Мастерство Deep Research: как делегировать сложные аналитические исследования нейросети

⚡ Зачем читать этот экстракт:
⚡ Получите комплексный отчет, на который у эксперта ушли бы часы работы; ⚡ Освойте навык постановки задач для автономных ИИ-агентов; ⚡ Научитесь делегировать рутинный поиск и синтез данных нейросети.

> 🎤 Марк, Исса, Джош и Нил (команда OpenAI) — Команда исследователей и продакт-менеджеров OpenAI, работающих над развитием агентских возможностей моделей серии O.

⚡ Почему это руководство изменит вашу работу?
Экономия времени: Перестаньте тратить часы на ручной поиск — делегируйте многочасовой сбор данных автономному агенту, который работает 30 минут, пока вы занимаетесь стратегией.
Качество синтеза: Получайте не просто ссылки на сайты, а глубоко структурированные аналитические отчеты, таблицы и рекомендации, готовые к презентации руководству или клиентам.
Агентный подход: Освойте новый стандарт взаимодействия с ИИ, где вы выступаете в роли «заказчика», а нейросеть — в роли автономного аналитика, способного планировать и корректировать свою стратегию поиска в реальном времени.

🗺 Карта навыков
| Уровень | Навык | Что вы научитесь делать |
| :--- | :--- | :--- |
| Базовый | Формулировка запроса | Создавать промпты с жесткими требованиями к формату (таблицы, списки) |
| Средний | Итеративное уточнение | Эффективно отвечать на вопросы модели для сужения фокуса поиска |
| Продвинутый | Мультимодальный анализ | Загружать PDF, данные и файлы для связного анализа с веб-контентом |
| Эксперт | Верификация стратегии | Контролировать логику рассуждений агента через боковую панель |

1. Идентификация задач для глубокого поиска: делегирование рутины

В современном информационном поле аналитик сталкивается с парадоксом: данных слишком много, а времени на их осмысление — критически мало. Марк, глава отдела исследований OpenAI, подчеркивает, что Deep Research — это не просто «улучшенный поиск», а принципиально новый агентный подход. Традиционные модели ограничены латентностью — они должны отвечать почти мгновенно. Deep Research же спроектирован для задач, требующих 5, 15 или даже 30 минут непрерывной работы. Это время необходимо для того, чтобы модель могла совершить десятки переходов по ссылкам, синтезировать информацию и — самое главное — пересмотреть свой план, если найденные данные противоречат первичным гипотезам.

Представьте пример из жизни Нила, продакт-менеджера OpenAI, который хотел проанализировать рынок для создания приложения по изучению языков. Ему нужно было сопоставить данные по мобильной пенетрации, долям Android/iOS и изменениям в поведении пользователей в разных регионах. Ручное выполнение этой задачи — это десятки открытых вкладок, фильтрация рекламы, борьба с paywall-статьями и риск упустить важную корреляцию. Модель Deep Research берет на себя всю «черную работу»: она автономно открывает страницы, анализирует таблицы внутри PDF-файлов и формирует отчет. Это идеальный кейс для задач с «длинным хвостом» сложности. Аналогично Джош использует инструмент для покупки лыжного снаряжения для поездки в Японию. Ему не нужно самому сравнивать десятки форумов и магазинов — он задает параметры (тип лыж, рост, предпочтения по цвету), и модель выступает как персональный байер, находя «иглу в стоге сена» среди бесконечных товарных позиций.

Как сказал Марк: «Мы верим, что в конечном счете модели смогут самостоятельно открывать новые знания, и первый шаг к этому — способность синтезировать информацию из сети так, как это делал бы эксперт-аналитик». Это означает, что вы можете передать агенту задачи, где раньше требовался наем младшего аналитика: подготовку инвестиционных меморандумов, конкурентную разведку или поиск специфических исторических справок, как в примере с поиском названия телешоу по описанию сюжета 10-летней давности.

✅ Сделайте сейчас: Определите одну рабочую или личную задачу, на которую вы обычно тратите более 2 часов (например, анализ конкурентов, подбор оборудования или изучение нового рынка). Сформулируйте запрос для Deep Research, указав не только тему, но и желаемый формат (например: «Создай сравнительную таблицу 5 конкурентов с указанием их слабых мест и ценовой политики»). Запустите модель и не мешайте ей в течение 10-15 минут — просто наблюдайте за боковой панелью с логикой рассуждений.

