的教程，几乎不需要再自己去东拼西凑；Deep Research: Facebook电商广告投放教程（预算 $1,000～$10,000 指南）
• 做网站 SEO，也能提供像模像样的建议。让 Deep Research 提供 SEO 建议
3. 医疗、教育等日常需求
• 求医问药：给出专业建议并附上引用源 Deep Research 寻医问药：游泳时被传染脚气和手疣怎么办？
• 填报志愿：针对学校、专业选择给出信息参考 也许以后报考大学和专业不用找张雪峰了，试试让 Deep Research 让你选学校和专业
虽然它不帮你直接决策，但至少能提供更充分的决策依据。
应用门槛与高质量信息
网友@5ilunch 在微博上说过一句话挺有道理：
“好的应用会给出质量高的关联信息或者说引导问题……这也是perplexity创始人一直在强调的，因为应用门槛要够低，同时要尽力给每一个用户高质量的信息”
我想找到这句话的出处，于是尝试用 Deep Research 搜索，再让它用 OpenAI 的 Deep Research 来佐证这句话，形成一份报告。
我发现用英文搜索的质量更高，但生成的中文报告也不差，整体依然保持了专业度。
并非完美：错误与局限依然存在
即使 Deep Research 表现优异，也不意味着它永远正确。比如，我发现 Deep Research 对自己产品信息的检索并不精准。它会说：
尽管 OpenAI 并没有一个正式命名为“Deep Research”的独立产品（该术语通常是对其研究能力的非官方称呼），ChatGPT 确实具备与深度研究类似的功能。值得注意的是，OpenAI 于 2024 年底推出了 ChatGPT Search（搜索）模式——能够实时从相关的网络来源检索答案。
然而实际上 Deep Research 已经发布两天了。这说明它使用的搜索引擎数据也有滞后或混乱。
或者我尝试让它模仿多个角色辩论 Deep Research: 全新个人发行货币金融体系设计（从第一性原理出发），但还是做不到。
再比如，我让它写《Deep Research 报告：AI对软件工程的影响：编程、DevOps与敏捷开发》，结果只是一份资料的简单拼凑，缺乏真正有见解的观点。
我还试过让它翻译一篇文章，也没有成功过。
从技术层面看，Deep Research 本质上只是 “AI 小助理”——借助大语言模型和搜索引擎为你搜集资料、整理资料。它无法代替人类提出更有洞察力、更具深度的见解。如果你的工作核心在于个人经验或专业判断，AI 依然难以替代。但如果你的工作大部分是简单的资料搜集整理，那未来就……有点危险了。
底线与伦理：想“搞点坏事”？它可不会随便帮你
有人肯定好奇，能不能用它找到一些“小电影”或者“盗版软件”链接？
我测试了一下，它虽然可以搜索到相关的信息，但会对结果进行无害化处理，不会让你直接接触色情暴力内容，也不会提供盗版或违规链接。
使用技巧：让 Deep Research 更高效
1. 用英文写 Prompt 或要求用英文搜索，结果往往更好。
2. 尽可能提供充分的上下文，告诉它你已知的信息、需求背景，让它知道你要找什么。
3. 同时输出多语言报告，例如让它既给中文结果又给英文结果，避免后续人工翻译。
ChatGPT 的 Deep Research 和 Search 有什么区别？
不少人问：ChatGPT 输入框的 Deep Research 和 Search 有什么不同？
实际上，两者都会用到外部搜索，但有以下差异：
1. 背后模型不一样
• Search 使用的是 4o 版本
• Deep Research 则是 o3
2. 推理深度不同
• Search 基本只做信息搜集和整合
• Deep Research 会花上几分钟甚至几十分钟，对检索到的资料进行深入筛选、过滤和提炼
3. 上下文窗口长度
• Search（4o）只有 32K 上下文
• Deep Research（o3）尚不确定，但至少有 128K，可以输出更长的内容
4. 同步/异步返回
• Search 是同步流式返回，几乎无等待
