ಫೆಬ್ರವರಿ 2, 2025

ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಹಿತಿಯ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ನಿಮಗಾಗಿ ಬಹು ಹಂತದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಏಜೆಂಟ್. ಇಂದು Pro ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಲಭ್ಯ, ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ Plus ಮತ್ತು Team ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಲಿದೆ.

ChatGPT ಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ…

ಫೆಬ್ರವರಿ 10, 2026 ನವೀಕರಣ: ನೀವು ಈಗ ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ MCP ಅಥವಾ ಆಪ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾದ, ಉದ್ಯಮ-ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಈಗ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮಧ್ಯದಲ್ಲೇ ತಡೆಹಿಡಿಯಬಹುದು. ನಾವು ದೃಶ್ಯ ಅನುಭವವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಆರಂಭಿಸುವುದು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯವರೆಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ಜುಲೈ 17, 2025 ನವೀಕರಣ: ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಈಗ ChatGPT ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಹೋಗಬಹುದು. ಈ ನವೀಕರಿಸಿದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಕಂಪೋಸರ್‌ನ ಡ್ರಾಪ್‌ಡೌನ್‌ನಿಂದ “ಏಜೆಂಟ್ ಮೋಡ್” ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಮೂದಿಸಿ. ಮೂಲ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರಿಕರಗಳ ಮೆನುವಿನ “ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ” ಆಯ್ಕೆಯ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಏಪ್ರಿಲ್ 24, 2025 ನವೀಕರಣ:ನಾವು ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ - Plus, Team, Enterprise ಮತ್ತು Edu ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗ ತಿಂಗಳಿಗೆ 25 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, Pro ಬಳಕೆದಾರರು 250, ಮತ್ತು Free ಬಳಕೆದಾರರು 5. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚ-ದಕ್ಷತೆ ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ o4-mini ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಹೊಸ ಹಗುರವಾದ ಆವೃತ್ತಿಯ ಮೂಲಕ ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪೂರ್ಣ ಆವೃತ್ತಿಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹಗುರವಾದ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.

ಫೆಬ್ರವರಿ 25, 2025 ನವೀಕರಣ:ಎಲ್ಲಾ Plus ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಫೆಬ್ರವರಿ 5, 2025 ನವೀಕರಣ:ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್, ಸ್ವಿಜರ್ಲೆಂಡ್ ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ Pro ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಈಗ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಇಂದು ನಾವು ChatGPT ಯಲ್ಲಿ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಹಂತದ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸುವ ಹೊಸ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾನವರಿಗೆ ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಬೇಕಾಗುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಇದು ಕೆಲವೇ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ OpenAI ನ ಮುಂದಿನ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ—ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೀಡಿದರೆ, ChatGPT ನೂರಾರು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮಟ್ಟದ ಸಮಗ್ರ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂಬರುವ OpenAI o3 ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಒಂದು ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪಠ್ಯಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು PDF ಗಳಂತಹ ಭಾರೀ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಅರ್ಥಮಾಡಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎದುರಾಗುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಂತೆ ದಿಕ್ಕು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದ, ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ನಮ್ಮ AGI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವ್ಯಾಪಕ ಗುರಿಯತ್ತ ಮಹತ್ವದ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ AGI ಅನ್ನು ಹೊಸ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವಂತೆ ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.

ನಾವು Deep Research ಅನ್ನು ಏಕೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇವೆ

ಹಣಕಾಸು, ವಿಜ್ಞಾನ, ನೀತಿ, ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರ ಜ್ಞಾನಾಧಾರಿತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ, ನಿಖರ, ವಿಶ್ವಸನೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ ಬೇಕಾಗಿರುವ ಜನರಿಗಾಗಿ Deep Research ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರುಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳು, ಮತ್ತು ಫರ್ನಿಚರ್ ಹಾಗು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆ ಬೇಕಾಗುವ ಖರೀದಿಗಳಿಗೆ ಹೈಪರ್-ಪರ್ಸನಲೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ವಿಜ್ಞ shoppers‌ಗಿಗೂ ಇದು ಸಮಾನವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕೂಡ ಸ್ಪಷ್ಟ citations ಮತ್ತು ಅದರ ರೀಸನಿಂಗ್‌ನ ಸಾರಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುವ ನಿಚ್ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ಕೇವಲ ಒಂದು ಕ್ವೆರಿ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಮಯಗ್ರಾಸಿ ವೆಬ್ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ, Deep Research ನಿಮ್ಮ ಅಮೂಲ್ಯ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

