2 февруари 2025 г.

Претставување на длабинско истражување

Агент што користи расудување за да синтетизира големи количини на онлајн информации и да заврши истражувачки задачи во повеќе чекори за тебе. Достапно за Pro корисници денес, следни се Plus и Team.

Пробај го во ChatGPT

Се вчитува...

Ажурирање на 10 февруари 2026 година: Сега можеш да поврзеш длабоко истражување со кој било MCP или апликација и да ги ограничиш веб-пребарувањата на доверливи сајтови, за да можеш да се фокусираш на автентични, индустриски стандардни извори. Исто така, сега можеш да го следиш напредокот во реално време и да прекинеш за да прецизираш со последователни промптови или нови извори. Го ажуриравме визуелното искуство за да биде полесно да го започнеш, следиш и прегледаш твоето истражување од почеток до крај.

Ажурирање од 17 јули 2025 година: Длабинското истражување сега може да оди уште подлабинско и пошироко со пристап до визуелен прелистувач како дел од агентот ChatGPT. За да пристапите до овие ажурирани можности, едноставно изберете „режим на агент“ од паѓачкото мени во составувачот и директно внесете го своето барање. Оригиналната функционалност за длабинско истражување останува достапна преку опцијата „длабинско истражување“ во менито со алатки.

Ажурирање од 24 април 2025 година: Значително ја зголемуваме зачестеноста за користење длабинско истражување — Корисниците на Plus, Team, Enterprise и Edu сега добиваат 25 барања месечно, корисниците на Pro добиваат 250, а корисниците на Free добиваат 5. Ова е овозможено преку нова лесна верзија на длабинско истражување, поддржана од верзија на o4-mini, дизајнирана да биде поекономична, а воедно да го задржи високиот квалитет. Откако ќе го достигнете ограничувањето за целосната верзија, вашите барања автоматски ќе се префрлат на лесната верзија.

Ажурирање на 25 февруари 2025 година: Сите корисници на Plus сега може да користат длабинско истражување.

Ажурирање на 5 февруари 2025 година: Длабинското истражување сега е достапно за Pro корисниците во Обединетото Кралство, Швајцарија и Европската економска област.

Денес го лансираме длабинското истражување во ChatGPT, нова агентска способност која спроведува истражување во повеќе чекори на интернет за сложени задачи. За десетина минути постигнува нешто што на човек би му одзело многу часови.

Deep Research е следниот агент на OpenAI кој може самостојно да работи за вас — му давате индикација и ChatGPT ќе најде, анализира и синтетизира стотици онлајн извори за да креира сеопфатен извештај на ниво на истражувачки аналитичар. Поддржан од верзија на претстојниот модел OpenAI o3, оптимизиран за прелистување на веб и анализа на податоци, тој користи расудување за пребарување, толкување и анализа на огромни количини текст, слики и PDF-датотеки на интернет, прилагодувајќи се по потреба како реакција на информациите со кои се среќава.

Способноста да се синтетизира знаењето е предуслов за креирање ново знаење. Поради тоа, длабинските истражувања претставуваат значаен чекор кон нашата поширока цел за развој на AGI, кој долго време го замислувавме како способен да произведе нови научни истражувања.

Зошто изградивме длабинско истражување

Длабинското истражување е наменето за луѓе кои вршат интензивна работа со знаење во области како финансии, наука, политика и инженерство и им е потребно темелно, прецизно и сигурно истражување. Може да биде подеднакво корисно за пребирливи купувачи кои бараат хипер-персонализирани препораки за купувања кои обично бараат внимателно истражување, како што се автомобили, апарати за домаќинство и мебел. Секојa излезна информација е целосно документирана, со јасни цитати и резиме на неговото размислување, што го олеснува референцирањето и потврдувањето на информациите. Особено е ефикасно во пронаоѓање нишни, неинтуитивни информации кои би барале прелистување на бројни веб-страници. Длабинското истражување ослободува драгоцено време овозможувајќи ви да ги префрлите и забрзате сложените, временски интензивни веб-истражувања со само едно барање.