• Deep Research 是异步，需要等一段时间
5. 二次确认环节
• Deep Research 在接到任务后，会先追问你一些问题
• 这样能避免缺乏上下文而导致的错误回答
写在最后：AI 时代的人类价值
从这次体验来看，Deep Research 强在搜索、收集、整理的效率上，在这些方面它的确“胜过”多数普通人。但要指出的是，它依然无法替代那些带有个人见解、灵感与洞察力的工作。
如果你是一名专业研究者、撰稿人或者拥有深厚行业经验的人，那么你对问题的思考深度和理解力，是 AI 难以复制的核心竞争力。相反，如果你需要在短时间内搞定海量资料的搜集与汇总，Deep Research 绝对是个高效的“小帮手”。
毕竟，AI 只是加速我们的工作，而真正的价值，永远来自人类自身的创造力、洞察力与良知。
“能被替代的，从来都是那些能被标准化的工作。”
祝各位都能在 AI 时代找到自己的独特价值！
排版好的版本：
网页链接从“老网民”到“AI 时代”
作为一个老网民，我一直引以为傲的技能之一就是——善用搜索引擎。只要有几个关键词，就能“顺藤摸瓜”找到各种想要的信息；即使如今 AI 搜索开始流行，我依然会去一些垂直网站或者社交媒体上“精耕细作”：
• GitHub 上搜代码
• X（Twitter）各种搜索语法
• 利用专业论坛、社区……
这样几乎总能比别人多找一些信息。然而，现在这个好像被 AI 学会了，而且学得更好——多语言处理、批量整合、精准提炼，甚至能快速输出一份专业报告。这就是我这两天体验 OpenAI 的 Deep Research 时最直观的感受。
图片
第一印象：搜索、提炼与写作的超强融合
1. 搜索力：不再局限于中文或英文
Deep Research 会几乎所有的语言，这一点就远超我的能力范围。以前我只会用中英文搜索，遇到其他语言资料可能就比较棘手。但 Deep Research 可以多语言检索，无论是学术文献、新闻报道、博客论坛，都能迅速归拢到一起。
2. 整理力：快速找出有价值信息
就算我自己能搜到海量内容，也很难在短时间内挑出重点，再形成一份专业的报告。Deep Research 做到了。
我测试了一天，体验最深的是：
1. 它真的很会搜索
2. 它真的能从纷繁复杂的信息中，提炼关键信息
3. 它真的会写作，能汇总成一份专业文档
比如它的《Deep Research: 钞法：元朝纸币制度及其宏观经济影响深度研究》和《Deep Research: 20世纪50-70年代京剧改革对社会制度和文化变迁的记录作用》。不一定比专业领域专家的水平高，但相比普通人，真的已经高出太多。
专业领域探索：从学术搜索到产品设计
Deep Research 不仅在学术搜索、写作上表现优异，对一些专业领域也有不错的辅助效果。
1. 网站策划
• 帮我收集网站相关资料
• 设计网站结构 让 Deep Research 帮我设计一个 AI 导航站
• 分析竞品…… Deep Research: 字幕翻译软件的主要竞争对手分析
比很多普通产品经理做得还快还好，能节省大量搜索和整理的时间。
2. SEO与广告投放
• 写一篇“如何投放 Facebook 广告”的教程，几乎不需要再自己去东拼西凑；Deep Research: Facebook电商广告投放教程（预算 $1,000～$10,000 指南）
• 做网站 SEO，也能提供像模像样的建议。让 Deep Research 提供 SEO 建议
3. 医疗、教育等日常需求
• 求医问药：给出专业建议并附上引用源 Deep Research 寻医问药：游泳时被传染脚气和手疣怎么办？
• 填报志愿：针对学校、专业选择给出信息参考 也许以后报考大学和专业不用找张雪峰了，试试让 Deep Research 让你选学校和专业
虽然它不帮你直接决策，但至少能提供更充分的决策依据。
应用门槛与高质量信息
网友@5ilunch 在微博上说过一句话挺有道理：
“好的应用会给出质量高的关联信息或者说引导问题……这也是perplexity创始人一直在强调的，因为应用门槛要够低，同时要尽力给每一个用户高质量的信息”
