關(guān)于Deep Research，很多人的理解都是錯(cuò)的。

原標(biāo)題：OpenAI Deep Research專訪：Agent 的未來是端到端、強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)
文章來源：Founder Park
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：16200字

OpenAI Deep Research 及其背后的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

本文總結(jié)了對(duì)OpenAI Deep Research負(fù)責(zé)人的采訪，以及對(duì)這一突破性技術(shù)的深入分析。Deep Research是一個(gè)能夠進(jìn)行深度網(wǎng)絡(luò)搜索并生成全面報(bào)告的Agent，其效率遠(yuǎn)超人工，將數(shù)小時(shí)的工作壓縮至數(shù)分鐘。其成功秘訣在于采用端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，而非傳統(tǒng)的僵化操作圖方法。

1. Deep Research：一個(gè)高效的Agent

   Deep Research 能夠處理復(fù)雜的多跳推理任務(wù)，從海量在線信息中提取關(guān)鍵信息，并以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)結(jié)果，包括來源引用。它已廣泛應(yīng)用于工作和生活場景，包括市場調(diào)研、科學(xué)研究、醫(yī)學(xué)研究、購物和旅行規(guī)劃等，甚至被用于編碼和代碼搜索。

2. 端到端訓(xùn)練：成功的關(guān)鍵

   Deep Research 的核心在于其端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法。這種方法賦予模型高度的靈活性和適應(yīng)性，使其能夠根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整搜索策略，并生成更準(zhǔn)確、全面的報(bào)告。與傳統(tǒng)的基于操作圖的方法相比，端到端訓(xùn)練能夠更好地處理復(fù)雜和不可預(yù)測的情況。

3. Deep Research 的應(yīng)用場景及未來發(fā)展

   Deep Research 的應(yīng)用場景廣泛，涵蓋商業(yè)和個(gè)人領(lǐng)域。未來，它將進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)據(jù)源，并與其他Agent（如Operator）整合，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能。OpenAI 預(yù)計(jì) Deep Research 將在未來承擔(dān)大量經(jīng)濟(jì)上可行的知識(shí)工作，為用戶節(jié)省大量時(shí)間，提升工作效率。 一些新興的應(yīng)用場景包括個(gè)性化教育和醫(yī)療領(lǐng)域。

4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回歸與未來

   文章指出，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的復(fù)蘇得益于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型的進(jìn)步和監(jiān)督微調(diào)技術(shù)的成熟。 通過在強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型上進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)，可以構(gòu)建出更強(qiáng)大、更智能的Agent，這預(yù)示著Agent技術(shù)在2025年的蓬勃發(fā)展。

總而言之，OpenAI Deep Research 代表了人工智能領(lǐng)域的一次重大突破，其背后的端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法為構(gòu)建更強(qiáng)大的Agent提供了新的思路。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，Agent 技術(shù)將深刻地改變?nèi)藗兊墓ぷ骱蜕罘绞健?/p>

聯(lián)系作者

文章來源：Founder Park
作者微信：
作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。