Длабинско истражување независно открива, расудува и консолидира увиди од целата мрежа. За да се постигне ова, моделот беше обучен на задачи од реалниот свет кои бараат употреба на прелистувач и алатки на Python, користејќи ги истите методи на зајакнување на учењето зад OpenAI o1, нашиот прв модел за расудување. Иако o1 покажува импресивни способности во кодирање, математика и други технички домени, многу реални предизвици бараат обемен контекст и собирање информации од различни онлајн извори. Длабинското истражување се надградува на овие способности за расудување за да го премости тој јаз, овозможувајќи му да ги преземе типовите проблеми со кои луѓето се соочуваат на работа и во секојдневниот живот.

Како се користи длабинско истражување

Во ChatGPT, изберете ‘длабинско истражување’ во составувачот на пораки и внесете го своето барање. Кажете му на ChatGPT што ви треба - без разлика дали станува збор за конкурентска анализа на платформите за стриминг или персонализиран извештај за најдобриот велосипед за патување на работа. Може да прикачите датотеки или електронски табели за да додадете контекст на твоето прашање. Откако ќе започне да работи, се појавува странична лента со резиме на преземените чекори и користените извори.

Длабинско истражување може да трае од 5 до 30 минути за да ја заврши својата работа, одвојувајќи го потребното време за да се нурне длабински во интернетот. Во меѓувреме, може да се повлечете или да работите на други задачи — ќе добиете известување откако ќе заврши истражувањето. Конечниот резултат пристигнува како извештај во разговор – во следните неколку недели, ќе додаваме и вградени слики, визуализации на податоци и други аналитички резултати во овие извештаи за поголема јасност и контекст.

Во споредба со длабинско истражување, GPT‑4o е идеален за мултимодални разговори во реално време. За повеќестрани, специфични за доменот прашања каде што длабочината и деталите се од клучно значење, способноста на длабинското истражување да спроведе обемно истражување и да цитира секое тврдење е разликата помеѓу брзо резиме и добро документиран, потврден одговор што може да се користи како работен производ.

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.

Длабоко истражување

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.

Длабинско истражување одговара на индикацијата на многу детален начин, обезбедувајќи паралелни податоци специфични за земји за топ 10 развиени и топ 10 земји во развој за лесна референца и споредба. Ги користи тие информации за да понуди детални препораки за влез на пазарот кои засновани на добри информации и се употребливи.

Како функционира

Длабинското истражување беше обучено со користење на зајакнување на учењето од крај до крај за тешки задачи за прелистување и расудување во различни домени. Преку таа обука, научи да направи план и да изврши траекторија во повеќе чекори за да ги пронајде потребните податоци, враќајќи се назад и реагирајќи на информации во реално време каде што е потребно. Моделот исто така може да прелистува кориснички поставени датотеки, да креира и итерира графикони со помош на алатката Python, да вградува и генерирани графикони и слики од веб-страници во своите одговори, и да цитира специфични реченици или пасуси од своите извори. Како резултат на оваа обука, достигнува нови височини на бројни јавни евалуации фокусирани на проблеми од реалниот свет.

Последниот испит на човештвото

На „Последниот испит на човештвото“⁠(се отвора во нов прозорец), неодамна објавена евалуација што тестира вештачка интелигенција низ широк спектар на теми со прашања на експертско ниво, моделот што го напојува длабинското истражување постигнува нов рекорд со точност од 26,6%. Овој тест се состои од над 3.000 прашања со избор од повеќе понудени одговори и кратки одговори за повеќе од 100 предмети, од лингвистика до ракетна наука, од класици до екологија. Во споредба со OpenAI o1, најголемите придобивки се појавија во хемијата, хуманистичките и општествените науки и математиката. Моделот што го поттикнува длабинското истражување покажа човечки пристап со тоа што ефективно бараше специјализирани информации кога беше потребно.

Модел	Точност (%)
GPT-4o	3,3
Grok-2	3,8
Claude 3.5 Sonnet	4,3
Gemini Thinking	6,2
OpenAI o1	9,1
DeepSeek-R1*	9,4
OpenAI o3-mini (средно)*	10,5
OpenAI o3-mini (високо)*	13,0
OpenAI длабоко истражување**	26,6

* Моделот не е мултимодален, проценката е извршена само со подмножество на текст.

