2025 ж. 2 ақпан

Introducing deep research

Жүктелуде…

2026 жылғы 10 ақпандағы жаңарту: Енді терең зерттеуді кез келген MCP немесе қолданбаға қосып, веб-іздеуді сенімді сайттармен шектей аласыз, сонда расталған, сала стандарттарына сай дереккөздерге назар аударасыз. Енді сондай-ақ орындалу барысын нақты уақытта бақылай аласыз және кейінгі көмексөздермен немесе жаңа дереккөздермен нақтылау үшін үзе аласыз. Бастау, бақылау және зерттеуіңізді басынан аяғына дейін шолу оңайырақ болуы үшін визуал тәжірибені жаңарттық.

2025 жылғы 17 шілдедегі жаңарту: Терең зерттеу енді ChatGPT агентінің бір бөлігі ретіндегі визуал браузерге қолжетімділікпен одан да терең әрі кеңірек жұмыс істей алады. Осы жаңартылған мүмкіндіктерге қол жеткізу үшін құрастырушыдағы ашылмалы мәзірден жай ғана «агент режимін» таңдаңыз да, сұрауыңызды тікелей енгізіңіз. Бастапқы терең зерттеу функционалы құралдар мәзіріндегі «терең зерттеу» опциясы арқылы әлі де қолжетімді.

2025 жылғы 24 сәуірдегі жаңарту: Біз терең зерттеуді пайдалану жиілігін едәуір арттырып жатырмыз — Plus, Team, Enterprise және Edu пайдаланушылары енді айына 25 сұрау алады, Pro пайдаланушылары 250, ал Free пайдаланушылары 5 сұрау алады. Бұл o4-mini нұсқасымен іске қосылатын, сапаны сақтай отырып, шығынды тиімдірек етуге арналған терең зерттеудің жаңа жеңілдетілген нұсқасының арқасында мүмкін болды. Толық нұсқа лимитіне жеткенде, сұрауларыңыз автоматты түрде жеңілдетілген нұсқаға ауысады.

2025 жылғы 25 ақпандағы жаңарту: Енді барлық Plus пайдаланушылары терең зерттеуді пайдалана алады.

2025 жылғы 5 ақпандағы жаңарту: Терең зерттеу енді Біріккен Корольдіктегі, Швейцариядағы және Еуропалық экономикалық аймақтағы Pro пайдаланушыларына қолжетімді.

Бүгін біз ChatGPT‑те күрделі тапсырмалар үшін интернетте көпқадамды зерттеу жүргізетін жаңа агенттік мүмкіндік — терең зерттеуді іске қосамыз. Ол адамға көп сағат кететін жұмысты ондаған минутта орындайды.

Терең зерттеу — OpenAI-дің сіз үшін өз бетінше жұмыс істей алатын келесі агенті: сіз оған көмексөз бересіз, ал ChatGPT жүздеген онлайн дереккөзді тауып, талдап және біріктіріп, зерттеу талдаушысы деңгейіндегі жан-жақты есеп жасайды. Вебті шолу мен деректерді талдау үшін оңтайландырылған алдағы OpenAI o3 моделінің бір нұсқасымен іске қосылып, ол интернеттегі орасан көп мәтін, сурет және PDF-терді іздеу, түсіндіру және талдау үшін ой қорытуды қолданады, әрі кездескен ақпаратқа қарай қажет кезде бағытын өзгертеді.

Білімді жинақтау қабілеті — жаңа білім жасаудың алғышарты. Осы себепті терең зерттеу AGI дамыту жөніндегі кеңірек мақсатымызға қарай маңызды қадам болып табылады; біз оны бұрыннан жаңа ғылыми зерттеулер шығара алатын жүйе ретінде елестетіп келеміз.

Неліктен біз терең зерттеуді жасадық

Терең зерттеу қаржы, ғылым, саясат және инженерия сияқты салаларда қарқынды білім жұмысы жүргізіп, мұқият, дәл және сенімді зерттеу қажет ететін адамдар үшін жасалған. Ол сондай-ақ автокөлік, тұрмыстық техника және жиһаз сияқты әдетте мұқият зерттеуді талап ететін сатып алулар бойынша гипержекелендірілген ұсыныстар іздейтін талғампаз сатып алушыларға да бірдей пайдалы болуы мүмкін. Әр нәтиже толық құжатталады, айқын дәйексөздер мен ойлау барысының қысқаша мазмұнымен беріледі, бұл ақпаратқа сілтеме жасауды және оны тексеруді оңайлатады. Ол әсіресе көптеген сайттарды шолуды қажет ететін нишалық, интуитивті емес ақпаратты табуда тиімді. Терең зерттеу бір ғана сұрау арқылы күрделі, уақытты көп алатын веб-зерттеуді жүктеп беруге және жеделдетуге мүмкіндік беріп, құнды уақытты босатады.

Терең зерттеу вебтің түкпір-түкпірінен түсініктерді өз бетінше тауып, олар туралы ой қорытып және біріктіреді. Мұны жүзеге асыру үшін ол браузер мен Python құралын пайдалануды талап ететін нақты әлем тапсырмаларында, біздің алғашқы ойлайтын модель OpenAI o1‑дің негізіндегі сол күшейтпелі оқыту әдістерімен жаттықтырылды. o1 кодтау, математика және басқа техникалық салаларда әсерлі мүмкіндіктер көрсетсе де, нақты әлемдегі көптеген қиындықтар әртүрлі онлайн дереккөздерден ауқымды контекст пен ақпарат жинауды талап етеді. Терең зерттеу осы ой қорыту қабілеттеріне сүйене отырып, бұл алшақтықты жабады және жұмыс пен күнделікті өмірде адамдар кездесетін мәселелер түрлерін шешуге мүмкіндік береді.

Терең зерттеуді қалай пайдалану керек

ChatGPT ішінде хабарлама құрастырушыдан ‘терең зерттеу’ опциясын таңдап, сұрауыңызды енгізіңіз. ChatGPT‑ке не қажет екенін айтыңыз — ол стриминг платформалары бойынша бәсекелестік талдау болсын немесе ең жақсы қалалық велосипед туралы жекелендірілген есеп болсын. Сұрағыңызға контекст қосу үшін файлдар мен кестелерді тіркей аласыз. Жұмыс басталғанда, орындалған қадамдар мен қолданылған дереккөздердің қысқаша мазмұны бар бүйірлік панель пайда болады.

