2 Februari 2025

Memperkenalkan kajian mendalam

Ejen yang menggunakan penaakulan untuk mensintesis sejumlah besar maklumat dalam talian dan menyelesaikan tugas penyelidikan berbilang langkah untuk anda. Tersedia untuk pengguna Pro hari ini, pengguna Plus dan Team seterusnya.

Cuba pada ChatGPT

Memuat…

Kemas kini 10 Februari 2026: Anda kini boleh menyambungkan penyelidikan mendalam kepada mana-mana MCP atau aplikasi dan mengehadkan carian web kepada laman yang dipercayai, supaya anda boleh memberi tumpuan kepada sumber yang disahkan dan standard industri. Anda juga kini boleh menjejak kemajuan dalam masa nyata dan menghentikan untuk memperhalusi dengan prom susulan atau sumber baharu. Kami telah mengemas kini pengalaman visual supaya lebih mudah untuk memulakan, menjejak, dan menyemak penyelidikan anda dari awal hingga akhir.

Kemas kini 17 Julai 2025: Penyelidikan mendalam kini boleh menjadi lebih mendalam dan lebih luas dengan akses kepada pelayar visual sebagai sebahagian daripada ejen ChatGPT. Untuk mengakses keupayaan yang dikemas kini ini, hanya pilih “mod ejen” daripada menu lungsur dalam komposer dan masukkan pertanyaan anda secara langsung. Fungsi penyelidikan mendalam asal kekal tersedia melalui pilihan “penyelidikan mendalam” dalam menu alat.

Kemas kini 24 April 2025: Kami meningkatkan dengan ketara kekerapan anda boleh menggunakan penyelidikan mendalam—Pengguna Plus, Team, Enterprise, dan Edu kini mendapat 25 pertanyaan sebulan, pengguna Pro mendapat 250, dan pengguna Percuma mendapat 5. Ini dimungkinkan melalui versi penyelidikan mendalam baharu yang ringan yang dikuasakan oleh versi o4-mini, direka bentuk untuk lebih menjimatkan kos sambil mengekalkan kualiti yang tinggi. Sebaik sahaja anda mencapai had anda untuk versi penuh, pertanyaan anda akan bertukar secara automatik kepada versi ringan.

Kemas kini 25 Februari 2025: Semua pengguna Plus kini boleh menggunakan kajian mendalam.

Kemas kini 5 Februari 2025: Kajian mendalam kini tersedia untuk pengguna Pro di United Kingdom, Switzerland, dan Kawasan Ekonomi Eropah.

Hari ini kami melancarkan penyelidikan mendalam dalam ChatGPT, satu keupayaan ejen baharu yang menjalankan penyelidikan pelbagai langkah di Internet untuk tugas-tugas yang kompleks. Ia menyelesaikan dalam beberapa minit apa yang akan mengambil masa berjam-jam bagi manusia.

Penyelidikan mendalam adalah ejen OpenAI seterusnya yang boleh melakukan kerja untuk anda secara bebas—anda memberikannya prom, dan ChatGPT akan mencari, menganalisis, dan mensintesis ratusan sumber dalam talian untuk mencipta laporan komprehensif pada tahap penganalisis penyelidikan. Dikuasakan oleh versi model OpenAI o3 yang akan datang dan dioptimumkan untuk penyemakan imbas web dan analisis data, ia menggunakan penaakulan untuk mencari, mentafsir, dan menganalisis sejumlah besar teks, imej, dan PDF di Internet, menyesuaikan diri mengikut keperluan sebagai tindak balas kepada maklumat yang ditemuinya.

Keupayaan untuk mensintesis pengetahuan adalah prasyarat untuk mencipta pengetahuan baharu. Atas penaakulan ini, penyelidikan mendalam menandakan langkah penting ke arah matlamat kami yang lebih luas untuk membangunkan AGI, yang telah lama kami bayangkan sebagai mampu menghasilkan penyelidikan saintifik baharu.