**со прелистување + алатки за Python

GAIA

На GAIA⁠(се отвора во нов прозорец)¹, јавен репер кој ја оценува вештачката интелигенција на прашања од реалниот свет, моделот што го напојува длабинското истражување достигнува ново ниво на врвна технологија (SOTA), на врвот на надворешната лидерска табела⁠(се отвора во нов прозорец). Опфаќајќи прашања на три нивоа на тежина, успешно завршување на овие задачи бара способности како расудување, мултимодална флуентност, веб-пребарување и вештина за користење алатки.

GAIA
	Ниво 1	Ниво 2	Ниво 3	Просек
Претходен SOTA(се отвора во нов прозорец)	67,92	67,44	42,31	63,64
Длабоко истражување (pass@1)	74,29	69,06	47,6	67,36
Длабоко истражување (cons@64)	78,66	73,21	58,03	72,57

Примери за задачи GAIA

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.]

Clarifying the search

I’m piecing together the request for an article from 2012 in Scientific Reports that details a nano-compound, excluding any related to plasmonics. Likely, this involves filtering specific topics or compounds, like silver or graphene.

Piecing together details

I’m sub-searching "Scientific Reports 2012 nanoparticle," likely seeking nano-compounds. Interested in filtering out plasmon-related topics, possibly focusing on silver, graphene, or quantum dots.

[пребарувачка дејство]

Навигација низ филтрите за пребарување

Истражувам напредно филтрирање за пребарување на nature.com и Scientific Reports за 2012 година, обидувајќи се да пронајдам статии за аморфни јаглеродни наночестички во прехранбени карамели.

Идентификување на зборникот на трудови од конференцијата

Резултатите од пребарувањето откриваат конференциски труд насловен „2D квазипериодични плазмонски кристали“ од 2012 година, веројатно пронајден во категоријата „Конференциски трудови“ во Scientific Reports.

[прелистува дејство]

Reflecting on potential issues

I’m considering the reasons behind a web page misconception, likely due to an outdated agent type or inadvertent blockage.

[прелистува дејство]

Considering dynamic options

I’m thinking about a nature site with dynamic content or a cached version. Alternatively, trying a search for specific phrases might help.

[пребарувачка дејство]

Pinpointing key features

OK, I’m identifying four conference proceedings from 2012 in Sci Rep. Notably, some mention "plasmonic" and should be excluded.

[прелистува дејство]

Составување на увидите

Собирам информации за пристап до кеширани верзии или проширувања на фрагменти за специфични наслови за да обезбедам сеопфатна анализа.

[пребарувачка дејство]

Собирање на деталите

Го забележувам напредокот од Пролетниот состанок на Европското здружение за истражување на материјали во 2012 година до научниот извештај, со фокус на зборникот од конференцијата. Овој пристап помага да се воспостави контекст и релевантност.

[пребарувачка дејство]

Индиции за следење на дневникот

Обид да се поврзат зборниците на трудови од конференцијата од крајот на 2012 година со списанието „Scientific Reports“, со фокус на плазмонски 2D квазипериодични материјали. Овој пристап изгледа методичен и прецизен.

[пребарувачка дејство]

Анализирање на детали за настанот

Забележувајќи дека резултатите од пребарувањето [8] вклучуваат страница што веројатно го сумира Пролетниот состанок на Европското друштво за истражување на материјали 2012, вклучувајќи 25 симпозиуми.

[прелистува дејство]

Составување на истражување

Испитувам веројатна страница од колекција со 4 статии, разгледувајќи теми за плазмоника и метаматеријали и идентификувајќи клучни референци од Пролетниот состанок на Европското здружение за истражување на материјали 2012.

[прелистува дејство]

Прецизно одредување на фокусот

Се фокусирам на зборниците од конференцијата од 2012 година во „Scientific Reports“ од E-MRS, веројатно поврзани со теми како „2D квазипериодични плазмонски кристали“ и „Слоевити плазмонски плаштови за приспособување на оптичкото расејување на наноскала.“

[прелистува дејство]

Проценка на библиотечни извори

Размислувајќи за специјалното издание E-MRS 2012 Sci rep поканет труд на Monticone и лабораторијата за метаматеријали во News Archives – 2012.