Deep Research ವೆಬ್‌ನ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿದು, ರೀಸನಿಂಗ್ ಮಾಡಿ, ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಬ್ರೌಸರ್ ಮತ್ತು Python ಟೂಲ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬೇಡುವ ವಾಸ್ತವ ಜಗತ್ತಿನ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಇದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ; OpenAI o1—ನಮ್ಮ ಮೊದಲ reasoning model—ಹಿಂದಿನ ಅದೇ reinforcement learning ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. o1 ಕೋಡಿಂಗ್, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಇತರೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ತೋರಿದರೂ, ಅನೇಕ ವಾಸ್ತವ ಜಗತ್ತಿನ ಸವಾಲುಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಸಂಧರ್ಭ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಬೇಡುತ್ತವೆ. Deep Research ಈ ರೀಸನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿದ್ದು, ಆ ಅಂತರವನ್ನು ಸೇರ್ಪಡೆ ಮಾಡಿ, ಜನರು ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಎದುರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

Deep Research ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು

ChatGPT ನಲ್ಲಿ, ಮೆಸೇಜ್ ಕಂಪೋಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ‘Deep Research’ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ವೆರಿ ನಮೂದಿಸಿ. ನೀವು ಬೇಕಾದುದನ್ನು ChatGPT ಗೆ ತಿಳಿಸಿ—ಅದು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಮ್ಯೂಟರ್ ಬೈಕ್ ಕುರಿತು ಪರ್ಸನಲೈಸ್ ಮಾಡಿದ ವರದಿಯಾಗಿರಲಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಧರ್ಭ ನೀಡಲು ನೀವು ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಟಾಚ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದು ಕಾರ್ಯಾರಂಭ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಕೈಗೊಂಡ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಮೂಲಗಳ ಸಾರಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸೈಡ್ಬಾರ್ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.

Deep Research ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು 5 ರಿಂದ 30 ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ವೆಬ್‌ನ ಆಳಕ್ಕೆ ತೊಡಗಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮಧ್ಯೆ, ನೀವು ಬೇರೆ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿರಾಮ ಪಡೆಯಬಹುದು—ಸಂಶೋಧನೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ನಿಮಗೆ ನೋಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಚಾಟ್‌ನೊಳಗೆ ವರದಿ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ – ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವಾರಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಸುಯಲೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಸಂಧರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

Deep Research ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, GPT‑4o ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಆಳ ಮತ್ತು ವಿವರ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಬಹುಮುಖ, ಕ್ಷೇತ್ರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಚಾರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಕ ಅನ್ವೇಷಣೆ ನಡೆಸಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಗೆ citation ನೀಡುವ Deep Research ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ವೇಗದ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಾದ, ಪರಿಶೀಲಿತ ಉತ್ತರದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ—ಇದು ನೈಜ ಕೆಲಸದ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ.

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.

Deep Research

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.

Deep Research ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ವಿವರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮತ್ತು ಟಾಪ್ 10 ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ದೇಶಗಳ ದೇಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಕ್ಕಪಕ್ಕನೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವಿವೇಕಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಎಂಟ್ರಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಠಿಣ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ಬಳಸಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಆ ತರಬೇತಿಯ ಮೂಲಕ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಹು ಹಂತದ ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಕಲಿತಿದೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ಹಿಂತಿರುಗಿ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, Python ಟೂಲ್ ಬಳಸಿ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್ ಮಾಡಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು,ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಕ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. ಈ ತರಬೇತಿಯ ಫಲವಾಗಿ, ವಾಸ್ತವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾದ ಅನೇಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹೊಸ ಸಾಧನೆಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪಿದೆ.

Humanity's Last Exam

ತಜ್ಞರ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಕುರಿತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾದ Humanity’s Last Exam ನಲ್ಲಿ⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ), ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ 26.6% ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ—ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ರಾಕೆಟ್ ಸೈನ್ಸ್, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯತೆಯಿಂದ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದವರೆಗೂ—3,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಹು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉತ್ತರದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. OpenAI o1 ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಗತಿ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ, ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಹಾಗೂ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಮಾಡೆಲ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಸಮಾನವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೋರಿಸಿತು.

ಮಾಡೆಲ್	ನಿಖರತೆ (%)
GPT-4o	3.3
Grok-2	3.8
Claude 3.5 Sonnet	4.3
Gemini ಆಲೋಚಿಸುತ್ತಿದೆ	6.2
OpenAI o1	9.1
DeepSeek-R1*	9.4
OpenAI o3-mini (ಮಧ್ಯಮ)*	10.5
OpenAI o3-mini (high)*	13.0
OpenAI ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ**	26.6

* ಮಾಡೆಲ್ ಬಹು-ಮೋಡಲ್ ಅಲ್ಲ, ಪಠ್ಯ-ಮಾತ್ರ ಉಪಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

**ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ + python ಟೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ

GAIA

GAIA⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ)¹, ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ AI ಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡುವ ಮಾಡೆಲ್ ಹೊಸ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ (SOTA) ಸಾಧನೆ ಮಾಡಿದ್ದು, ಹೊರಗಿನ ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ನಲ್ಲಿ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ. ಮೂರು ಕಠಿಣತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಬಹು-ಮಾಡೆಲ್ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಬಳಕೆಯ ದಕ್ಷತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅಗತ್ಯ ಇವೆ.

