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端到端的訓練如何改變agent 1?? 模型智商碾壓人工腳本！ ? 傳統(tǒng)AI：預設搜索流程（如“先百度→再知網(wǎng)→最后總結”），遇到新問題秒崩！ ? Deep Research：像人類一樣動態(tài)決策！ ? 案例：用戶問“二戰(zhàn)某戰(zhàn)役將領死因”，模型自動切換搜索引擎+學術庫+冷門論壇，10分鐘溯源到圖書館檔案！ 2?? 端到端訓練=唯一真理 ?? 模塊拼接：傳統(tǒng)方案=搜索模塊+分析模塊+寫作模塊，錯誤率疊加超30% ?? OpenAI方案：直接訓練模型從問題→最終報告，錯誤率暴降76%！ 3?? 時間革命：8小時→5分鐘 ?? Deep Research本質(zhì)：把“打工人查文獻-比價格-做PPT”壓縮成一條指令！ 案例： - 投資人用AI 15分鐘扒完20家競品數(shù)據(jù)，省下8小時寫盡調(diào)報告 4?? 高質(zhì)量數(shù)據(jù)=AI命門 ?? 行業(yè)真相：GPT-4成功的關鍵不是模型變大，而是數(shù)據(jù)清洗團隊多花30000小時！ ? Deep Research秘密： - 人工標注5000+復雜搜索任務（如“找未被專利覆蓋的技術方案”） - 讓模型學習人類研究員的思維鏈條：質(zhì)疑→交叉驗證→總結 5?? AI越強，越要“透明化” ?? 用戶焦慮：怎么相信AI不是瞎編？ ? OpenAI解法： - 自動生成文獻引用 - 前置“靈魂拷問”：“您需要側(cè)重成本還是性能？”→鎖定真實需求 ? 黑科技：思維鏈可視化，實時看AI如何“想問題” 6?? 多模態(tài)王炸在路上 ?? 內(nèi)部消息：Deep Research已能： - 抓取商品圖自動比價 - 生成帶圖表的研究報告 7?? AGI落地公式曝光 ?? Sam Altman的野望： 基礎模型（大腦） + 工具調(diào)用（手眼） + 強化學習（進化） = 通用智能體 ? 劇透：Deep Research將與文檔編輯/日歷/支付系統(tǒng)打通，變身全能助理！ 8?? 2025 AI第一課：保持懷疑 ?? OpenAI自曝短板： - 遇到矛盾信息時可能誤判 - 暫無法100%識別釣魚網(wǎng)站 ?? 總結：這波AI革命不是替代人類，而是逼我們進化到“指揮官模式”，你的工作會被Deep Research顛覆嗎？ #openai #agent    |
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