Mengapa kami membina penyelidikan mendalam

Penyelidikan mendalam direka untuk orang yang melakukan kerja pengetahuan intensif dalam bidang seperti kewangan, sains, dasar, dan kejuruteraan serta memerlukan penyelidikan yang menyeluruh, tepat, dan boleh dipercayai. Ia boleh menjadi sama berguna untuk pembeli bijak yang mencari cadangan hiper-peribadi pada pembelian yang biasanya memerlukan penyelidikan teliti, seperti kereta, peralatan, dan perabot. Setiap output didokumentasikan sepenuhnya, dengan petikan yang jelas dan ringkasan pemikirannya, menjadikannya mudah untuk dirujuk dan disahkan maklumatnya. Ia sangat berkesan dalam mencari maklumat khusus dan tidak intuitif yang memerlukan melayari banyak laman web. Penyelidikan mendalam membebaskan masa berharga dengan membolehkan anda menyerahkan dan mempercepat penyelidikan web yang kompleks dan memakan masa dengan hanya satu pertanyaan.

Penyelidikan mendalam secara bebas menemui, membuat penaakulan, dan menyatukan cerapan dari seluruh web. Untuk mencapai ini, ia dilatih pada tugas dunia sebenar yang memerlukan penggunaan alat pelayar dan Python, menggunakan kaedah pembelajaran pengukuhan yang sama di sebalik OpenAI o1, model penaakulan pertama kami. Walaupun o1 menunjukkan keupayaan yang mengagumkan dalam pengekodan, matematik, dan domain teknikal lain, banyak cabaran dunia sebenar memerlukan konteks yang luas dan pengumpulan maklumat daripada pelbagai sumber dalam talian. Penyelidikan mendalam membina keupayaan penaakulan ini untuk merapatkan jurang tersebut, membolehkannya menangani jenis masalah yang dihadapi oleh orang ramai dalam pekerjaan dan kehidupan harian.

Cara menggunakan penyelidikan mendalam

Dalam ChatGPT, pilih 'penyelidikan mendalam' dalam komposer mesej dan masukkan pertanyaan anda. Beritahu ChatGPT apa yang anda perlukan — sama ada analisis kompetitif pada platform penstriman atau laporan peribadi mengenai basikal komuter terbaik. Anda boleh melampirkan fail atau hamparan untuk menambah konteks pada soalan anda. Sebaik sahaja ia mula berjalan, bar sisi akan muncul dengan ringkasan langkah-langkah yang diambil dan sumber-sumber yang digunakan.

Penyelidikan mendalam mungkin mengambil masa antara 5 hingga 30 minit untuk menyelesaikan tugasnya, mengambil masa yang diperlukan untuk menyelam jauh ke dalam web. Sementara itu, anda boleh berundur atau mengerjakan tugas lain—anda akan mendapat pemberitahuan setelah penyelidikan selesai. Output akhir tiba sebagai laporan dalam sembang – dalam beberapa minggu seterusnya, kami juga akan menambah imej terbenam, pengvisualan data, dan output analitik lain dalam laporan ini untuk kejelasan dan konteks tambahan.

Berbanding dengan penyelidikan mendalam, GPT‑4o adalah ideal untuk perbualan multimodal masa nyata. Untuk pertanyaan berbilang aspek, domain di mana kedalaman dan perincian adalah kritikal, keupayaan penyelidikan mendalam untuk menjalankan penerokaan yang meluas dan memetik setiap tuntutan adalah perbezaan antara ringkasan cepat dan jawapan yang didokumenkan dengan baik dan mengesahkan yang boleh digunakan sebagai produk kerja.

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.

Kajian mendalam

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.

Penyelidikan mendalam memberikan respons kepada prom dengan cara yang sangat terperinci, menyediakan data khusus negara secara bersebelahan untuk kedua-dua 10 negara maju teratas dan 10 negara membangun teratas untuk rujukan dan perbandingan yang mudah. Ia menggunakan maklumat tersebut untuk menawarkan cadangan kemasukan pasaran yang terperinci, berinformasi, dan boleh digunakan.

Bagaimana ia berfungsi

Penyelidikan mendalam telah dilatih menggunakan pembelajaran pengukuhan hujung ke hujung pada tugas penyemakan imbas dan penaakulan sukar merentas pelbagai domain. Melalui latihan itu, ia belajar untuk rancangkan dan melaksanakan lintasan berbilang langkah untuk mencari data yang diperlukannya, menjejaki balik dan bertindak balas terhadap maklumat masa nyata jika perlu. Model ini juga boleh melayari fail yang dimuat naik oleh pengguna, memplot dan mengulangi graf menggunakan alat Python, membenamkan kedua-dua graf yang dijana dan imej daripada laman web dalam responsnya, serta memetik ayat atau petikan tertentu daripada sumbernya. Hasil daripada latihan ini, ia mencapai tahap tertinggi baharu dalam beberapa penilaian awam yang tertumpu kepada masalah dunia sebenar.