GAIA
	ಲೆವೆಲ್ 1	ಲೆವೆಲ್ 2	ಲೆವೆಲ್ 3	ಸರಾಸರಿ.
ಹಿಂದಿನ SOTA(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ)	67.92	67.44	42.31	63.64
Deep Research (pass@1)	74.29	69.06	47.6	67.36
Deep Research (cons@64)	78.66	73.21	58.03	72.57

GAIA ಕಾರ್ಯದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

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.]

ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ 2012 ರ ಲೇಖನವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಇದು ಒಂದು ನ್ಯಾನೋ-ಸಂಯೋಗದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಆದರೆ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿದೆ. ಬಹುಶಃ, ಇದು ಸಿಲ್ವರ್ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫಿನ್ ಹೋಲುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಯೋಗಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

ವಿವರಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು “ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್ 2012 ನ್ಯಾನೋಪಾರ್ಟಿಕಲ್” ಎಂಬ ಉಪ-ಸರ್ಚ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಬಹುಶಃ ನ್ಯಾನೋ-ಸಂಯೋಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವೆನು. ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನ್ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಸಿಲ್ವರ್, ಗ್ರಾಫಿನ್ ಅಥವಾ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಡಾಟ್ಸ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರಿತಗೊಳಿಸುವ ಆಸಕ್ತಿ ಇದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಸರ್ಚ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು nature.com ಮತ್ತು ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ 2012 ರ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್‌ಡ್ ಸರ್ಚ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದು, ಆಹಾರದ ಕರಮೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಮೋರ್ಫಸ್ ಕಾರ್ಬನ್ ನ್ಯಾನೋಪಾರ್ಟಿಕಲ್‌ಗಳ ಕುರಿತ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸರ್ಚ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ 2012 ರ “2D ಕ್ವಾಸಿಪೀರಿಯಾಡಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಕ್ರಿಸ್ಟಲ್ಸ್” ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಹುಶಃ ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ “ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್” ವಿಭಾಗದಡಿ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತನೆ

ನಾನು ಒಂದು ವೆಬ್‌ಪೇಜ್‌ನ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥದ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಬಹುಶಃ ಇದು ಹಳೆಯ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ ಅಥವಾ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ನಿರ್ಬಂಧದಿಂದ ಆಗಿರಬಹುದು.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಕುರಿತು ಪರಿಗಣನೆ

ನಾನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ಹೊಂದಿರುವ nature ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಶ್ಡ್ ವರ್ಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಬದಲಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಕ್ಯাংশಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಮುಖ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸರಿ, ನಾನು Sci Rep ನಲ್ಲಿ 2012 ರ ನಾಲ್ಕು ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಕೆಲವು “ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್” ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಬೇಕು.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಶ್ಡ್ ವರ್ಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ನಿಪೆಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪಾನ್ಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು 2012 ರ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಸೊಸೈಟಿ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಮೀಟಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಗೆ ಸಾಗುವ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಈ ವಿಧಾನ ಸಂಧರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಜರ್ನಲ್ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

2012 ರ ಕೊನೆಯ ಭಾಗದ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಅನ್ನು “ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್” ಜರ್ನಲ್ ಜೊತೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ 2D ಕ್ವಾಸಿಪೀರಿಯಾಡಿಕ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಈ ವಿಧಾನ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿಯೂ ನಿಖರವಾಗಿಯೂ ಕಾಣುತ್ತದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಈವೆಂಟ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸರ್ಚ್ ಫಲಿತಾಂಶ [8] ನಲ್ಲಿ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಸೊಸೈಟಿ 2012 ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಮೀಟಿಂಗ್‌ನ ಸಾರಾಂಶ ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಪುಟ ಇರಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಇದು 25 ಸಿಂಪೋಸಿಯಾ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಸಂಶೋಧನಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು ನಾಲ್ಕು ಲೇಖನಗಳ ಸಂಗ್ರಹ ಪುಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಮಟೀರಿಯಲ್ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಸೊಸೈಟಿ 2012 ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಮೀಟಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಗಮನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು E-MRS ನಿಂದ “ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್” ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ 2012 ರ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, “2D ಕ್ವಾಸಿಪೀರಿಯಾಡಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಕ್ರಿಸ್ಟಲ್ಸ್” ಮತ್ತು “ಲೇಯರ್ಡ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಕ್ಲೋಕ್ಸ್ ಟು ಟೈಲರ್ ದ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾಟರಿಂಗ್ ಅಟ್ ದ ನ್ಯಾನೋಸ್ಕೇಲ್” ಮುಂತಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಲೈಬ್ರರಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನ್ಯೂಸ್ ಆರ್ಕೈವ್ಸ್ – 2012 ರಲ್ಲಿ E-MRS 2012 ಸೈ ರೆಪ್‌ನ ಸ್ಪೆಷಲ್ ಇಶ್ಯೂ, ಮಂಟಿಕೋನ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಮಟೀರಿಯಲ್ಸ್ ಲ್ಯಾಬ್‌ನ ಆಹ್ವಾನಿತ ಪೇಪರ್ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಪ್ರವೇಶಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಹಳೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಸಾಧ್ಯವಾದ ಸೈಟ್ ಪ್ರವೇಶ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಮಂಟಿಕೋನ್ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

