OpenAI stellt neuen KI-Agenten „Deep Research“ vor
von Olli | 3 Kommentare
OpenAI hat einen neuen Agenten namens Deep Research in ChatGPT vorgestellt, der es Nutzern ermöglicht, komplexe Recherchen im Internet durchzuführen. Diese Funktion ist ab sofort für Pro-Nutzer verfügbar und wird bald auch für Plus- und Team-Nutzer freigeschaltet.
Deep Research nutzt das kommende OpenAI-o3-Modell, das speziell für Web-Browsing und Datenanalyse optimiert ist. Es kann große Mengen an Informationen durchsuchen, analysieren und synthetisieren, um umfassende Berichte zu erstellen, die auf dem Niveau eines Forschungsanalysten liegen. Diese Funktion ist besonders nützlich für intensive Wissensarbeit in Bereichen wie Finanzen, Wissenschaft und Technik.
Anwender können Deep Research in ChatGPT aktivieren, indem sie es im Nachrichtenfeld auswählen und ihre Anfrage eingeben. Die Arbeit kann dabei zwischen 5 und 30 Minuten dauern, das Ergebnis wird via Bericht ausgeliefert.
Deep Research wird zunächst für Pro-Nutzer in den USA mit bis zu 100 Anfragen pro Monat verfügbar sein. Plus- und Team-Nutzer erhalten in den kommenden Wochen Zugang, gefolgt von Enterprise-Nutzern. OpenAI plant, das Ganze später auch für Anwender in der EU und in Großbritannien auszurollen.
In den kommenden Monaten wird OpenAI die technische Infrastruktur weiterentwickeln und die Funktionalität von Deep Research erweitern, um den Zugang zu spezialisierten Datenquellen zu ermöglichen. Dies soll die Ergebnisse noch besser und personalisierter machen.
Today we are launching our next agent capable of doing work for you independently—deep research.
Give it a prompt and ChatGPT will find, analyze & synthesize hundreds of online sources to create a comprehensive report in tens of minutes vs what would take a human many hours. pic.twitter.com/03PPi4cdqi
— OpenAI (@OpenAI) February 3, 2025
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Das spannende hieran ist für mich folgendes:
Wenn man diese Reasoning-Modelle mit dem DeepResearch-Ansatz verbindet erhält man tatsächlich frisches, synthetisches Wissen also eben nicht nur eine Inferenz auf Basis des bekannten Trainingsmaterials sondern tatsächlich neu generiertes „Gedankengut“ auf Basis des Reasonings.
Hinzukommt, dass man nun, ebenfalls dank Reasoning, mit mehr Compute zu besserer Qualität kommen kann, sprich man kann dem Modell sagen: „denke sehr genau nach“ oder „denke für 5 Minuten bzw. $5 nach“ und desto „genauer“ oder besser fällt die Antwort, also das synthetische Wissen, aus (jedenfalls in der Theorie).
Wenn man nun dieses qualitativ hochwertige, synthetisch generierte Wissen mittels Reinforcement Learning wieder zurück in Modelle giesst und, wie vor kurzem DeepSeek gezeigt, man durch Destillieren dieser Modellen dann ein recht gutes allgemeines Modell mit vergleichsweise geringem Aufwand erstellen kann, puh, na dann sind wir hier schon wirklich auf einem krassen Pfad in Richtung exponentiell wachsendem Wissen…
wird sich dann nur zeigen, wofür das verwendet wird. Da schwant mir auch Übles! Aber abwarten 😉