[прелистува дејство]

Assessing accessibility

I’m gathering info on potential site access issues, considering outdated status or blockages. Also, evaluating the Monticone site for a list reference.

[прелистува дејство]

Piecing together E-MRS 2012

I’m trying to link "Layered Plasmonic Cloaks" to E-MRS 2012. Considering other possible topics like graphene and catalysis.

[прелистува дејство]

Идентификување на релевантни теми

Собирам информации за теми како графен, фотоволтаици и наноструктурирани соединенија, додека ги исклучувам оние поврзани со плазмоника. Ова ме наведува да се фокусирам на аспектите на нанотехнологијата пошироко.

[прелистува дејство]

Приспособување на мојот фокус

Ги проширувам параметрите за пребарување со внесување специфични идентификатори на страници и научници за да ги пронајдам статиите за 2D квазипериодични плазмонски кристали во Nature Scientific Reports од 2012 година.

[пребарувачка дејство]

Identifying non-plasmonic possibilities

I’m narrowing down the search to identify articles from the 2012 E-MRS special issue in Scientific Reports. This involves checking titles for non-plasmonic topics, like graphene or functional oxides. Progress is evident through focused searches and exclusion of plasmonic articles.

[пребарувачка дејство]

Piecing together clues

I’m analyzing interactions in a graphene superlattice, likely from a Sci Rep article. Considering titles by authors like Padooru, Yakovlev, Chen, and Alu.

[пребарувачка дејство]

Составување на сложувалката

Собирам информации за научниот извештај од Пролетниот состанок на E-MRS 2012, фокусирајќи се на поканети трудови, без плазмонски феномени. Типови што се разгледуваат се графен, катализа, енергетски материјали, наномедицина и сензори.

[пребарувачка дејство]

Задачи на експертско ниво

Во внатрешна евалуација на задачи на експертско ниво во различни области, експертите од доменот оценија дека длабинското истражување автоматизирало повеќе часови на тешко, рачно истражување.

Стапка на поминување наспроти максимален број на повици на алатки

Колку повеќе моделот прелистува и размислува за тоа што прелистува, толку подобро функционира, поради што е важно да му се даде време за размислување.

Примери на задачи од експертско ниво

Време зачувано на задачата: 4 часа

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.

Разбирање на модели на сорпција

Собирам информации за апсорпција на чисти и мешани гасови во стаклени полимери, со фокус на моделот на апсорпција со двоен режим и решавање на предизвиците во предвидувањата на моделирањето.

[пребарувачка дејство]

Оценување на отворен пристап

Добро, да видам. Резултатот од MDPI за сорпција на мешани гасови во стаклени полимери веројатно е со отворен пристап.

[прелистува дејство]

Испитување на делови
Собирaм сознанија од сорпцискиот модел со двоен режим и неговата проширена анализа во рамките на трудот MDPI.

[прелистува дејство]

Појаснување на клучните својства

Го испитувам лабораторискиот извештај за да ги разберам константите на законот на Хенри, афинитетот на Лангмур и капацитетот на Лангмур, кои ја опишуваат сорпцијата на гас.

[прелистува дејство]

Piecing together

I’m working through the possibility that "Equation (3)" and "Equation (4)" might be images or formula displays and considering consulting the PDF or searching for earlier references to understand them better.

[прелистува дејство]

Потврдување на релевантноста на насловот

Потврдувам дали документот од Фримен и Корос (1980) конкретно се совпаѓа со референцата „Model for sorption of mixed gases in glassy polymers“ со проверка на неговиот апстракт и наслов.

[пребарувачка дејство]

Examining article connections

I noticed that the result from "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" is likely the same MDPI article, and I’m curious to see if it presents the text or a simplified version.

[прелистува дејство]

Gathering info

I’m gathering information about pure and mixed gas sorption in glassy polymers. This is a critical step in understanding the material's behavior under different gas environments.