Peperiksaan Terakhir Manusia

Pada Peperiksaan Terakhir Manusia⁠(dibuka dalam tetingkap baru), penilaian yang baharu dikeluarkan yang menguji AI merentas pelbagai subjek dengan soalan peringkat pakar, model yang menggerakkan penyelidikan mendalam mencapai markah tertinggi baharu dengan ketepatan 26.6%. Ujian ini mengandungi lebih 3,000 soalan aneka pilihan dan jawapan pendek merentasi lebih 100 subjek, daripada linguistik hingga sains roket, klasik hingga ekologi. Berbanding dengan OpenAI o1, pencapaian terbesar muncul dalam kimia, kemanusiaan dan sains sosial, serta matematik. Model yang menggerakkan kajian mendalam mempamerkan pendekatan seperti manusia dengan berkesan mencari maklumat khusus apabila diperlukan.

Model	Ketepatan (%)
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 (medium)*	10.5
OpenAI o3-mini (tinggi)*	13.0
OpenAI deep research**	26.6

* Model bukan berbilang modal, dinilai pada subset teks sahaja.

**dengan pelayar + alat Python

GAIA

Pada GAIA⁠(dibuka dalam tetingkap baru)¹, penanda aras awam yang menilai AI pada soalan dunia sebenar, model yang menggerakkan penyelidikan mendalam mencapai tahap terkini (SOTA), mendahului papan pendahulu⁠(dibuka dalam tetingkap baru) luaran. Merangkumi soalan merentasi tiga tahap kesukaran, kejayaan dalam menyelesaikan tugas-tugas ini memerlukan kebolehan seperti penaakulan, kefasihan berbilang modal, penyemakan imbas web, dan kecekapan penggunaan alat.

GAIA
	Tahap 1	Tahap 2	Tahap 3	Purata
SOTA sebelumnya(dibuka dalam tetingkap baru)	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

Contoh tugas 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.]

Menjelaskan carian

Saya sedang menyusun permintaan untuk artikel dari 2012 dalam Scientific Reports yang memperincikan sebatian nano, tidak termasuk sebarang yang berkaitan dengan plasmonik. Kemungkinan besar, ini melibatkan penapis untuk topik atau sebatian tertentu, seperti perak atau graphene.

Mengumpulkan butiran

Saya sedang mencari "Scientific Reports 2012 nanopartikel," mungkin mencari sebatian nano. Berminat untuk menapis topik berkaitan plasmon, mungkin memberi tumpuan kepada perak, graphene, atau titik kuantum.

[tindakan carian]

Mengemudi penapis carian

Saya sedang menyelidik penapis carian lanjutan di nature.com dan Laporan Saintifik untuk tahun 2012, cuba mencari artikel mengenai nanopartikel karbon amorf dalam karamel makanan.

Kenal pasti prosiding persidangan

Hasil carian menunjukkan prosiding persidangan bertajuk "hablur plasmonik kuasiperiodik 2D" dari 2012, mungkin ditemui di bawah kategori "Prosiding Persidangan" dalam Scientific Reports.

[tindakan layari]

Merenungkan isu-isu yang berpotensi

Saya sedang mempertimbangkan penaakulan di sebalik salah tanggapan halaman web, mungkin disebabkan oleh jenis ejen yang sudah lapuk atau sekatan yang tidak disengajakan.

[tindakan layari]

Mempertimbangkan pilihan dinamik

Saya sedang memikirkan tentang laman alam semula jadi dengan kandungan dinamik atau versi cache. Sebagai alternatif, cuba cari frasa tertentu yang mungkin membantu.

[tindakan carian]

Mengenal pasti ciri utama

OK, saya sedang mengenal pasti empat prosiding persidangan dari 2012 dalam Sci Rep. Terutama, beberapa menyebut "plasmonik" dan perlu dikecualikan.

[tindakan layari]

Menggabungkan cerapan

Saya sedang mengumpul info tentang cara mengakses versi cache atau peluasan coretan untuk tajuk tertentu bagi memastikan analisis yang menyeluruh.

[tindakan carian]

Mengumpulkan butiran bersama-sama

Saya sedang mencatat perkembangan dari Mesyuarat Musim Bunga Persatuan Penyelidikan Bahan Eropah 2012 ke laporan saintifik, dengan fokus pada prosiding persidangan. Pendekatan ini membantu menetapkan konteks dan kepentingan.