2. Формулирование уточняющих запросов: диалог с ИИ

Самая большая ошибка при работе с Deep Research — это ожидание, что модель «просто угадает» ваш контекст с первого раза. В видео команда OpenAI делает акцент на том, что после получения вашего первичного запроса модель обязательно задает серию уточняющих вопросов. Это критический момент: модель ведет себя как опытный младший аналитик, который хочет понять границы проекта, чтобы не потратить 30 минут на поиск ненужной информации. Если вы просите модель проанализировать «мобильную пенетрацию», она уточнит: «Вы имеете в виду общие показатели или только специфические категории пользователей?». Игнорировать эти вопросы нельзя — именно они превращают «общий ответ» в «целевой инструмент принятия решений».

Рассмотрим кейс Нила: при исследовании рынков он не просто бросил запрос в пустоту. Когда модель спросила про детали целевых стран и критерии успешности, он конкретизировал свои требования. Это позволило модели сфокусироваться на топовых развитых и развивающихся рынках, проигнорировав шум. В другом примере, с подбором лыж, Джош добавил уточнение: «Я tall (высокий), нужны длинные лыжи, предпочтителен определенный цветовой палитру». Эти детали кардинально меняют поисковую стратегию агента. Модель начинает искать сайты, где есть фильтрация по росту и визуальные обзоры экипировки, отсеивая общие статьи для новичков.

Исса, инженер из команды OpenAI, поясняет: «Модель обучена через обучение с подкреплением на трудных задачах, она учится планировать траекторию действий и при необходимости делать шаг назад (backtracking)». Это значит, что ваши уточнения в начале сессии — это «сигнальные флажки» для алгоритма, которые помогают ему не зациклиться на нерелевантном источнике. Если вы даете неточные вводные, модель будет вынуждена тратить время на поиск того, что вы могли бы прояснить за 30 секунд. Экспертный подход заключается в том, чтобы сразу обозначить: «используй только свежие отчеты за 2024 год» или «приоритезируй академические источники над блогами». Как отмечают спикеры: «Если Deep Research будет работать 30 минут, вы хотите убедиться, что требования заданы максимально точно с самого начала». Это экономит не только время модели, но и ваши ресурсы на доработку результата.

✅ Сделайте сейчас: Запустите новую сессию с Deep Research по сложной теме. Когда модель задаст первые 3-4 уточняющих вопроса, не отвечайте односложно. Напишите подробный ответ, добавив 2–3 ограничения (например: «исключи платный контент», «делай акцент на статистических данных из отчетов Gartner или аналогичных», «приведи примеры кейсов из стран Юго-Восточной Азии»). Проанализируйте, как изменился фокус поиска в боковой панели после вашего уточнения.

---

3. Настройка формата выходного отчета: создание готовых артефактов

Эффективность Deep Research во многом зависит от того, насколько четко вы описываете финальный «продукт» своего запроса. В ходе демонстрации Нил и Джош наглядно показали, что модель не просто выдает «ответ в чате», а способна генерировать полноценные структурированные документы. Вспомните запрос Нила про рынок мобильных приложений: он не просто попросил данные, а прямо указал: «Дай мне информацию в виде отчета с таблицами и рекомендациями». Это превратило хаотичный поток фактов в бизнес-инструмент, готовый для обсуждения с командой. Джош, когда искал лыжи, также добавил требование: «Сформируй отчет с итоговой сравнительной таблицей». Благодаря таким инструкциям вы получаете на руки не «портянку» текста, а готовый артефакт, который можно копировать в презентацию, Notion или PDF-файл.

Почему это важно? ИИ склонен к избыточности. Если вы не зададите формат, он может написать философское эссе на 2000 слов, в котором ключевые цифры будут размыты. Методически правильный подход — использовать глаголы действия и конкретные структуры. Нил в своем кейсе использовал конкретные маркеры: «сравнительная таблица», «рекомендации», «тренды». В другом примере, где агент искал информацию о Supersonic авиаперелетах для венчурного фонда, формат «инвестиционного меморандума» сразу задал тон академичности и лаконичности. Как отмечает Исса, «модель способна создавать таблицы и даже встраивать графики в ответ», что делает отчеты визуально понятными и профессиональными.