[пребарувачка дејство]

Спореди сорпција на гас

Забележав дека присуството на јаглерод диоксид во смесата влијае на сорпцијата на метан во полимерот, намалувајќи ја сорпцијата на метан во споредба со сценариото со чист гас.

[прелистува дејство]

Поврзување на концепти

Размислувам како терминот „проширена мешавина од равенки со двоен мод“ би можел да се поврзе со равенките на суперспроводливи кабли со двоен режим. Ова покажува потенцијал за поврзување на концепти низ полиња.

[пребарувачка дејство]

Requesting review details

I’m noting the request to review "Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane."

[прелистува дејство]

Проверка на PDF врска

Љубопитен сум за Резултатот [2] и истражувањето на исечокот, кој вклучува проширување на моделот со двоен режим на сорпција на бинарна мешавина и изразување на концентрацијата на А во однос на парцијални притисоци и константи.

[пребарувачка дејство]

Предвидување на сорпциското однесување

Моделот со двоен режим предвидува дека додавањето на втор гас ја намалува сорпцијата при постојан парцијален притисок, за разлика од сценаријата со чист гас.

[прелистува дејство]

Fetching a PDF

I’m gathering info on a nature.com PDF, possibly an older Yampol'ski article, but thinking about alternative sources like the University of Texas at Austin repository for a text snippet.

[прелистува дејство]

Евалуација на опциите за складирање

Открив дека резултатот од UT репозиториумот можеби не се прикажува правилно. Пребарувањето во него е несигурно. Алтернативно, резултатот [3] содржи фрагмент кој го опишува моделот на сорпција на мешавина со двоен режим, објаснувајќи конкурентни ефекти и неговата соодветност во моделирањето на експерименталните податоци.

[пребарувачка дејство]

Refining the focus

I’m adjusting my approach to ensure the search targets the right context.

[пребарувачка дејство]

Разбирање на модели на сорпција

Детално го опишувам сорпциски модел со двоен режим за чисти гасови: Хенриево растворање и Лангмурово полнење на микропразнини. Кај мешаните гасови, се истакнуваат конкурентната сорпција и неидеалностите.

[пребарувачка дејство]

Истражување на hero.epa.gov

Размислувајќи низ hero.epa.gov потенцијален апстракт или содржина.

[прелистува дејство]

Refining the model

I’m gathering insights on pure and mixed gas sorption, considering factors like competition, plasticization, and parameter stability. Incorporating mixed-gas data for more accurate predictions.

[прелистува дејство]

Справување со предизвиците на моделот за двојна сорпција

Спојувањето на параметрите и неединственоста влијаат на предвидувањата. Отсуството на промени во состојбата на полимерот може да доведе до пропусти.

[прелистува дејство]

Квантифицирање на отстапување

Ја квантифицирам неидеалната растворливост на CO2-CH4 во 6FDA-mPDA, покажувајќи ги ефектите на мешаните гасови врз растворливоста. Конкурентната сорпција не е единствената причина за намалување на селективноста на пропустливоста.

[прелистува дејство]

Incorporating references

I’m gathering citations, focusing on open-source materials like MDPI 2019 and Vopicka 2014, to support the discussion on differences and challenges in the dual-mode model for gas sorption in polymeric membranes.

[прелистува дејство]

Proposing sections

I’m organizing sections on pure vs mixed-gas sorption, exploring the dual-mode sorption model, and detailing challenges like parameter uncertainty and mixed gas prediction.

Organizing content

I’m focusing on the dual-mode sorption model, detailing pure and mixed-gas sorption behaviors, and highlighting key differences and challenges with bullet points and structured sections for clarity.

[пребарувачка дејство]

Choosing citations

OK, let me see. I’m leaning on [3], [20], [22], and [21] for their clear insights into dual-mode sorption and gas mixtures.

Mapping out parameters

I’m piecing together parameter names to avoid confusion. Sticking with (k), (C_H'), and (b) for clarity. The equations for pure gas and mixture are detailed and clearly formatted.

Addressing challenges

I’m tackling multi-solution parameter fits, polymer plasticization, and temporal effects. These intricacies make predicting pure and mixed gas sorption tricky.

