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刚推出o3-mini的OpenAI没闲着，昨天又马不停蹄地发布了一个新东西：能为用户独立工作的AI研究助手「Deep Research」。
刚刚，OpenAI再度紧急出手，在发布会直播全新的「Deep Research」功能。基于o3的推理再加上联网搜索，ChatGPT如今可以完成耗费人类专家数小时的复杂研究了！现在，模型已经刷爆「人类最后考试」榜单。
论文一作刘少腾，Adobe Research实习生，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是多模态大模型和生成模型，包含图像视频的生成、理解与编辑。作者Tianyu Wang、Soo Ye Kim等均为Adobe Research Scientist。
它可以模仿人类研究者调用搜索引擎、看论文、查参考文献。繁琐冗长的论文调研，现在，只需要两分钟。
人大清华团队提出Search-o1框架，大幅提升推理模型可靠性。尤其是「文档内推理」模块有效融合了知识学习与推理过程，在「搜索+学习」范式基础上，使得模型的推理表现与可靠性都更上一层楼。
新年伊始，AI专家Gary Marcus发布长文，公布了他对2025年AI发展最新的25项预测，包括AGI、生成式AI、自动驾驶、人形机器人、视频生成、智能体等多个方向。虽然在2024年对OpenAI估值预测出错，但在最新的预测中仍不看好OpenAI。
一个新框架，让Qwen版o1成绩暴涨： 在博士级别的科学问答、数学、代码能力的11项评测中，能力显著提升，拿下10个第一！ 这就是人大、清华联手推出的最新「Agentic搜索增强推理模型框架」Search-o1的特别之处。
Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过的任务，比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等，性能也都取得了提升。
发表于昨天的论文《Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants》对于科研界具有划时代意义，过去几周才能完成的科研任务现在仅需20分钟到一两个小时左右（不同LLM），花费2-13个美金的Token即可完成！
在过去一年中，基座大模型技术的快速迭代推动了 AI 搜索的演进，主要体现在以下几个方面：