Терең зерттеу вебке терең бойлау үшін қажет уақытты алып, жұмысын аяқтауға 5-тен 30 минутқа дейін уақыт жұмсауы мүмкін. Осы арада басқа жаққа кетіп қалуыңызға немесе өзге тапсырмалармен айналысуыңызға болады — зерттеу аяқталған соң хабарландыру аласыз. Қорытынды нәтиже чат ішінде есеп ретінде келеді – алдағы бірнеше аптада біз бұл есептерге қосымша айқындық пен контекст үшін ендірілген суреттерді, деректер визуализацияларын және басқа аналитикалық нәтижелерді де қосамыз.

Терең зерттеумен салыстырғанда, GPT‑4o нақты уақыттағы, көпмодальды әңгімелер үшін мінсіз. Көпқырлы, пәнге тән сұрауларда, тереңдік пен егжей-тегжей маңызды болғанда, терең зерттеудің ауқымды ізденіс жүргізу және әр тұжырымға сілтеме беру қабілеті жылдам қысқаша мазмұн мен жұмыс нәтижесі ретінде пайдалануға болатын жақсы құжатталған, тексерілген жауаптың арасындағы айырмашылықты жасайды.

GPT-4o

Help me find iOS and android adoption rates, % who want to learn another language, and change in mobile penetration, over the past 10 years, for top 10 developed and top 10 developing countries by GDP. Lay this info out in a table and separate stats into columns, and include recommendations on markets to target for a new iOS translation app from ChatGPT, focusing on markets ChatGPT is currently active in.

Compiling comprehensive data on iOS and Android adoption rates, the percentage of populations interested in learning another language, and changes in mobile penetration over the past decade for the top 10 developed and developing countries by GDP is challenging due to data limitations. However, based on available information, we can provide insights and recommendations for targeting markets with a new iOS translation app powered by ChatGPT.

Top 10 Developed Countries by GDP:

United States
Japan
Germany
United Kingdom
France
Italy
Canada
South Korea
Australia
Spain

Top 10 Developing Countries by GDP:

China
India
Brazil
Russia
Indonesia
Mexico
Turkey
Saudi Arabia
Argentina
South Africa

Insights:

iOS and Android Adoption Rates: Globally, Android holds a dominant market share of approximately 70.93%, while iOS accounts for about 28.32% as of 2024. In the United States, iOS leads with a 58.81% market share. Other developed countries like Japan, Canada, Australia, and the United Kingdom also show a higher preference for iOS devices. In contrast, developing countries such as India and Brazil have a higher prevalence of Android devices.
Interest in Language Learning: While specific percentages of populations interested in learning another language are not readily available, the global popularity of language learning apps like Duolingo, which had approximately 14.3 million downloads in July 2024, indicates a significant interest. This interest is likely higher in countries with diverse linguistic landscapes or where English is not the primary language.
Mobile Penetration Over the Past Decade: Mobile phone ownership has seen substantial growth globally. In the United States, smartphone ownership increased from 35% in 2011 to 91% in 2024. Developing countries have also experienced significant growth in mobile penetration, contributing to increased access to digital services.

Recommendations:

Considering the available data and focusing on markets where ChatGPT is currently active, the following developed countries are promising targets for a new iOS translation app:

United States: High iOS market share and significant interest in language learning.
United Kingdom: Substantial iOS user base and a multicultural population with diverse language needs.
Canada: Notable iOS adoption and a bilingual population (English and French), increasing the demand for translation services.

Among developing countries, the following are noteworthy:

China: Despite Android's dominance, the large population and growing interest in English and other languages present a significant opportunity.
India: High Android usage, but a growing middle class with increasing iOS adoption and a strong interest in language learning, especially English.
Brazil: Predominantly Android users, but with a sizable market for language learning apps, particularly for English and Spanish.

Focusing on these markets aligns with ChatGPT's current availability and leverages existing mobile adoption trends and language learning interests.

терең зерттеу

Top 10 Developed Economies (by GDP) – Smartphone OS Share, Language-Learning Interest, and Mobile Penetration Growth

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (% of population)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
United States (USA)	~58% iOS vs 42% Android	(see left)	High: 70% regret losing foreign-language ability (indicating strong desire to improve)	56%→82% smartphone penetration (↑26 pp)
Japan	~69% iOS vs 31% Android	(see left)	High: Over 50% want to learn English	~30%→79% (approx.) (↑~50 pp)
Germany	~39% iOS vs 60% Android	(see left)	High: 86% of Europeans say everyone should speak ≥1 foreign language (strong pro-language attitude)	40%→82% (↑42 pp)
United Kingdom (UK)	~52% iOS vs 47% Android	(see left)	Moderate-High: ~73% have some interest (only 27% “no interest” in new languages)	62%→82% (↑20 pp)
France	~35% iOS vs 64% Android	(see left)	High: 86% (EU average) favor multilingualism; English widely seen as important	42%→83% (↑40 pp)
Italy	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	High: 86% (EU avg.) favor language learning; 1 in 4 regret not learning another	41%→85% (↑44 pp)
Canada	~60% iOS vs 40% Android	(see left)	Moderate: Many bilingual (English/French); rising interest in third languages (no recent % data)	56%→~80% (↑ ~24 pp) (est., similar to US)
South Korea	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: Strong English education focus; ~40% of teens are learning English	73%→~95% (↑ ~22 pp) – already very high by 2013 (near saturation now)
Australia	~55% iOS vs 45% Android	(see left)	Moderate: ~70% see learning languages as valuable (English dominant but interest in Asian languages growing)	65%→~85% (↑ ~20 pp) (est., high smartphone use)
Spain	~20% iOS vs 79% Android	(see left)	High: 88% of Spaniards learned a foreign language in school (e.g. English); strong cultural interest	55%→~85% (↑ ~30 pp) (est., nearing Western Europe peers)

Top 10 Developing/Emerging Economies (by GDP) – (ChatGPT availability considered)