E-MRS 2012 ಕುರಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

“ಲೇಯರ್ಡ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಕ್ಲೋಕ್ಸ್” ವಿಷಯವನ್ನು E-MRS 2012 ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಗ್ರಾಫಿನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಟಲಿಸಿಸ್ ಹೋಲುವ ಇತರ ಸಾಧ್ಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಗ್ರಾಫಿನ್, ಫೋಟೋವೋಲ್ಟಾಯಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾನೋಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಕಾಂಪೌಂಡ್‌ಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ. ಇದರಿಂದ ನನ್ನ ಗಮನವನ್ನು ನ್ಯಾನೋ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಅಂಶಗಳತ್ತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗಿದೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ನನ್ನ ಗಮನವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

2012 ರ Nature ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್‌ನ “2D ಕ್ವಾಸಿಪೀರಿಯಾಡಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಕ್ರಿಸ್ಟಲ್ಸ್” ಕುರಿತು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕಾಲರ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಹುಡುಕಾಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ನಾನ್-ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ಸ್‌ನ 2012 E-MRS ಸ್ಪೆಷಲ್ ಇಶ್ಯೂನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಇದು ಗ್ರಾಫಿನ್ ಅಥವಾ ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಆಕ್ಸೈಡ್ಸ್‌ನಂತಹ ನಾನ್-ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ವಿಷಯಗಳ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಲೇಖನಗಳ ಹೊರತುಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಗತಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು ಗ್ರಾಫಿನ್ ಸೂಪರ್‌ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ನ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಬಹುಶಃ ಇದು Sci Rep ಲೇಖನದಿಂದಾಗಿರಬಹುದು. ಪಾಡೂರು, ಯಾಕೋವ್ಲೆವ್, ಚೆನ್ ಮತ್ತು ಅಲು ಎಂಬ ಲೇಖಕರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಪಜಲ್‌ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ನಾನು E-MRS 2012 ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಮೀಟಿಂಗ್‌ನ Sci Rep ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮೋನಿಕ್ ಘಟನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದ ಆಹ್ವಾನಿತ ಪೇಪರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ವಿಮರ್ಶೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಗ್ರಾಫಿನ್, ಕ್ಯಾಟಲಿಸಿಸ್, ಎನರ್ಜಿ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್, ನ್ಯಾನೋಮೆಡಿಸಿನ್ ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ತಜ್ಞ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳು

ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಜ್ಞ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಹಲವಾರು ಗಂಟೆಗಳ ಕಷ್ಟದ ಕೈಯಾರೆ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿರುವುದಾಗಿ ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸಿದರು.

ಪಾಸ್ ದರ ವರ್ಸಸ್ ಗರಿಷ್ಠ ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳು

ಮಾಡೆಲ್ ಹೆಚ್ಚು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಿ ಅದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಆಲೋಚಿಸಿದಂತೆ, ಅದರ ಪ್ರದರ್ಶನ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದಕ್ಕೆ ಯೋಚಿಸಲು ಸಮಯ ನೀಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ತಜ್ಞ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ: 4 ಗಂಟೆಗಳು

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.

ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಗ್ಲಾಸಿ ಪಾಲಿಮರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ-ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಹಿರುವಿಕೆ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಊಹೆಗಳ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಮುಕ್ತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಸರಿ, ನೋಡುತ್ತೇನೆ. ಗ್ಲಾಸಿ ಪಾಲಿಮರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರ-ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯ ಕುರಿತು MDPIಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಹುಶಃ ಮುಕ್ತ ಪ್ರವೇಶ ಆಗಿರಬಹುದು.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ
ನಾನು ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾಡೆಲ್ ಮತ್ತು MDPI ಪತ್ರಿಕೆಯೊಳಗಿನ ಅದರ ವಿಸ್ತೃತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಮುಖ್ಯ ಗುಣಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವರದಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ Henry's law constant, Langmuir affinity constant ಮತ್ತು Langmuir capacity constantಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

“Equation (3)” ಮತ್ತು “Equation (4)” ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸೂತ್ರದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಇರಬಹುದೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು PDF ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಸಂಬಂಧಿತತೆಯನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

Freeman ಮತ್ತು Koros (1980) ರಚನೆಯು “Model for sorption of mixed gases in glassy polymers” ಎಂಬ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದರ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೂಲಕ ದೃಢಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಲೇಖನಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