Цитата Джоша подчеркивает важность этого процесса: «Я нахожу, что Deep Research работает лучше всего, если вы очень специфичны в отношении типа ответа, сравнений, которые хотите увидеть, и формата финального вывода, потому что модель учитывает все это при планировании поиска». Эти слова подтверждают: чем больше усилий вы вложите в описание «дизайна» ответа, тем меньше времени уйдет на его рерайтинг. Вы делегируете не только поиск, но и верстку данных. 

✅ Сделайте сейчас: Возьмите любую тему, требующую сравнения (например, «Сравнение 5 CRM-систем для малого бизнеса» или «Анализ трех стратегий инвестирования»). Сформулируйте запрос, используя следующую структуру: "Проведи исследование [тема]. Оформи результат в виде отчета. Включи: 1) Сводную сравнительную таблицу с критериями (цена, сложность, функционал), 2) Список из 3 ключевых рисков, 3) Итоговую рекомендацию для [ваша роль]". Проверьте, как четкое задание параметров упростило вам чтение итогового материала.

4. Отслеживание процесса рассуждения: контроль стратегии агента

Одной из самых инновационных функций Deep Research является боковая панель «мыслей» агента. В отличие от обычного ChatGPT, где вы видите только результат, здесь вы наблюдаете за «кухней» — процессом мышления. Исса объясняет: «Вы видите, как модель идентифицирует источники, открывает страницы, анализирует данные и, если нужно, делает шаг назад». Это критически важный навык для аналитика: контроль над вектором исследования. Если вы видите в боковой панели, что модель ушла в сторону обсуждения «истории лыжного спорта» вместо анализа «характеристик современных лыж для powder-катания», вы можете вмешаться в процесс или переформулировать задачу.

В видео мы видели, как агент Нила анализировал 29 источников за 11 минут. Боковая панель показывала, как одна находка приводила к следующему поисковому запросу. Это процесс обучения модели в реальном времени. Если вы не следите за этим, вы рискуете получить отчет, построенный на ошибочных предположениях. Например, если в середине процесса модель по ошибке начала цитировать устаревшие данные за 2015 год, вы можете вовремя заметить это в логах и остановить или скорректировать задачу, не дожидаясь финала. Как отмечают разработчики, «модель обучена планировать траекторию и делать backtracking (возврат)», но человек — это «старший аналитик», который должен валидировать, является ли эта траектория оптимальной для целей бизнеса.

Этот навык — «наблюдение за мышлением ИИ» — превращает вас из пользователя в супервизора. Вы не просто делегируете задачу, вы управляете ходом мыслительной операции. Понимание того, какие именно сайты открывает агент, дает вам уверенность в качестве данных. Если агент зашел на сомнительный форум, вы понимаете, почему в отчете появилась сомнительная рекомендация. Экспертный подход заключается в том, чтобы периодически заглядывать в «окно рассуждений» и оценивать логику связей между источниками. 

Цитата Марка про агентный подход гласит: «Наша конечная цель — модели, которые могут самостоятельно открывать знания, а первый шаг к этому — способность синтезировать информацию из сети так, как это делал бы эксперт-аналитик». Это накладывает на вас обязательство быть этим самым экспертом, который «надзирает» за качеством синтеза. Когда вы видите, как модель извлекает данные из таблицы PDF-файла и тут же сопоставляет их с данными с сайта производителя, вы начинаете доверять системе гораздо больше. Это новый тип доверия, основанный на прозрачности процесса, а не на «черном ящике» ответов.

---

5. Применение экспертной проверки фактов: роль человека-верификатора

Несмотря на то, что модель Deep Research демонстрирует выдающиеся результаты на тестах типа «Humanity’s Last Exam», достигая точности в 26.6% на сложнейших академических задачах, вопрос достоверности остается центральным. Спикеры OpenAI в ходе видео делают важное предупреждение: «Хотя эта модель показывает лучший результат по показателю снижения галлюцинаций, возможность ошибок все еще существует». Это означает, что переход к агентным технологиям не отменяет ответственности пользователя. Вы больше не «искатель» информации, вы — «редактор-верификатор». Методически это требует изменения подхода к чтению отчетов: не принимайте сгенерированные данные как истину в последней инстанции, особенно если речь идет о цифрах, датах или специфических юридических формулировках.