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (notable stats)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
China ^(ChatGPT restricted)	~24% iOS vs 75% Android	(see left)	Very High: Hundreds of millions learning English (but ChatGPT not officially accessible)	47%→68% (↑21 pp)
India	~4% iOS vs 95% Android	(see left)	High: English compulsory in many schools; strong economic motivation (80% link English to higher income)	~5%→46% (↑ ~41 pp) (huge jump in smartphone adoption)
Brazil	~18% iOS vs 82% Android	(see left)	High: Great demand for English – only ~5% speak it, but most see it as key skill	26%→67% (↑40 pp)
Russia ^(ChatGPT limited)	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	Moderate: English learning common (compulsory in school); interest exists but ChatGPT availability is uncertain	36%→74% (↑38 pp)
Mexico	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	High: Strong desire to learn English for US job/migration; ~50% of students study English in school (est.)	37%→62% (↑25 pp)
Indonesia	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: English seen as gateway skill; government programs to improve English proficiency	<30%→68% (↑ ~40 pp)
Turkey	~15% iOS vs 85% Android (est.)	(see left)	High: English highly valued (universal in education); 80% link English to better jobs	30%→75% (↑45 pp)
Saudi Arabia	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: English widely taught; 92% smartphone ownership (many already bilingual in English/Arabic)	73%→~95% (↑ ~22 pp) (early adopter; near saturation now)
South Africa	~16% iOS vs 83% Android	(see left)	High: Multilingual society; English and Afrikaans taught alongside native languages – cultural impetus to learn others	40%→~60% (↑ ~20 pp) (est., steady growth)
Argentina	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: Strong interest in English (Argentina leads Latin America in English proficiency)	31%→~70% (↑ ~39 pp) (est., sharp rise with smartphone adoption)

Sources: Smartphone OS shares are from StatCounter/Statista data (2023–24). Language-interest metrics come from surveys by Preply, Eurobarometer, Babbel, etc. (e.g. UK 73% interest; US 70% regret lack of languages; Japan >50% want English; Pearson global survey). Mobile penetration is measured as smartphone ownership percentage – dramatic growth is noted in developing markets (e.g. Brazil +40 points) and high saturation in developed ones (e.g. UK ~82%) over the last decade.

Recommendations: Based on the above, prime targets for a new ChatGPT‑powered iOS translation app would be countries with large iOS user bases and strong language-learning demand, where ChatGPT is accessible. Notably, Japan, the U.S., UK, Canada, and Australia emerge as top choices. These markets pair high iOS adoption (50–60%+ share) with significant enthusiasm for language learning – for example, Japan’s iPhone dominance and widespread desire to learn English make it ideal. English-speaking countries like the US, UK, Canada, and Australia, despite being monolingual societies, show substantial interest in learning other languages (e.g. Spanish or French), and all have over 80% smartphone penetration and millions of iPhone users.

Among emerging economies, Mexico and Brazil stand out as secondary targets: although Android prevails, their sheer population sizes mean tens of millions of iPhone users exist, and interest in English is very high for career and education reasons. These Latin American markets (where ChatGPT is active) could yield strong adoption for an iOS-only app, especially given the motivation to learn English. Conversely, China and Russia are less feasible – China’s OS split skews Android and ChatGPT is not officially available there, and Russia faces access and regulatory uncertainties.

In summary, focus on iOS-heavy, pro-learning markets: Japan and Western countries (US, UK, Canada, Australia, plus high-income Europe like Germany and France to a lesser degree) should be the first-tier targets. They combine robust iOS usage with favorable language-learning attitudes. A second tier includes large-population developing markets (Mexico, Brazil, perhaps Saudi Arabia for its historically high iPhone uptake) where interest in English is strong – these can be approached once the app gains traction in the primary markets. Such a strategy ensures the app launches where it has the greatest alignment of platform (iOS) presence and user demand for translation/language tools, maximizing the likelihood of adoption and growth.

Терең зерттеу көмексөзге өте егжей-тегжейлі жауап беріп, оңай сілтеме жасау мен салыстыру үшін дамыған алғашқы 10 ел мен дамушы алғашқы 10 ел бойынша қатар-қатар елге тән деректер ұсынады. Ол осы ақпаратты негізді әрі қолдануға болатын нарыққа кіру ұсыныстарын беру үшін пайдаланады.

Ол қалай жұмыс істейді

Терең зерттеу түрлі салалардағы күрделі шолу мен ой қорыту тапсырмаларында толық циклді күшейтпелі оқыту арқылы жаттықтырылды. Осы жаттығу барысында ол қажет деректерді табу үшін көпқадамды траекторияны жоспарлап, орындауды, қажет болғанда кері оралып және нақты уақыттағы ақпаратқа әрекет етуді үйренді. Модель сондай-ақ пайдаланушы жүктеген файлдарды қарай алады, python құралы арқылы графиктерді салып, оларды итерациялай алады, жауаптарына жасалған графиктерді де, веб-сайттардағы суреттерді де ендіре алады және дереккөздерінен нақты сөйлемдер мен үзінділерге сілтеме бере алады. Осы жаттығудың нәтижесінде ол нақты әлем проблемаларына бағытталған бірқатар ашық бағалауларда жаңа жоғары нәтижелерге жетеді.

Humanity's Last Exam

Кең ауқымды тақырыптар бойынша сарапшы деңгейіндегі сұрақтармен AI-ды сынайтын жақында шыққан Humanity’s Last Exam⁠(жаңа терезеде ашылады) бағалауында терең зерттеуді іске қосатын модель 26.6% дәлдікпен жаңа жоғары нәтижеге жетеді. Бұл тестте лингвистикадан бастап зымыран ғылымына, классикалық зерттеулерден экологияға дейінгі 100-ден аса пән бойынша 3,000-нан астам көп таңдаулы және қысқа жауапты сұрақ бар. OpenAI o1‑пен салыстырғанда, ең үлкен өсім химияда, гуманитарлық және әлеуметтік ғылымдарда, сондай-ақ математикада байқалды. Терең зерттеуді іске қосатын модель қажет болғанда мамандандырылған ақпаратты тиімді іздеу арқылы адамға ұқсас тәсілді көрсетті.

модель	Дәлдік (%)
GPT-4o	3,3
Grok-2	3,8
Claude 3.5 Sonnet	4,3
Gemini ойлау	6,2
OpenAI o1	9,1
DeepSeek-R1*	9,4
OpenAI o3-mini (орташа)*	10,5
OpenAI o3-mini (жоғары)*	13,0
OpenAI терең зерттеу**	26,6

* Модель көпмодальды емес, тек мәтіндік ішкі жиында бағаланды.