“pmc.ncbi.nlm.nih.gov” ನ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅದೇ MDPI ಲೇಖನವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಅದು ಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅಥವಾ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಕುತೂಹಲವಿದೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಗ್ಲಾಸಿ ಪಾಲಿಮರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ವಿವಿಧ ಅನಿಲ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಮಿಶ್ರಣದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಬನ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಪಾಲಿಮರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೀಥೇನ್ ಹೀರುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಶುದ್ಧ ಅನಿಲ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮೀಥೇನ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಜೋಡಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

“ವಿಸ್ತರಿತ ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಸಮೀಕರಣ ಮಿಶ್ರಣ” ಎಂಬ ಪದವು ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಸೂಪರ್‌ಕಂಡಕ್ಟಿಂಗ್ ಕೇಬಲ್ ಸಮೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

“ಪಾಲಿಮರ್ ಮೆಂಬ್ರೆನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಶೋಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಾರಿಗೆ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು” ಎಂಬ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

PDF ಲಿಂಕ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಫಲಿತಾಂಶ [2] ಕುರಿತಾಗಿ ಕುತೂಹಲವಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಭಾಗವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಇದು ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೈನರಿ ಮಿಶ್ರಣಕ್ಕೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, A ಅಂಶದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಭಾಗೀಯ ಒತ್ತಡಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಹೀರುವಿಕೆ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರಕಾರ, ಶುದ್ಧ ಅನಿಲ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಎರಡನೇ ಅನಿಲವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಸ್ಥಿರ ಭಾಗೀಯ ಒತ್ತಡದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹೀರುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

PDF ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

nature.com ನಲ್ಲಿ ಇರುವ PDF (ಬಹುಶಃ ಹಳೆಯ Yampol'ski ಲೇಖನ) ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ಆದರೆ ಪಠ್ಯದ ಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ University of Texas at Austin ರೆಪಾಸಿಟರಿಯಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ರೆಪಾಸಿಟರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

UT ರೆಪಾಸಿಟರಿ ಫಲಿತಾಂಶ ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿತವಾಗದಿರಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ. ಅದರೊಳಗೆ ಹುಡುಕುವುದು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶ [3] ಡ್ಯುಯಲ್ ಮೋಡ್ ಮಿಶ್ರಣ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಭಾಗವನ್ನೊಳಗೊಂಡಿದೆ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮಾದರೀಕರಣದ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಗಮನವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಹುಡುಕಾಟವು ಸರಿಯಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ನನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಶುದ್ಧ ಅನಿಲಗಳಿಗಾಗಿ ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ: ಹೆನ್ರಿ ಕರಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಂಗ್ಮುಯರ್ ಮೈಕ್ರೋವಾಯ್ಡ್ ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವಿಕೆ. ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಹೀರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಾಧಾರಣತೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

hero.epa.gov ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

hero.epa.gov ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಮೂರ್ತ ಅಥವಾ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಸ್ಪರ್ಧೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸೈಜೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಿರತೆ ಮುಂತಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಊಹೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಿಶ್ರ-ಅನಿಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವುದು.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಡ್ಯುಯಲ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಗಳು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಪಾಲಿಮರ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅಭಾವವು ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸದಿರಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

6FDA-mPDA ಯಲ್ಲಿ CO2-CH4 ಅಸಾಧಾರಣ ವಿಲೀನತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದು, ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲಗಳು ವಿಲೀನತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರಣವಲ್ಲ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಪಾಲಿಮರ್ ಮೆಂಬ್ರೆನ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆ ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳ ಚರ್ಚೆಗೆ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ, MDPI 2019 ಮತ್ತು Vopicka 2014 ಮುಂತಾದ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಬ್ರೌಸ್ ಕ್ರಮ]

ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಶುದ್ಧ ಹಾಗೂ ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆ ಕುರಿತು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೃಜಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಊಹೆಗಳಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

ವಿಷಯವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾ, ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗೆ ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

[ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮ]

ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಸರಿ, ನೋಡುತ್ತೇನೆ. ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಹೀರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ಮಿಶ್ರಣಗಳ ಕುರಿತಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ [3], [20], [22], ಮತ್ತು [21] ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಗೊಂದಲ ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗೆ (k), (C_H') ಮತ್ತು (b) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಶುದ್ಧ ಅನಿಲ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮೀಕರಣಗಳು ವಿವರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.

ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ನಾನು ಬಹುಪರಿಹಾರದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಫಿಟ್‌ಗಳು, ಪಾಲಿಮರ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸೈಜೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕಾಲಮಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲ ಹೀರುವಿಕೆಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಕಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ.

ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

ಹೀರುವಿಕೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಶುದ್ಧ ಅನಿಲಗಳಿಗಾಗಿ ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಮಾಡೆಲ್, ಮಿಶ್ರ ಅನಿಲಗಳಿಗೆ ಅದರ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸವಾಲುಗಳ ಕುರಿತ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿಯೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಯೂ ಕಾಣುತ್ತದೆ.

ಅಂದಾಜು ಆರ್ಥಿಕ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಜ್ಞ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪಾಸ್ ದರ.