В видео Исса подчеркивает, что модель цитирует конкретные предложения и целые пассажи из источников. Это ваша главная страховка. Экспертный подход заключается в «обратной проверке»: прежде чем вставлять данные в финансовую модель или бизнес-план, кликните по ссылке в цитате и убедитесь, что контекст не был искажен. Модель делает колоссальную работу по синтезу, но человеческий мозг обладает критическим преимуществом — способностью чувствовать «аномалии» в логике. Если в отчете по рынку мобильных приложений вы видите скачок доли рынка на 500% за год, ваш внутренний аналитический детектор должен сработать мгновенно. ИИ может ошибиться в интерпретации статистического выброса, и ваша задача — обнаружить этот нюанс.

Цитата Джоша об этом аспекте звучит как профессиональное кредо: «Когда вы составляете отчеты, обязательно проверяйте источники самостоятельно, даже если модель выглядит максимально убедительно». Это напоминает принцип «доверяй, но проверяй», который в эру агентов становится профессиональным стандартом качества. Если вы используете Deep Research для подготовки инвестиционного меморандума, как делал Нил, ваша репутация зависит от того, насколько глубоко вы копнули под «капот» отчета. Использование инструмента не снимает с вас роли эксперта; оно просто делает эту роль более эффективной, освобождая вас от рутинного «гугления» в пользу высокоуровневого анализа верифицированных данных.

✅ Сделайте сейчас: Проведите «стресс-тест» любого отчета, который подготовил для вас ИИ. Выберите из отчета 3 критически важных статистических показателя или утверждения. Перейдите по ссылкам, которые предоставила модель, и сверьте данные с оригиналом источника. Обратите внимание, правильно ли модель интерпретировала контекст (например, не перепутала ли она прогноз с фактом). Запишите в заметки, насколько точно модель передала суть, и если нашли отклонение — отредактируйте отчет, добавив пометку о верификации.

6. Использование мультимодальных возможностей: работа с собственными архивами

Одной из самых мощных, но часто недооцененных функций Deep Research является его мультимодальность. В видео Исса отмечает: «Модель способна работать не только с данными из интернета, но и с файлами, которые загружает пользователь». Это открывает дверь к созданию «гибридных» исследований, где внешняя экспертиза накладывается на ваш внутренний контекст. Представьте ситуацию: у вас есть закрытый PDF-отчет вашей компании за прошлый год и вам нужно сравнить его с рыночными трендами 2024 года. Раньше вам пришлось бы вручную сопоставлять данные, тратя часы на переключение между вкладками. Теперь вы просто загружаете файл в чат и просите модель «сравнить метрики из моего файла с текущими рыночными данными из интернета».

В кейсе с биологическим исследованием, упомянутом в видео, эксперт загрузил научную статью, чтобы найти аналогичные исследования. Модель не просто просканировала текст — она «поняла» семантику файла и на ее основе выстроила стратегию поиска в сети. Это превращает Deep Research в персонального ассистента, который знает ваши данные. Такой подход критически важен для узкоспециализированных задач, где общих знаний модели недостаточно. Вы обогащаете агента своим «частным контекстом», что кратно повышает релевантность итогового отчета. Если вы занимаетесь анализом конкурентов, загрузите прайс-листы или маркетинговые стратегии (в PDF/CSV) и дайте команду: «Проанализируй рыночное позиционирование на основе этих данных и найди, какие стратегии используют лидеры индустрии в текущем квартале».

Цитата из выступления Иссы подчеркивает потенциал этой функции: «Финальная модель способна использовать свои навыки для анализа пользовательских файлов и сопоставления их с результатами поиска, что делает ее инструментом глубокой интеграции знаний». Это означает, что вы можете создавать сложные аналитические цепочки, не выходя из интерфейса чата. Мультимодальность делает Deep Research «мостом» между вашими внутренними наработками и внешним миром. Ваша задача как методиста — научиться правильно «скармливать» контекст: чем четче вы укажете, что именно нужно взять из файла (например, «таблицу с расходами на стр. 5»), тем точнее будет итоговое сравнение.

✅ Сделайте сейчас: Найдите документ (PDF, отчет или заметки), который относится к текущей рабочей задаче. Загрузите его в новую сессию Deep Research. Сформулируйте запрос, требующий объединения данных: «Используя данные из моего файла [название], проведи сравнительный анализ с текущими рыночными трендами в [область]. Составь список из 5 пунктов, где мои показатели лучше или хуже среднерыночных». Оцените, насколько глубоко модель смогла интегрировать ваш внутренний контекст в общую картину исследования.