**шолу + Python құралдарымен

GAIA

Нақты әлем сұрақтары бойынша AI-ды бағалайтын ашық benchmark — GAIA⁠(жаңа терезеде ашылады)¹ жүйесінде терең зерттеуді іске қосатын модель жаңа state of the art (SOTA) нәтижесіне жетіп, сыртқы лидерлер тақтасының⁠(жаңа терезеде ашылады) басына шықты. Қиындықтың үш деңгейіндегі сұрақтарды қамтитын бұл тапсырмаларды сәтті орындау ой қорыту, көпмодальды еркіндік, вебті шолу және құралдарды шебер пайдалану сияқты қабілеттерді талап етеді.

GAIA
	1-деңгей	Деңгей 2	3-деңгей	Орташа.
Алдыңғы SOTA(жаңа терезеде ашылады)	67,92	67,44	42,31	63,64
Терең зерттеу (pass@1)	74,29	69,06	47,6	67,36
Терең зерттеу (cons@64)	78,66	73,21	58,03	72,57

GAIA тапсырма мысалдары

In Nature journal's Scientific Reports conference proceedings from 2012, in the article that did not mention plasmons or plasmonics, what nano-compound is studied? Don't use the prefix nano in your answer if there is one.

[The remaining Chain-of-Thought messages and the final answer are hidden to protect the benchmark's ground truth answer.]

Іздеуді нақтылау

Мен 2012 жылғы Scientific Reports журналындағы наноқосылыс туралы, бірақ плазмоникаға қатысты емес мақалаға деген сұрауды құрастырып жатырмын. Бәлкім, бұл күміс не графен сияқты нақты тақырыптарды немесе қосылыстарды сүзуді қажет етеді.

Мәліметтерді құрастыру

Мен "Scientific Reports 2012 nanoparticle" бойынша ішкі іздеу жүргізіп жатырмын, бәлкім наноқосылыстарды іздеп отырмын. Плазмоникаға қатысты тақырыптарды алып тастап, күміс, графен немесе кванттық нүктелерге назар аудару қызықтырып отыр.

[іздеу әрекеті]

Іздеу сүзгілерінде бағдарлану

Мен nature.com және Scientific Reports-тағы 2012 жылға арналған кеңейтілген іздеу сүзгілерін зерттеп, тағам карамельдеріндегі аморфты көміртек нанобөлшектері туралы мақалаларды дәл табуға тырысып жатырмын.

Конференция материалдарын анықтау

Іздеу нәтижелері 2012 жылғы "2D quasiperiodic plasmonic crystals" атты конференция материалын көрсетеді, ол, сірә, Scientific Reports ішіндегі "Conference Proceedings" санатында орналасқан.

[шолу әрекеті]

Ықтимал мәселелер жайлы ойлану

Мен веб-беттегі қате түсініктің себептерін қарастырып отырмын, мүмкін бұл ескірген агент түріне немесе абайсыз бұғатқа байланысты болуы ықтимал.

[шолу әрекеті]

Динамикалық нұсқаларды қарастыру

Мен динамикалық мазмұны бар табиғат сайты немесе кэштелген нұсқа туралы ойлап отырмын. Болмаса, нақты тіркестерді іздеп көру көмектесуі мүмкін.

[іздеу әрекеті]

Негізгі ерекшеліктерді дәл анықтау

Жарайды, мен 2012 жылғы Sci Rep-тегі төрт конференция материалын анықтап отырмын. Атап айтқанда, кейбірінде "plasmonic" деп аталады және оларды алып тастау керек.

[шолу әрекеті]

Түсініктерді құрастыру

Мен жан-жақты талдауды қамтамасыз ету үшін нақты атаулар бойынша кэштелген нұсқаларға немесе үзінді кеңейтулеріне қол жеткізу туралы ақпарат жинап жатырмын.

[іздеу әрекеті]

Мәліметтерді біріктіру

Мен 2012 жылғы European Materials Research Society Spring Meeting-тен ғылыми есепке дейінгі ілгерілеуді белгілеп, конференция материалдарына назар аударып отырмын. Бұл тәсіл контекст пен өзектілікті орнатуға көмектеседі.

[іздеу әрекеті]

Журнал ишараларын қадағалау

2012 жылдың соңындағы конференция материалдарын плазмоникалық 2D квазипериодтық материалдарға назар аудара отырып, "Scientific Reports" журналымен байланыстыруға тырысып жатырмын. Бұл тәсіл жүйелі әрі дәл сезіледі.

[іздеу әрекеті]

Оқиға мәліметтерін талдау

Іздеу нәтижелері [8] ішінде Еуропалық Materials Research Society 2012 Spring Meeting-ті, соның ішінде 25 симпозиумды қорытындылайтын бет болуы ықтимал екенін белгілеп отырмын.

[шолу әрекеті]

Зерттеуді құрастыру

Мен 4 мақаласы бар ықтимал жинақ бетін қарап, плазмоника мен метаматериал тақырыптарын ескеріп, Еуропалық Materials Research Society 2012 Spring Meeting материалдарынан негізгі сілтемелерді анықтап жатырмын.

[шолу әрекеті]

Нысанды дәл анықтау

Мен E-MRS-тен 2012 жылғы "Scientific Reports" конференция материалдарына назар аударып отырмын, онда "2D quasiperiodic plasmonic crystals" және "Layered plasmonic cloaks to tailor the optical scattering at the nanoscale" сияқты тақырыптар болуы ықтимал.

[шолу әрекеті]

Кітапхана дереккөздерін бағалау

E-MRS 2012 Sci rep арнайы шығарылымындағы шақырылған Monticone мақаласы мен News Archives – 2012-дегі metamaterials lab туралы ойлап отырмын.

[шолу әрекеті]

Қолжетімділікті бағалау

Мен сайтқа кіру мәселелері туралы ақпарат жинап, ескірген күйді не бұғаттарды қарастырып жатырмын. Сондай-ақ тізімге сілтеме үшін Monticone сайтын бағалап отырмын.

[шолу әрекеті]

E-MRS 2012-ні құрастыру

Мен "Layered Plasmonic Cloaks" тақырыбын E-MRS 2012-мен байланыстыруға тырысып жатырмын. Графен мен катализ сияқты басқа ықтимал тақырыптарды қарастырып отырмын.

[шолу әрекеті]

Қатысты тақырыптарды анықтау

Мен графен, фотоэлектрика және наноқұрылымды қосылыстар сияқты тақырыптар бойынша ақпарат жинап, плазмоникаға қатысты тақырыптарды алып тастап отырмын. Бұл мені кеңірек түрде нанотехнология аспектілеріне шоғырландыруда.

