OpenAI раскрыла архитектуру Deep Research и заявила о достижении нового отраслевого стандарта
Команда OpenAI опубликовала технический разбор своего новейшего инструмента Deep Research, который демонстрирует способность искусственного интеллекта проводить глубокие и автономные исследования. Согласно отчету разработчиков, система достигла показателей State of the Art (SOTA), эффективно выполняя многоэтапные задачи по сбору и анализу информации, которые ранее требовали часов работы квалифицированных аналитиков. Это решение знаменует переход от простых чат-ботов к полноценным агентам, способным удерживать контекст на протяжении длительного времени.
Ключевой особенностью архитектуры стал отказ от линейного поиска в пользу итеративного агентного подхода. Модель не просто генерирует ответ на запрос, а формирует разветвленный план исследования, параллельно посещая десятки и сотни веб-страниц. Инженеры компании отмечают, что для достижения текущего уровня качества потребовалось внедрить сложные механизмы самокоррекции: если алгоритм сталкивается с противоречивыми данными или заходит в тупик, он самостоятельно перестраивает стратегию поиска без участия человека.
Внутренние бенчмарки показывают, что Deep Research значительно превосходит существующие большие языковые модели (LLM) в задачах, требующих высокой фактической точности и широкого охвата источников. Разработка позиционируется как фундаментальный шаг к созданию автономных систем, способных брать на себя рутинную интеллектуальную работу, предоставляя пользователям готовые синтезированные отчеты вместо разрозненных ссылок.