---

7. Стратегическое планирование агентных задач: от «запроса» к «миссии»

Методически работа с Deep Research требует перехода от концепции «короткого промпта» к концепции «управления миссией». Как отметил Марк в видео, модель спроектирована для работы в режиме «автономности без надзора», где критически важным является начальное целеполагание. Если вы просто просите «найди информацию про лыжи», вы получите усредненный результат. Если вы формулируете задачу как «проведи сравнительный анализ 5 топовых моделей лыж для powder-катания, учитывая мой рост 185 см, опыт эксперта и бюджет 1500$, предоставив таблицу с ключевыми характеристиками жесткости и веса», вы делегируете модели не поиск, а принятие решений в рамках заданных параметров. Это превращает систему из поисковой строки в вашего личного «директора по исследованиям».

В видео мы видели, как агент Нила задавал уточняющие вопросы про мобильную разработку. Это «зеркало» вашей собственной компетенции: если модель задает вопросы, значит, вы дали недостаточно контекста. Профессиональный подход — это осознанное заполнение пробелов до начала работы агента. Включайте в свои запросы «ограничители»: временные рамки (например, данные только за 2023-2024 годы), географию (регион рынка), методологию (например, «используй только финансовые отчеты компаний из списка Fortune 500») и желаемый тон изложения. Это позволяет модели сфокусировать «вычислительный бюджет» на тех доменах, которые действительно принесут пользу вашему проекту.

Цитата Марка о долгосрочном планировании агентов гласит: «Наша цель — создание систем, способных работать 30 минут и более, что открывает путь к решению задач, которые раньше считались невыполнимыми для стандартных чат-ботов». Это означает, что вы можете ставить перед нейросетью комплексные многоуровневые задачи: например, исследование рынка, которое включает в себя анализ конкурентов, поиск законодательных ограничений и оценку технологических трендов. Разбейте эту миссию на логические блоки, если чувствуете, что задача слишком объемна, или позвольте агенту самостоятельно ветвить поиск, контролируя его через боковую панель «мыслей». Ваше мастерство заключается в умении «упаковать» бизнес-задачу так, чтобы агент прошел по всем необходимым этапам без сбоев.

Понимание того, что «длинное мышление» — это преимущество, а не баг, является ключевым для современного лидера. Когда вы даете агенту «свободу» на 15-20 минут, вы инвестируете в качество результата. Опытный методист всегда планирует свое время так, чтобы иметь запас для верификации и доработки полученного «черновика». Помните, что каждый запрос к Deep Research — это мини-проект, и чем качественнее «брифинг» (ваш запрос), тем выше будет коэффициент возврата ваших усилий.

✅ Сделайте сейчас: Сформулируйте одну сложную задачу, которую вы откладывали из-за большого объема данных. Вместо простого запроса напишите развернутое ТЗ: определите цель, ограничения по времени, список желаемых форматов (таблицы, графики) и критерии «успешности» ответа. Добавьте фразу: «Если тебе недостаточно данных для вывода, задай мне уточняющие вопросы до начала глубокого поиска». Пронаблюдайте, как именно модель уточнит вашу задачу.

8. Масштабирование компетенций: интеграция Deep Research в рабочие процессы

Финальный этап освоения инструмента — это внедрение Deep Research в ваши ежедневные «стандартные операционные процедуры» (SOP). Исса в видео упоминал, что модель показывает лучшие результаты, когда она «понимает» семантику специфических индустрий, будь то биология или венчурное инвестирование. Методически это означает, что вы должны создавать «базы знаний» или коллекции промптов, которые помогают модели быстрее адаптироваться к вашему стилю работы. Например, если вы аналитик, создайте структуру своего идеального отчета (введение, методология, основные выводы, риски, таблицы данных, приложения) и всегда запрашивайте этот формат.

В видео мы видели кейс с поиском «иглы в стоге сена» — название старого шоу в Токио. Это демонстрирует, что агент эффективно работает с неструктурированными, фрагментарными данными. В бизнесе это можно применять для поиска «забытых» инсайтов: загрузите в модель 10 транскриптов встреч с клиентами и попросите: «Найди общие боли, которые клиенты упоминают чаще всего, и свяжи их с текущими отчетами по рынку, которые ты найдешь в сети». Это превращает хаотичные данные в структурированную стратегию развития продукта. Вы перестаете «искать» и начинаете «синтезировать смыслы».