[шолу әрекеті]

Назарымды реттеу

Мен 2012 жылғы Nature Scientific Reports-тағы 2D квазипериодтық плазмоникалық кристалдар туралы мақалаларды дәл табу үшін сайт пен scholar идентификаторларын енгізіп, іздеу параметрлерін кеңейтіп жатырмын.

[іздеу әрекеті]

Плазмоникалық емес мүмкіндіктерді анықтау

Мен 2012 жылғы E-MRS арнайы шығарылымындағы Scientific Reports мақалаларын табу үшін іздеуді тарылтып жатырмын. Бұл графен немесе функционалды оксидтер сияқты плазмоникалық емес тақырыптарды анықтау үшін атауларды тексеруді қамтиды. Нақты іздеулер мен плазмоникалық мақалаларды алып тастау арқылы ілгерілеу байқалады.

[іздеу әрекеті]

Іздерді құрастыру

Мен графен суперторындағы өзара әрекеттесулерді талдап жатырмын, бұл, сірә, Sci Rep мақаласынан. Padooru, Yakovlev, Chen және Alu сияқты авторлардың атауларын қарастырып отырмын.

[іздеу әрекеті]

Жұмбақты құрастыру

Мен E-MRS 2012 Spring Meeting-тің Sci Rep материалдары туралы ақпарат жинап, шақырылған мақалаларға назар аударып отырмын, плазмоникалық құбылыстарсыз. Қарастырылып жатқан түрлер — графен, катализ, энергетикалық материалдар, наномедицина және сенсорлар.

[іздеу әрекеті]

Сарапшы деңгейіндегі тапсырмалар

Әртүрлі салалардағы сарапшы деңгейіндегі тапсырмаларды ішкі бағалау кезінде терең зерттеуді салалық сарапшылар қиын, қолмен жасалатын көпсағаттық зерттеуді автоматтандырды деп бағалады.

Құрал шақыруларының ең көп санына қатысты өту көрсеткіші

Модель неғұрлым көп шолып, шолғаны туралы көбірек ойланса, соғұрлым жақсырақ жұмыс істейді, сондықтан оған ойлануға уақыт беру маңызды.

Сарапшы деңгейіндегі тапсырма мысалдары

Тапсырмада үнемделген уақыт: 4 сағат

I am a researcher interested in bringing mixed-gas sorption capabilities to my lab. Please discuss the differences between pure- and mixed-gas sorption for glassy polymers, how the dual-mode sorption model can be used to predict mixed-gas sorption behavior in glassy polymers (include equations where applicable), and what challenges there are in accurately predicting pure- and mixed-gas sorption using the dual-mode sorption model. Only include open-source information as of October 1, 2024.

Pure vs. mixed-gas sorption in glassy polymers: In a glassy polymer (below $T_g$ ), a single gas typically exhibits a concave sorption isotherm: uptake rises sublinearly with pressure, unlike the linear Henry’s-law behavior above $T_g$ . This is attributed to “dual-mode” sorption: some penetrant dissolves in the dense polymer matrix (obeying Henry’s law) while additional penetrant saturates specific microvoid “sites” (a Langmuir-type adsorption in the polymer’s nonequilibrium free volume). By contrast, when two or more gases are present, they compete for those limited Langmuir sorption sites. As a result, each component’s sorbed concentration in a mixture is generally lower than it would be at the same partial pressure alone. In particular the less soluble (lower-affinity) gas tends to be more strongly suppressed, often causing the mixed-gas solubility selectivity (ratio of concentrations) to exceed the ideal value predicted from pure-gas isotherms. For example, in CO₂/CH₄ mixtures both components sorb less than in their pure-gas cases (especially CH₄), so the CO₂/CH₄ sorption selectivity is higher under mixture conditions. In extreme cases, mixed-gas effects can even reverse performance trends observed with single gases. (We note that unlike competitive sorption, synergistic sorption – where one gas increases the sorption of another via polymer swelling – is usually minor in rigid high-free-volume polymers under moderate pressures.)

Dual-mode sorption model and mixed-gas prediction: The dual-mode sorption (DMS) model quantitatively captures glassy polymer sorption by superposing a Henry’s-law term and a Langmuir term. For a single gas, the sorbed concentration $C$ (e.g. in cm³(STP) gas per cm³ polymer) is written as:

$C(p) = k_D\,p \;+\; \frac{C'_H\,b\,p}{\,1 + b\,p\,}\,.$

Here $k_D$ is the Henry’s law coefficient for dissolution, $C'_H$ is the Langmuir capacity constant (proportional to the polymer’s unrelaxed free-volume or “hole” capacity), and $b$ is the Langmuir affinity constant. This empirical formula yields the characteristic concave isotherm of glassy polymers and reduces to simple Henry’s law at the glass-transition (since $C'_H \to 0$ as $T \to T_g$ ). The same three parameters ( $k_D, C'_H, b$ ) are obtained by fitting pure-gas sorption data and are then used to predict mixture sorption. For a binary mixture of gases A and B (with partial pressures $p_A, p_B$ ), the DMS model assumes each gas obeys its own Henry’s term and that both compete for the same Langmuir sites. One convenient form is to write the total sorbed concentration as the sum of contributions from each gas:

$C_{\text{tot}} = k_{D,A}p_A + k_{D,B}p_B \;+\; \frac{\,C'_{H,A}\,b_A\,p_A \;+\; C'_{H,B}\,b_B\,p_B\,}{\,1 + b_A p_A + b_B p_B\,}\,,$

which implicitly means the concentration of component i in the mixture is $C_i = k_{D,i} p_i + \frac{C'_{H,i} b_i p_i}{\,1+\sum_j b_j p_j\,}$ . This reduces to the single-gas formula when the other component’s pressure is zero. In practice, partial pressure in these equations is often replaced by fugacity for accuracy at high pressures, though using fugacities or pressures gives nearly the same results if applied consistently. The DMS mixed-gas model predicts the competitive sorption effect observed experimentally – namely, each gas’s uptake is depressed relative to its pure-gas sorption isotherm.

Challenges and limitations: Although the dual-mode model is widely successful in correlating sorption data, it has notable limitations in predicting sorption behavior. First, the DMS model is empirical – its fitted parameters are not universal constants but can vary with polymer formation history, physical aging, and temperature/pressure range. This means a parameter set obtained under one set of conditions may lack predictive power outside its calibration range. For instance, sorption isotherms measured only over a limited pressure range can be fit well by DMS, but extrapolating beyond that (especially approaching plasticization pressures) may be unreliable. Indeed, multiple distinct combinations of $k_D$ , $C'_H$ , $b$ can sometimes fit the same pure-gas isotherm almost equally well – yet they yield markedly different mixed-gas predictions. This sensitivity undermines confidence in mixture forecasts, as one study showed that using different pure-gas fit sets led to only qualitative agreement with some mixed-CO₂/CH₄ data.