我想找到这句话的出处，于是尝试用 Deep Research 搜索，再让它用 OpenAI 的 Deep Research 来佐证这句话，形成一份报告。
我发现用英文搜索的质量更高，但生成的中文报告也不差，整体依然保持了专业度。
并非完美：错误与局限依然存在
即使 Deep Research 表现优异，也不意味着它永远正确。比如，我发现 Deep Research 对自己产品信息的检索并不精准。它会说：
尽管 OpenAI 并没有一个正式命名为“Deep Research”的独立产品（该术语通常是对其研究能力的非官方称呼），ChatGPT 确实具备与深度研究类似的功能。值得注意的是，OpenAI 于 2024 年底推出了 ChatGPT Search（搜索）模式——能够实时从相关的网络来源检索答案。
然而实际上 Deep Research 已经发布两天了。这说明它使用的搜索引擎数据也有滞后或混乱。
或者我尝试让它模仿多个角色辩论 Deep Research: 全新个人发行货币金融体系设计（从第一性原理出发），但还是做不到。
再比如，我让它写《Deep Research 报告：AI对软件工程的影响：编程、DevOps与敏捷开发》，结果只是一份资料的简单拼凑，缺乏真正有见解的观点。
我还试过让它翻译一篇文章，也没有成功过。
从技术层面看，Deep Research 本质上只是 “AI 小助理”——借助大语言模型和搜索引擎为你搜集资料、整理资料。它无法代替人类提出更有洞察力、更具深度的见解。如果你的工作核心在于个人经验或专业判断，AI 依然难以替代。但如果你的工作大部分是简单的资料搜集整理，那未来就……有点危险了。
底线与伦理：想“搞点坏事”？它可不会随便帮你
有人肯定好奇，能不能用它找到一些“小电影”或者“盗版软件”链接？
我测试了一下，它虽然可以搜索到相关的信息，但会对结果进行无害化处理，不会让你直接接触色情暴力内容，也不会提供盗版或违规链接。
使用技巧：让 Deep Research 更高效
1. 用英文写 Prompt 或要求用英文搜索，结果往往更好。
2. 尽可能提供充分的上下文，告诉它你已知的信息、需求背景，让它知道你要找什么。
3. 同时输出多语言报告，例如让它既给中文结果又给英文结果，避免后续人工翻译。
ChatGPT 的 Deep Research 和 Search 有什么区别？
不少人问：ChatGPT 输入框的 Deep Research 和 Search 有什么不同？
实际上，两者都会用到外部搜索，但有以下差异：
1. 背后模型不一样
• Search 使用的是 4o 版本
• Deep Research 则是 o3
2. 推理深度不同
• Search 基本只做信息搜集和整合
• Deep Research 会花上几分钟甚至几十分钟，对检索到的资料进行深入筛选、过滤和提炼
3. 上下文窗口长度
• Search（4o）只有 32K 上下文
• Deep Research（o3）尚不确定，但至少有 128K，可以输出更长的内容
4. 同步/异步返回
• Search 是同步流式返回，几乎无等待
• Deep Research 是异步，需要等一段时间
5. 二次确认环节
• Deep Research 在接到任务后，会先追问你一些问题
• 这样能避免缺乏上下文而导致的错误回答
写在最后：AI 时代的人类价值
从这次体验来看，Deep Research 强在搜索、收集、整理的效率上，在这些方面它的确“胜过”多数普通人。但要指出的是，它依然无法替代那些带有个人见解、灵感与洞察力的工作。
如果你是一名专业研究者、撰稿人或者拥有深厚行业经验的人，那么你对问题的思考深度和理解力，是 AI 难以复制的核心竞争力。相反，如果你需要在短时间内搞定海量资料的搜集与汇总，Deep Research 绝对是个高效的“小帮手”。
毕竟，AI 只是加速我们的工作，而真正的价值，永远来自人类自身的创造力、洞察力与良知。
“能被替代的，从来都是那些能被标准化的工作。”
祝各位都能在 AI 时代找到自己的独特价值！