Цитата Джоша об аналитическом подходе напоминает нам: «Когда модель предоставляет отчет, она дает вам не просто ответы, она дает вам траекторию исследования, которую вы можете доработать». Это призыв не прекращать работу после получения ответа, а рассматривать результат как «нулевой итерацией». Вы можете продолжить диалог: «Теперь, основываясь на этом выводе, углубись в анализ конкурента X и составь сравнительную таблицу по ценовой политике». Это делает процесс итеративным, превращая ИИ из инструмента в полноценного партнера по мозговому штурму.

Методически важно помнить о «гигиене данных». Никогда не полагайтесь на один цикл поиска для принятия критических решений. Если цена ошибки велика, запускайте модель несколько раз с разными уточнениями или просите её провести «критический анализ собственных выводов». Это стандартная практика экспертов: «Найди аргументы против моей гипотезы, основываясь на данных за последний квартал». Такой «адвокат дьявола» в лице ИИ поможет вам избежать когнитивных искажений и сделать более взвешенный выбор.

В конечном счете, Deep Research — это инструмент, который масштабирует ваш интеллект. Он не заменяет эксперта, он делает эксперта «десятируким», позволяя охватывать огромные массивы информации за минуты. Ваша ценность на рынке труда теперь определяется не объемом знаний, которые вы держите в голове, а умением ставить правильные задачи и критически оценивать результат работы агентных систем.

✅ Сделайте сейчас: Создайте шаблон запроса, который вы будете использовать для любых новых рыночных исследований. Включите в него следующие разделы: 1. Контекст задачи, 2. Обязательные источники (или типы ресурсов), 3. Формат таблицы для сравнения, 4. Требование выявить риски и «слепые зоны» в данных. Сохраните этот промпт в заметках и примените его к ближайшей рабочей задаче.

🏋️ Практикум

1. Базовый уровень (Настройка): Попросите Deep Research составить план тренировок на месяц, основываясь на ваших целях (например, марафон) и текущем уровне подготовки. Укажите требование: «Включи ссылки на научные обоснования каждого этапа». 
2. Уровень новичка (Интеграция): Загрузите PDF-файл с прайс-листом или внутренним отчетом. Попросите сравнить данные из него с рыночными средними значениями за текущий месяц.
3. Средний уровень (Аналитика): Используйте модель для выбора сложного товара (ноутбук, страховой полис, оборудование). Установите минимум 5 жестких критериев (цена, бренд, вес, гарантия, отзывы).
4. Продвинутый уровень (Верификация): Попросите ИИ написать краткий аналитический отчет по любой трендовой теме. Проверьте 100% цитируемых источников: соответствуют ли они реальности и не вырваны ли данные из контекста.
5. Уровень «Эксперт» (Критическое мышление): Сформулируйте гипотезу (например, «Удаленная работа снижает продуктивность в IT»). Попросите агента найти аргументы «ЗА» и «ПРОТИВ», используя только академические публикации последних 3 лет.

🔑 Итоги: 5 действий на сегодня
1. Активируйте Deep Research: Запустите первую сессию и пронаблюдайте за боковой панелью «мыслей» агента.
2. Добавьте структуру: Всегда задавайте формат выходного отчета (таблицы, списки, memo) в самом первом запросе.
3. Внедрите мультимодальность: Загрузите один рабочий файл и попросите сопоставить его с информацией из интернета.
4. Проведите верификацию: Кликните на источники в первом же полученном ответе, чтобы оценить качество «чтения» моделью.
5. Практикуйте итерации: После получения отчета задайте уточняющий вопрос, углубляющий одну из подтем исследования.

💬 Цитаты для вдохновения
«Модель обучена планировать траекторию и делать backtracking (возврат), но человек — это старший аналитик, который должен валидировать, является ли эта траектория оптимальной для целей бизнеса.» — OpenAI Research Team.
«Наша конечная цель — модели, которые могут самостоятельно открывать знания, а первый шаг к этому — способность синтезировать информацию из сети так, как это делал бы эксперт-аналитик.» — Марк, лидер исследования OpenAI.
«Когда вы составляете отчеты, обязательно проверяйте источники самостоятельно, даже если модель выглядит максимально убедительно.» — Джош, исследователь OpenAI.
«Финальная модель способна использовать свои навыки для анализа пользовательских файлов и сопоставления их с результатами поиска, что делает ее инструментом глубокой интеграции знаний.» — Исса, исследователь OpenAI.
«Мы верим, что агенты трансформируют знания: они помогут предприятиям оптимизировать процессы и сделают работу сотрудников значительно продуктивнее.» — Марк, лидер исследования OpenAI.