Furthermore, DMS inherently assumes a fixed population of Langmuir sites (microvoids) and ignores polymer relaxation or swelling induced by sorbate. In reality, penetrant-induced swelling (plasticization) can increase free volume and sorption capacity, especially for highly condensable gases at high activity – an effect the basic DMS model cannot capture. In binary sorption, this means any synergistic increase in sorption due to a second gas (or due to polymer dilation) is unaccounted for in the standard model. Conversely, the model also cannot describe sorption isotherm shapes that deviate from concave Langmuir-type behavior (e.g. sigmoidal isotherms caused by specific polymer-penetrant interactions or clustering). For example, glassy polymers absorbing polar molecules like alcohols can show sigmoidal sorption isotherms, which the simple dual-mode framework fails to represent. Finally, accurately measuring mixed-gas sorption itself is challenging, and discrepancies between idealized model assumptions (e.g. truly zero downstream pressure, no competitive diffusion limitations) and experimental realities can add to prediction error. Despite these challenges, the dual-mode sorption model – with appropriate care – remains a valuable first approximation for interpreting sorption in glassy polymers, and it highlights the key role of competitive site occupancy in mixed-gas environments. Researchers often turn to more elaborate models (e.g. non-equilibrium lattice fluid or thermodynamic theories) when the dual-mode model’s assumptions break down, but such models come at the cost of additional parameters or complexity. In summary, dual-mode sorption provides a useful baseline for pure- and mixed-gas sorption in glassy polymers, but one must be mindful of its empirical nature and the above limitations when predicting multicomponent sorption behavior in practice.

Sources: Dual-mode sorption model and mixed-gas extension; competitive sorption effects in mixtures; model equations and parameters; limitations of DMS model; parameter sensitivity and predictivity issues.

Сорбция модельдерін түсіну

Мен шынытәрізді полимерлердегі таза және аралас газ сорбциясы туралы ақпарат жинап, қос режимді сорбция моделіне назар аударып және модельдеу болжамдарындағы қиындықтарды қарастырып жатырмын.

[іздеу әрекеті]

Ашық қолжетімділікті бағалау

Жарайды, көрейін. MDPI-дің шынытәрізді полимерлердегі аралас газ сорбциясы туралы нәтижесі, сірә, ашық қолжетімді.

[шолу әрекеті]

Бөлімдерді зерттеу
Мен MDPI мақаласындағы Dual Mode Sorption Model және оның кеңейтілген талдауынан түсініктерді жинақтап жатырмын.

[шолу әрекеті]

Негізгі қасиеттерді нақтылау

Мен газ сорбциясын сипаттайтын Henry заңының тұрақтысын, Langmuir аффинділік тұрақтысын және Langmuir сыйымдылық тұрақтысын түсіну үшін зертхана есебін қарап жатырмын.

[шолу әрекеті]

Құрастыру

Мен "Equation (3)" пен "Equation (4)" сурет не формула түрінде көрсетілуі мүмкін деп ойлап, оларды жақсырақ түсіну үшін PDF-пен кеңесуді немесе алдыңғы сілтемелерді іздеуді қарастырып жатырмын.

[шолу әрекеті]

Тақырыптың сәйкестігін растау

Freeman және Koros (1980) құжаты "Model for sorption of mixed gases in glassy polymers" деген сілтемеге нақты сәйкес келе ме, соны оның аннотациясы мен атауын тексеру арқылы анықтап жатырмын.

[іздеу әрекеті]

Мақалалар байланысын зерттеу

Мен "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" нәтижесі, сірә, сол MDPI мақаласының өзі екенін байқадым және онда мәтіннің толық нұсқасы ма, әлде жеңілдетілген түрі ме, соны көргім келеді.

[шолу әрекеті]

Ақпарат жинау

Мен шынытәрізді полимерлердегі таза және аралас газ сорбциясы туралы ақпарат жинап жатырмын. Бұл материалдың әртүрлі газдық ортадағы мінез-құлқын түсінудегі маңызды қадам.

[іздеу әрекеті]

Газ сорбциясын салыстыру

Мен қоспадағы көмірқышқыл газының болуы полимердегі метан сорбциясына әсер етіп, метанның сорбциясын таза газ жағдайымен салыстырғанда азайтатынын байқадым.

[шолу әрекеті]

Ұғымдарды байланыстыру

Мен "extended dual mode equation mixture" термині dual mode superconducting cable теңдеулерімен қалай байланысуы мүмкін екенін ойлап отырмын. Бұл салалар арасындағы ұғымдарды байланыстыру мүмкіндігін көрсетеді.

[іздеу әрекеті]

Шолу мәліметтерін сұрау

Мен "Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane" еңбегін шолу туралы сұрауды белгілеп отырмын.

[шолу әрекеті]

PDF сілтемесін тексеру

Мен [2] нәтижесіне қызығып, үзіндіні зерттеп жатырмын; ол қос режимді сорбция моделін бинарлық қоспаға кеңейтуді және A концентрациясын ішінара қысымдар мен тұрақтылар арқылы өрнектеуді қамтиды.

[іздеу әрекеті]

Сорбция мінез-құлқын болжау

Қос режимді модель екінші газды қосу тұрақты ішінара қысымда таза газ сценарийлерінен айырмашылығы сорбцияны азайтатынын болжайды.

[шолу әрекеті]

PDF алу

Мен nature.com сайтындағы PDF туралы ақпарат жинап жатырмын, мүмкін бұл ескі Yampol'ski мақаласы шығар, бірақ мәтін үзіндісі үшін University of Texas at Austin репозиторийі сияқты балама дереккөздерді де ойлап отырмын.

[шолу әрекеті]

Репозиторий нұсқаларын бағалау

Мен UT репозиторийіндегі нәтиже дұрыс көрсетілмеуі мүмкін екенін анықтадым. Оның ішінде іздеу жасау белгісіз. Балама ретінде [3] нәтижесінде қос режимді қоспа сорбция моделі туралы үзінді бар, онда бәсекелес әсерлер мен эксперименттік деректерді модельдеудегі жеткіліктілігі түсіндіріледі.