Составување

Јас структурирам делови за разликите во сорпцијата, моделот со двоен режим за чисти гасови, неговото проширување на мешани гасови и придружните предизвици. Оваа прогресија изгледа логично и ефективно.

Стапка на положување на задачи на експертско ниво според проценета економска вредност

Стапка на успешност на задачи на експертско ниво според проценети часови

Проценетата економска вредност на задачата е повеќе поврзана со стапката на успех отколку со бројот на часови што би му биле потребни на човекот – работите што моделите ги сметаат за тешки се различни од оние што луѓето ги сметаат за одземање многу време.

Ограничувања

Длабинско истражување открива значајни нови способности, но сè уште е рано и има ограничувања. Понекогаш може да има халуцинации во однос на фактите во одговорите или да направи неточни заклучоци, иако со значително пониска стапка од постојните модели на ChatGPT, според внатрешните проценки. Може да има тешкотии со разликувањето на авторитативните информации од гласините и моментално покажува слабост во калибрацијата на довербата, често не успевајќи точно да ја пренесе неизвесноста. При лансирање, може да има мали грешки во форматирањето на извештаите и цитатите, а може да е потребно повеќе време за да започнат задачите. Очекуваме сите овие проблеми брзо да се подобрат со поголема употреба и со текот на времето.

Пристап

Длабинското истражување во ChatGPT моментално е многу компјутерски интензивно. Колку подолго време е потребно за истражување на едно барање, толку повеќе пресметковна моќ за инференција е потребна. Денес започнуваме со верзија оптимизирана за Pro корисници, со до 100 прашања месечно. Следнши што ќе добијат пристап се корисниците на Plus и Team , а потоа Enterprise. Сè уште работиме на обезбедување пристап за корисниците во Обединетото Кралство, Швајцарија и Европската економска област.

Сите платени корисници наскоро ќе добијат значително повисоки лимити на стапки кога ќе објавиме побрза и поекономична верзија на длабинско истражување поттикната од помал модел кој сепак обезбедува висококвалитетни резултати.

Во наредните седмици и месеци, ќе работиме на техничката инфраструктура, внимателно ќе го следиме тековното издание и ќе спроведуваме уште поригорозно тестирање. Ова се совпаѓа со нашиот принцип на итеративно распоредување. Ако сите безбедносни проверки продолжат да ги исполнуваат нашите стандарди за објавување, очекуваме да објавиме длабинско истражување за корисниците на Plus за околу еден месец.

Што е следно

Длабинско истражување е достапно денес на ChatGPT веб, и ќе биде воведено на мобилни и десктоп апликации во текот на месецот. Во моментов, длабинското истражување може да пристапи до отворената мрежа и сите поставени датотеки. Во иднина, ќе може да се поврзете со повеќе специјализирани извори на податоци—проширувајќи го пристапот до ресурси базирани на претплата или внатрешни ресурси—за да ги направите излезните информации уште поцврсти и персонализирани.

Гледајќи подалеку во иднина, замислуваме агентски искуства што се обединуваат во ChatGPT за асинхроно истражување и извршување во реалниот свет. Комбинацијата од длабинско истражување, кое може да врши асинхроно онлајн истражување, и Operator, кој може да преземе реални дејства, ќе му овозможи на ChatGPT да извршува сè понапредни задачи за вас.

Додаток од 3 февруари 2025 година: Спроведовме ригорозни безбедносни тестирања, проценки на подготвеност и прегледи на управувањето на раната верзија на o3 што овозможува длабинско истражување, идентификувајќи го како Среден⁠(се отвора во нов прозорец) ризик. Исто така, спроведовме дополнителни безбедносни тестирања за подобро да ги разбереме зголемените ризици поврзани со способноста на длабинското истражување да прелистува на интернет и додадовме нови мерки за ублажување. Ќе продолжиме темелно да го тестираме и внимателно да го следиме тековното ограничено издание. Ќе ги споделиме нашите безбедносни сознанија и заштитни мерки за длабочинско истражување во системска картичка кога ќе го прошириме пристапот до корисниците на Plus.