ಅಂದಾಜು ಗಂಟೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಜ್ಞ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪಾಸ್ ದರ.

ಕಾರ್ಯದ ಅಂದಾಜು ಆರ್ಥಿಕ ಮೌಲ್ಯವು ಮಾನವನಿಗೆ ಬೇಕಾಗುವ ಗಂಟೆಗಳಿಗಿಂತ ಪಾಸ್ ದರದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ — ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗುವವುಗಳು, ಮಾನವರಿಗೆ ಸಮಯ ವ್ಯಯವಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಮಿತಿಗಳು

ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಮುಖ ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿದ್ದು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ. ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಪ್ಪು ತಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ನಿರ್ಗಮನ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೂ ಅದು ಹಳೆಯ ChatGPT ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ನಂಬಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವದಂತಿಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಕಷ್ಟಪಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಶ್ವಾಸಮಟ್ಟದ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳು ಇರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು ಆರಂಭವಾಗಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಈ ಎಲ್ಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸುಧಾರಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.

ಪ್ರವೇಶ

ChatGPTಯಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಷ್ಟೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣಕ ಶಕ್ತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇಂದು ನಾವು ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು 100 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳವರೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ Pro users ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ Plus ಮತ್ತು Team users ಗೆ ಪ್ರವೇಶ ದೊರೆಯಲಿದೆ, ನಂತರ Enterprise ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರದೇಶದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನೀಡಲು ನಾವು ಇನ್ನೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.

ನಾವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ವೇಗವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಚಾಲಿತವಾದ ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಎಲ್ಲಾ ಪೇಡ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೇಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.

ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವಾರಗಳು ಮತ್ತು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಿಡುಗಡೆಗೆ ನಿಗಾದಾಯಕವಾಗಿ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವ ನಮ್ಮ ನೀತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಭದ್ರತಾ ತಪಾಸಣೆಗಳು ನಮ್ಮ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದರೆ, ಸುಮಾರು ಒಂದು ತಿಂಗಳೊಳಗೆ ನಾವು ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು Plus ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.

ಮುಂದೇನು

ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಇಂದು ChatGPT ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಈ ತಿಂಗಳೊಳಗೆ ಮೊಬೈಲ್ ಮತ್ತು ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ ಓಪನ್ ವೆಬ್ ಮತ್ತು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ— ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಲಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್, ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಜಾರಿಗಾಗಿ ChatGPTಯಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಅನುಭವಗಳು ಜೊತೆಯಾಗಿ ಬರುವಂತೆ ನಾವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಸಂಶೋಧನೆ, ಅದು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪರಿಶೋಧನೆ ನಡೆಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ Operator ಎಂಬ ಸಂಯೋಜನೆಯು ChatGPTಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಫೆಬ್ರವರಿ 3, 2025 ಅನುಬಂಧ: ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ o3 ನ ಆರಂಭಿಕ ಆವೃತ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ನಾವು ಕಠಿಣ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಸನ್ನದ್ಧತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇವೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಧ್ಯಮ⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಅಪಾಯ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ನಿವಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೀಮಿತ ಬಿಡುಗಡೆಯನ್ನು ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಕಟವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. Plus ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಸುರಕ್ಷತಾ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಪಾದಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು

1
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸೋರಿಕೆಯಾದವು ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಕೆಲವು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ URL‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ.

ಲೇಖಕರು

OpenAI

ಸಂಶೋಧನಾ ನಾಯಕರು

Isa Fulford, Zhiqing Sun

ಮೂಲ ಸಹಭಾಗಿಗಳು

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

ಪ್ರಮುಖ ಸಹಭಾಗಿಗಳು

ಸಂಶೋಧನೆ

ಎಲೆನ್ ಯಾ ಲೆ, ಎರಿಕ್ ಮಿಚೆಲ್, ಎರಿಕ್ ವಾಲೆಸ್, ಹ್ಯೂಂಗ್ ವಾನ್ ಚಂಗ್, ಇಗ್ನಾಸಿ ಕ್ಲಾವೆರಾ, ಲಿಯೋ ಲಿಯು, ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕುಹ್ನ್, ಲೂಯಿಸ್ ಫೆವ್ರಿಯರ್, ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಶ್ವಾರ್ಜರ್, ಸಾಚಿ ಜೈನ್, ಸ್ಕಾಟಿ ಯಾನ್, ಶುನ್ಯು ಯಾವ್, ವಿಟ್ಚೈರ್ ಪೊಂಗ್

ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ

ಕಾರ್ಪಸ್ ಚಾಂಗ್, ಹ್ಯಾರಿ ಝಾವೊ, ಜೋಸೆಫ್ ಟ್ರಾಸಟ್ಟಿ, ಜೋಶುವಾ ಡಿಕನ್ಸ್, ಮ್ಯಾಟ್ ಕಾಫರ್, ಮೈಕ್ ಟ್ರ್ಪ್ಸಿಕ್, ಮಿನ್ನಿಯಾ ಫೆಂಗ್, ನೀಲ್ ಅಜ್ಜಾರಪು, ಪೀಟರ್ ವಿದಾನಿ, ಶಾನ್ ಫಿಟ್ಜೆರಾಲ್ಡ್