[іздеу әрекеті]

Назарды нақтылау

Іздеу дұрыс контексті нысанаға алатынына көз жеткізу үшін тәсілімді реттеп жатырмын.

[іздеу әрекеті]

Сорбция модельдерін түсіну

Мен таза газдарға арналған қос режимді сорбция моделін сипаттап жатырмын: Henry бойынша еру және Langmuir бойынша микроқуыстардың толуы. Аралас газдар үшін бәсекелес сорбция мен идеал еместіктерге баса мән беріледі.

[іздеу әрекеті]

hero.epa.gov сайтын зерттеу

hero.epa.gov сайтындағы ықтимал аннотация немесе мазмұн туралы ойлап отырмын.

[шолу әрекеті]

Модельді жетілдіру

Мен таза және аралас газ сорбциясы туралы түсініктер жинап, бәсеке, пластификация және параметр тұрақтылығы сияқты факторларды ескеріп отырмын. Болжамдарды дәлірек ету үшін аралас газ деректерін енгізіп жатырмын.

[шолу әрекеті]

Қос сорбция моделі қиындықтарын шешу

Параметрлердің байланыстылығы мен бірмәнді еместігі болжамдарға әсер етеді. Полимер күйі өзгерістерінің ескерілмеуі кейбір жайттардың көзден таса қалуына әкелуі мүмкін.

[шолу әрекеті]

Ауытқуды сандық бағалау

Мен 6FDA-mPDA жүйесіндегі идеал емес CO2-CH4 ерігіштігін сандық бағалап, аралас газ әсерлерінің ерігіштікке ықпалын көрсетіп жатырмын. Өткізгіштік селективтілігінің төмендеуіне тек бәсекелес сорбция ғана себеп емес.

[шолу әрекеті]

Сілтемелерді енгізу

Мен полимерлік мембраналардағы газ сорбциясының қос режимді моделіндегі айырмашылықтар мен қиындықтар туралы талқылауды қолдау үшін MDPI 2019 және Vopicka 2014 сияқты ашық дереккөз материалдарына назар аудара отырып, дәйексөздер жинап жатырмын.

[шолу әрекеті]

Бөлімдер ұсыну

Мен таза және аралас газ сорбциясы, қос режимді сорбция моделі және параметр белгісіздігі мен аралас газ болжамы сияқты қиындықтар туралы бөлімдерді ұйымдастырып жатырмын.

Мазмұнды ұйымдастыру

Мен қос режимді сорбция моделіне назар аударып, таза және аралас газ сорбциясының мінез-құлқын сипаттап және негізгі айырмашылықтар мен қиындықтарды айқындық үшін маркерленген тармақтармен және құрылымды бөлімдермен ерекшелеп отырмын.

[іздеу әрекеті]

Дәйексөздерді таңдау

Жарайды, көрейін. Қос режимді сорбция мен газ қоспалары жөніндегі айқын түсініктері үшін [3], [20], [22] және [21]-ге сүйеніп отырмын.

Параметрлерді сәйкестендіру

Мен шатаспау үшін параметр атауларын құрастырып жатырмын. Айқындық үшін (k), (C_H') және (b) нұсқаларында қаламын. Таза газ бен қоспаға арналған теңдеулер егжей-тегжейлі және анық пішімделген.

Қиындықтарды еңсеру

Мен көп шешімді параметр сәйкестендірулерін, полимер пластификациясын және уақыттық әсерлерді қарастырып жатырмын. Бұл күрделі жайттар таза және аралас газ сорбциясын болжауды қиындатады.

Құрастыру

Мен сорбция айырмашылықтары, таза газдарға арналған қос режимді модель, оның аралас газдарға кеңейтілуі және соған байланысты қиындықтар туралы бөлімдерді құрылымдап жатырмын. Бұл даму қисынды әрі тиімді көрінеді.

Болжамды экономикалық құндылық бойынша сарапшы деңгейіндегі тапсырмалардағы өту көрсеткіші

Болжамды сағаттар бойынша сарапшы деңгейіндегі тапсырмалардағы өту көрсеткіші

Тапсырманың болжамды экономикалық құндылығы өту көрсеткішімен, адамға қанша сағат кететініне қарағанда, көбірек байланысты — модельдерге қиын нәрселер адамдарға көп уақыт алатын нәрселерден өзгеше.

Шектеулер

Терең зерттеу елеулі жаңа мүмкіндіктер ашады, бірақ әлі ерте кезеңде және оның шектеулері бар. Ішкі бағалауларға сәйкес, ол кейде жауаптарда фактілерді ойдан құрастыруы немесе қате қорытынды жасауы мүмкін, дегенмен бұл бар ChatGPT модельдеріне қарағанда айтарлықтай төмен деңгейде болады. Ол беделді ақпаратты қауесеттерден ажыратуда қиналуы мүмкін және қазір сенімділікті калибрлеуде әлсіздік көрсетеді, көбіне белгісіздікті дәл жеткізе алмайды. Іске қосу сәтінде есептер мен дәйексөздерде ұсақ пішімдеу қателері болуы мүмкін, ал тапсырмаларды бастауға көбірек уақыт кетуі ықтимал. Қолданыс пен уақыт артқан сайын осының бәрі тез жақсарады деп күтеміз.

Қолжетімділік

ChatGPT‑тегі терең зерттеу қазір есептеу ресурстарын өте көп қажет етеді. Сұрауды зерттеуге қанша көп уақыт кетсе, сонша көп inference есебі керек болады. Бүгін біз Pro пайдаланушылары үшін оңтайландырылған нұсқадан бастаймыз, айына 100 сұрауға дейін. Plus және Team пайдаланушылары келесі болып қол жеткізеді, одан кейін Enterprise. Біз әлі де Біріккен Корольдік, Швейцария және Еуропалық экономикалық аймақтағы пайдаланушыларға қолжетімділікті әкелу үстіндеміз.

Жақын арада барлық ақылы пайдаланушылар терең зерттеудің жылдамырақ әрі шығыны төменірек нұсқасын шығарған кезде едәуір жоғары лимиттер алады; ол кішілеу модельмен іске қосылғанымен, жоғары сапалы нәтижелер беруді сақтайды.