Фусноти

1
Откривме дека точните одговори за оваа база на податоци беа прилично многу распространети на интернет и затоа блокиравме неколку веб-страници или URL-референци за да обезбедиме коректна евалуација на моделот.

Автори

OpenAI

Раководители на истражувања

Isa Fulford и Zhiqing Sun

Основоположници

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

Главни соработници

Истражување

Елејн Ја Ле, Ерик Мичел, Ерик Валас, Хјунг Вон Чунг, Игнаси Клавера, Лео Лиу, Лоренц Кун, Луис Феврие, Макс Шварцер, Саачи Џаин, Скоти Јан, Шунју Јао, Вичир Понг

Примена

Карпус Чанг, Хари Жао, Џозеф Трасати, Џошуа Дикенс, Мет Кауфер, Мајк Трпчиќ, Минија Фенг, Нил Аџарапу, Питер Видани, Шон Фицџералд

Придонесувачи

Истражување

Ахмед Ел-Кишки, АЈ Остров, Александар Веи, Андреј Георге, Ендру Кондрих, Андреј Мишченко, Ануј Наир, Бехруз Горбани, Брајдон Истман, Чак Ли, Фоивос Цимпурлас, Франсис Сонг, Џамбатиста Параскандоло, Гилдас Чабо, Хесам Багеринежад, Хајтанг Ху, Хонгју Рен, Хенри Аспегрен, Хантер Лајтман, Иља Костриков, Илге Аккаја, Џејмс Ленон, Жан Харб, Џонатан Вард, Кај Чен, Кети Ши, Кевин Лиу, Кевин Ју, Манука Страта, Марвин Жанг, Менгјуан Јан, Мостафа Роханинеџад, Ноам Браун, Фиби Такер, Раз Гоан, Реа Мијара, Спенсер Папај, Тејлор Гордон, Венда Жоу, Венлеј Сје, Јаш Патил, Јан Дубоа, Јоулонг Ченг, Јуши Ванг, Вајат Томпсон

+ сите придонесувачи на o3.

Системи за безбедност

Адам Калаи, Алекс Беутел, Андреа Валоне, Енди Еплбаум, Дејвид Робинсон, Елизабет Проел, Еван Мејс, Грејс Жао, Ирина Кофман, Џејсон Фанг, Хоакин Кинонеро Кандела, Џоел Париш, Кевин Лиу, Кристен Јинг, Лама Ахмад, Леон Максин, Лејтон Хо, Меган Шах, Мишел Ванг, Мајлс Ванг, Филип Гуо, Оливија Воткинс, Овен Кембел-Мур, Патрик Чао, Сем Тојзер, Семјуел Мисерендино, Сандини Агарвал, Тејал Патвархан, Тина Срискандарајах, Трој Петерсон, Јаодонг Ју, Јунјун Ванг

Примена

Адам Копел, Адам Велс, Адел Ли, Енди Аплбаум, Андреј Малевич, Ендру Дуберштајн, Ендру Хауел, Антон Тананаев, Ешли Тајра, Брендон Вокин, Брајан Ешли, Кери Басин, Кери Хадсон, Кори Декаро, Кристина Шо, Дерек Чен, Дибја Батачарџи, Дреа Лопез, Ерик Антонов, Ерик Берк, Филипо Расо, Фотис Чантзис, Фреди Сулит, Харис Коен, Хедер Витни, Џеј Диксит, Џефри Хан, Џен Робинсон, Џесика Шиех, Џоел Париш, Кан Ву, Кевин Гладстон, Кшитиј Вадхва, Лео Вандриел, Лејтон Хо, Лијанг Чен, Маделин Кристијан, Мејми Рајнголд, Мет Џонс, Мишел Фрадин, Мајк МекКлеј, Мингсуан Ванг, Начо Сото, Нико Феликс, Патрик Делани, Пол Мекмилан, Филип Пронин, Родриго Риаза Перез, Самуел Мисерендино, Скот Етерсмит, Стивен Болдвин, Томас Димсон, Томо Хирацука, Јаминг Лин, Јара Хакбаз, Јининг Чен

Лидерство

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

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)