ಸಹಭಾಗಿಗಳು

ಸಂಶೋಧನೆ

ಅಹ್ಮೆದ್ ಎಲ್-ಕಿಶ್ಕಿ, ಎ.ಜೆ. ಆಸ್ಟ್ರೋ, ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡರ್ ವೇ, ಅಂದ್ರೇ ಘೆರ್ಘೆ, ಆಂಡ್ರೂ ಕಾಂಡ್ರಿಚ್, ಅಂದ್ರೇ ಮಿಶೆಂಕೊ, ಅನುಜ್ ನಾಯರ್, ಬೆಹ್ರೂಜ್ ಘೋರ್ಬಾನಿ, ಬ್ರೈಡನ್ ಈಸ್ಟ್‌ಮನ್, ಚಕ್ ಲಿ, ಫೋಯಿವೋಸ್ ಟ್ಸಿಂಪೋರ್‌ಲಾಸ್, ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ ಸಾಂಗ್, ಜಿಯಾಂಬಾಟಿಸ್ಟಾ ಪರಾಸ್ಕಾಂಡೋಲೋ, ಗಿಲ್ಡಾಸ್ ಷಾಬೋ, ಹೆಸ್ಸಮ್ ಬಾಗೆಹರಿನೇಜಾದ್, ಹೈಟಾಂಗ್ ಹೂ, ಹಾಂಗ್ಯೂ ರೆನ್, ಹೆನ್ರಿ ಅಸ್ಪೆಗ್ರೆನ್, ಹಂಟರ್ ಲೈಟ್‌ಮನ್, ಇಲ್ಯಾ ಕೋಸ್ಟ್ರಿಕೋವ್, ಇಲ್ಗೆ ಅಕ್ಕಾಯಾ, ಜೇಮ್ಸ್ ಲೆನನ್, ಜೀನ್ ಹಾರ್ಬ್, ಜೋನಾಥನ್ ವಾರ್ಡ್, ಕಾಯ್ ಚೆನ್, ಕ್ಯಾಟಿ ಶಿ, ಕೆವಿನ್ ಲಿಯು, ಕೆವಿನ್ ಯು, ಮನೂಕಾ ಸ್ಟ್ರಾಟಾ, ಮಾರ್ವಿನ್ ಝಾಂಗ್, ಮೆಂಗ್ಯೂಯಾನ್ ಯಾನ್, ಮೊಸ್ತಾಫಾ ರೋಹನಿನೇಜಾದ್, ನೋಮ್ ಬ್ರೌನ್, ಫೀಬಿ ಥಾಕರ್, ರಾಜ್ ಗೋನ್, ರಿಯಾ ಮಿಯಾರಾ, ಸ್ಪೆನ್ಸರ್ ಪಪೇ, ಟೇಲರ್ ಗಾರ್ಡನ್, ವೆಂಡಾ ಝೋ, ವೆನ್‌ಲೆ ಷಿ, ಯಶ್ ಪಾಟೀಲ್, ಯಾನ್ ಡುಬೋಯಿಸ್, ಯೂಲಾಂಗ್ ಚೆಂಗ್, ಯುಶಿ ವಾಂಗ್, ವ್ಯಾಟ್ ಥಾಮ್ಸನ್

+ o3 ಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಕೊಡುಗೆದಾರರು.

ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

ಅಡಮ್ ಕಲೈ, ಅಲೆಕ್ಸ್ ಬ್ಯೂಟೆಲ್, ಆಂಡ್ರಿಯಾ ವಲ್ಲೋನ್, ಆಂಡಿ ಆಪಲ್‌ಬಾಮ್, ಡೇವಿಡ್ ರಾಬಿನ್ಸನ್, ಎಲಿಜಬೆತ್ ಪ್ರೋಹ್ಲ್, ಇವಾನ್ ಮೇಯ್ಸ್, ಗ್ರೇಸ್ ಝಾವೊ, ಇರೀನಾ ಕೊಫ್ಮನ್, ಜೆಸನ್ ಫಾಂಗ್, ಜೋಕ್ವಿನ್ ಕ್ವಿನೋನೆರೊ ಕ್ಯಾಂಡೆಲಾ, ಜೊಯೆಲ್ ಪ್ಯಾರಿಶ್, ಕೆವಿನ್ ಲಿಯು, ಕ್ರಿಸ್ಟೆನ್ ಯಿಂಗ್, ಲಮಾ ಅಹ್ಮದ್, ಲಿಯೋನ್ ಮಕ್ಸಿನ್, ಲೇಟನ್ ಹೋ, ಮೇಘನ್ ಶಾ, ಮಿಚೆಲ್ ವಾಂಗ್, ಮೈಲ್ಸ್ ವಾಂಗ್, ಫಿಲಿಪ್ ಗುಯೋ, ಓಲಿವಿಯಾ ವಾಟ್ಕಿನ್ಸ್, ಓವೆನ್ ಕ್ಯಾಂಪ್ಬೆಲ್-ಮೂರ್, ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಚಾವೊ, ಸ್ಯಾಮ್ ಟೊಯ್ಜರ್, ಸ್ಯಾಮುಯೆಲ್ ಮಿಸೆರೆಂಡಿನೊ, ಸಂದಿನಿ ಅಗರವಾಲ್, ತೇಜಲ್ ಪಾಟ್ವರ್ಧನ್, ಟೀನಾ ಶ್ರೀಸ್ಕಂದರಾಜ್, ಟ್ರಾಯ್ ಪೀಟರ್ಸನ್, ಯೊಡಾಂಗ್ ಯು, ಯುನ್ಯುನ್ ವಾಂಗ್

ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ

ಅಡಮ್ ಕಾಪೆಲ್, ಅಡಮ್ ವೆಲ್ಸ್, ಅಡೆಲ್ ಲಿ, ಆಂಡಿ ಆಪಲ್‌ಬಾಮ್, ಅಂದ್ರೇ ಮಾಲೆವಿಚ್, ಆಂಡ್ರೂ ಡ್ಯೂಬರ್‌ಸ್ಟೀನ್, ಆಂಡ್ರೂ ಹೋವೆಲ್, ಆಂಟನ್ ತನಾನೇವ್, ಆಶ್ಲಿ ಟೈರಾ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡನ್ ವಾಕ್‌ಇನ್, ಬ್ರಯಾನ್ ಅಶ್ಲಿ, ಕ್ಯಾರಿ ಬ್ಯಾಸ್‌ಿನ್, ಕ್ಯಾರಿ ಹಡ್ಸನ್, ಕೋರಿ ಡೆಕಾರೊ, ಕ್ರಿಸ್ಟಿನಾ ಶೆ, ಡೆರಿಕ್ ಚೆನ್, ದಿಬ್ಯ ಭಟ್ಟಾಚಾರ್ಯ, ಡ್ರಿಯಾ ಲೋಪೆಜ್, ಎರಿಕ್ ಆಂಟೋನೊ, ಎರಿಕ್ ಬರ್ಕೆ, ಫಿಲಿಪ್ಪೊ ರಾಸೊ, ಫೋಟಿಸ್ ಚಾಂಟ್ಜಿಸ್, ಫ್ರೆಡ್ಡಿ ಸುಲಿಟ್, ಹ್ಯಾರಿಸ್ ಕೊಹೆನ್, ಹೀಥರ್ ವಿಥ್ನಿ, ಜಯ್ ಡಿಕ್ಷಿತ್, ಜೆಫ್ರಿ ಹಾನ್, ಜೆನ್ ರಾಬಿನ್ಸನ್, ಜೆಸಿಕಾ ಶಿಹ್, ಜೊಯೆಲ್ ಪ್ಯಾರಿಶ್, ಕಾನ್ ವು, ಕೆವಿನ್ ಗ್ಲಾಡ್‌ಸ್ಟೋನ್, ಕ್ಷಿತಿಜ್ ವಾಧ್ವಾ, ಲಿಯೋ ವಾಂಡ್ರಿಯಲ್, ಲೇಟನ್ ಹೋ, ಲಿಯಾಂಗ್ ಚೆನ್, ಮ್ಯಾಡೆಲೈನ್ ಕ್ರಿಶ್ಚಿಯನ್, ಮ್ಯಾಮಿ ರೈನ್‌ಗೋಲ್ಡ್, ಮ್ಯಾಟ್ ಜೋನ್ಸ್, ಮಿಚೆಲ್ ಫ್ರಾಡಿನ್, ಮೈಕ್ ಮ್ಯಾಕ್ಲೇ, ಮಿಂಗ್ಸುವಾನ್ ವಾಂಗ್, ನಾಚೊ ಸೋಟೊ, ನಿಕೊ ಫೆಲಿಕ್ಸ್, ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಡೆಲಾನಿ, ಪಾಲ್ ಮೆಕ್‌ಮಿಲ್ಲನ್, ಫಿಲಿಪ್ ಪ್ರೋನಿನ್, ರೋಡ್ರಿಗೊ ರಿಯಾಜಾ ಪೆರೇಸ್, ಸ್ಯಾಮುಯೆಲ್ ಮಿಸೆರೆಂಡಿನೊ, ಸ್ಕಾಟ್ ಎಥರ್ಸ್‌ಮಿತ್, ಸ್ಟೀವನ್ ಬಾಲ್ಡ್ವಿನ್, ಥಾಮಸ್ ಡಿಮ್ಸನ್, ಟೊಮೊ ಹಿರಾಟ್ಸುಕಾ, ಯಾಮಿಂಗ್ ಲಿನ್, ಯಾರಾ ಖಾಕ್‌ಬಾಜ್, ಯಿನಿಂಗ್ ಚೆನ್

ನಾಯಕತ್ವ

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