Келесі апталар мен айларда біз техникалық инфрақұрылыммен жұмыс істеп, қазіргі шығарылымды мұқият бақылап, одан да қатаң тестілеу жүргіземіз. Бұл біздің итеративті енгізу қағидатымызға сай келеді. Егер барлық қауіпсіздік тексерістері біздің шығару стандарттарымызға сәйкес бола берсе, шамамен бір ай ішінде терең зерттеуді Plus пайдаланушыларына шығаруды күтеміз.

Келесі не

Терең зерттеу бүгін ChatGPT веб-нұсқасында қолжетімді және бір ай ішінде мобильді және десктоп қолданбаларына енгізіледі. Қазір терең зерттеу ашық вебке және кез келген жүктелген файлдарға қол жеткізе алады. Болашақта оны анағұрлым мамандандырылған дереккөздерге — жазылымға негізделген не ішкі ресурстарға — қосуға болады, бұл оның нәтижесін одан әрі мықты әрі жекелендірілген етеді.

Одан да алысқа көз жүгіртсек, ChatGPT ішінде агенттік тәжірибелердің асинхронды, нақты әлем зерттеуі мен орындауы үшін бірігуін елестетеміз. Асинхронды онлайн зерттеу жүргізе алатын терең зерттеу мен нақты әлемде әрекет жасай алатын Operator үйлесімі ChatGPT‑ке сіз үшін барған сайын күрделірек тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.

2025 жылғы 3 ақпандағы қосымша: Біз терең зерттеуді іске қосатын o3‑тің ерте нұсқасына қатаң қауіпсіздік тесттерін, дайындық бағалауларын және басқару шолуларын жүргізіп, оны орташа⁠(жаңа терезеде ашылады) тәуекел деп анықтадық. Сондай-ақ терең зерттеудің вебті шолу қабілетіне байланысты біртіндеп артатын тәуекелдерді жақсырақ түсіну үшін қосымша қауіпсіздік тесттерін жүргіздік және жаңа бәсеңдету шараларын қостық. Қазіргі шектеулі шығарылымды мұқият тестілеуді және жіті бақылауды жалғастырамыз. Plus пайдаланушыларына қолжетімділікті кеңейткен кезде терең зерттеуге қатысты қауіпсіздік түсініктеріміз бен қорғаныс шараларымызды жүйе картасында бөлісеміз.

Төменгі ескертпелер

1
Бұл деректер жиынтығы үшін ground-truth жауаптары интернетте кеңінен тарап кеткенін анықтадық және модельді әділ бағалауды қамтамасыз ету үшін соған сәйкес бірнеше веб-сайтты немесе URL мекенжайды бұғаттадық.

Авторлар

OpenAI

Зерттеу жетекшілері

Isa Fulford және Zhiqing Sun

Іргелі үлес қосушылар

Alex Tachard Passos, Alexandra Barr, Allison Tam, Charlotte Cole, Hyung Won Chung, Jason Wei, Jon Blackman, Scott Mayer McKinney, Valerie Qi

Негізгі үлес қосушылар

Зерттеу

Elaine Ya Le, Eric Mitchell, Eric Wallace, Hyung Won Chung, Ignasi Clavera, Leo Liu, Lorenz Kuhn, Louis Feuvrier, Max Schwarzer, Saachi Jain, Scottie Yan, Shunyu Yao, Vitchyr Pong

Енгізу

Carpus Chang, Harry Zhao, Joseph Trasatti, Joshua Dickens, Matt Kaufer, Mike Trpcic, Minnia Feng, Neel Ajjarapu, Peter Vidani, Sean Fitzgerald

Қатысушылар

Зерттеу

Ahmed El-Kishky, AJ Ostrow, Alexander Wei, Andrei Gheorghe, Andrew Kondrich, Andrey Mishchenko, Anuj Nair, Behrooz Ghorbani, Brydon Eastman, Chak Li, Foivos Tsimpourlas, Francis Song, Giambattista Parascandolo,Gildas Chabot, Hessam Bagherinezhad, Haitang Hu, Hongyu Ren, Henry Aspegren, Hunter Lightman, Ilya Kostrikov, Ilge Akkaya, James Lennon, Jean Harb, Jonathan Ward, Kai Chen, Katy Shi, Kevin Liu, Kevin Yu, Manuka Stratta, Marvin Zhang, Mengyuan Yan, Mostafa Rohaninejad, Noam Brown, Phoebe Thacker, Raz Goan, Reah Miyara, Spencer Papay, Taylor Gordon, Wenda Zhou, Wenlei Xie, Yash Patil, Yann Dubois, Youlong Cheng, Yushi Wang, Wyatt Thompson

+ o3-ке үлес қосқан барлық адамдар.

Қауіпсіздік жүйелері

Adam Kalai, Alex Beutel, Andrea Vallone, Andy Applebaum, David Robinson, Elizabeth Proehl, Evan Mays, Grace Zhao, Irina Kofman, Jason Phang, Joaquin Quinonero Candela, Joel Parish, Kevin Liu, Kristen Ying, Lama Ahmad, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michele Wang, Miles Wang, Phillip Guo, Olivia Watkins, Owen Campbell-Moore, Patrick Chao, Sam Toizer, Samuel Miserendino, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tina Sriskandarajah, Troy Peterson, Yaodong Yu, Yunyun Wang

Енгізу

Adam Koppel, Adam Wells, Adele Li, Andy Applebaum, Andrey Malevich, Andrew Duberstein, Andrew Howell, Anton Tananaev, Ashley Tyra, Brandon Walkin, Bryan Ashley, Cary Bassin, Cary Hudson, Cory Decareaux, Cristina Scheau, Derek Chen, Dibya Bhattacharjee, Drea Lopez, Eric Antonow, Eric Burke, Filippo Raso, Fotis Chantzis, Freddie Sulit, Harris Cohen, Heather Whitney, Jay Dixit, Jeffrey Han, Jen Robinson, Jessica Shieh, Joel Parish, Kan Wu, Kevin Gladstone, Kshitij Wadhwa, Leo Vandriel, Leyton Ho, Liang Chen, Madeline Christian, Mamie Rheingold, Matt Jones, Michelle Fradin, Mike McClay, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Niko Felix, Patrick Delaney, Paul McMillan, Philip Pronin, Rodrigo Riaza Perez, Samuel Miserendino, Scott Ethersmith, Steven Baldwin, Thomas Dimson, Tomo Hiratsuka, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yining Chen

Көшбасшылық

Akshay Nathan, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Jerry Tworek, Johannes Heidecke, Josh Tobin, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Nick Turley, Sam Altman, Wojciech Zaremba