[tindakan carian]

Petunjuk penjejakan jurnal

Cuba sambungkan prosiding persidangan dari akhir 2012 dengan jurnal "Scientific Reports", memfokuskan pada bahan kuasiperiodik 2D plasmonik. Pendekatan ini terasa sistematik dan tepat.

[tindakan carian]

Menganalisis butiran peristiwa

Memerhatikan bahawa hasil carian [8] termasuk halaman yang mungkin merumuskan Mesyuarat Musim Bunga Persatuan Penyelidikan Bahan Eropah 2012, termasuk 25 simposium.

[tindakan layari]

Menggabungkan penyelidikan

Saya sedang memeriksa halaman koleksi yang mungkin mengandungi 4 artikel, mempertimbangkan topik plasmonik dan metamaterial, dan mengenal pasti rujukan utama daripada European Materials Research Society 2012 Spring Meeting.

[tindakan layari]

Menetapkan tumpuan

Saya menumpukan perhatian pada prosiding persidangan 2012 dalam "Scientific Reports" daripada E-MRS, mungkin melibatkan topik seperti "hablur plasmonik kuasiperiodik 2D" dan "jubah plasmonik berlapis untuk menyesuaikan penyerakan optik pada skala nano."

[tindakan layari]

Menilai sumber perpustakaan

Memikirkan tentang isu khas E-MRS 2012 laporan sains kertas jemputan Monticone dan makmal metamaterial di Arkib Berita – 2012.

[tindakan layari]

Menilai kebolehcapaian

Saya sedang kumpul info tentang isu akses tapak yang berpotensi, dengan mengambil kira status lapuk atau sekatan. Juga, menilai tapak Monticone untuk rujukan senarai.

[tindakan layari]

Menggabungkan E-MRS 2012

Saya cuba menghubungkan "Layered Plasmonic Cloaks" ke E-MRS 2012. Mempertimbangkan topik lain yang mungkin seperti graphene dan katalisis.

[tindakan layari]

Mengenal pasti topik yang relevan

Saya sedang mengumpul maklumat tentang topik seperti graphene, fotovolan, dan sebatian berstruktur nano, sambil mengecualikan yang berkaitan dengan plasmonik. Ini membuatkan saya memberi tumpuan kepada aspek nanoteknologi dengan lebih meluas.

[tindakan layari]

Menyesuaikan fokus saya

Saya memperluas parameter carian dengan memasukkan pengenal tapak dan sarjana tertentu untuk menentukan artikel mengenai kristal plasmonik kuasiperiodik 2D dalam Nature Scientific Reports dari 2012.

[tindakan carian]

Mengenal pasti kemungkinan bukan plasmonik

Saya menyempitkan carian untuk mengenal pasti artikel dari terbitan khas E-MRS 2012 dalam Laporan Saintifik. Ini melibatkan semakan tajuk untuk topik bukan plasmonik, seperti graphene atau oksida fungsional. Kemajuan jelas melalui carian tertumpu dan pengecualian artikel plasmonik.

[tindakan carian]

Mengumpulkan petunjuk

Saya sedang menganalisis interaksi dalam superlattice graphene, mungkin dari artikel Sci Rep. Mempertimbangkan tajuk oleh penulis seperti Padooru, Yakovlev, Chen, dan Alu.

[tindakan carian]

Menggabungkan kepingan teka-teki

Saya sedang mengumpul maklumat tentang prosiding Sci Rep E-MRS 2012 Spring Meeting, dengan fokus pada kertas jemputan, tanpa fenomena plasmonik. Jenis yang sedang dikaji adalah graphene, pemangkinan, bahan tenaga, nanoperubatan, dan sensor.

[tindakan carian]

Tugas Tahap Pakar

Dalam penilaian dalaman tugas peringkat pakar merentas pelbagai bidang, penyelidikan mendalam dinilai oleh pakar domain telah mengautomasikan beberapa jam penyiasatan manual yang sukar.

Kadar Lulus vs Panggilan Alat Maks

Semakin banyak model melayari dan berfikir tentang apa yang dilayarinya, semakin baik prestasinya, itulah sebabnya memberi masa untuk ia berfikir adalah penting.

Contoh tugas tahap pakar

Masa dijimatkan pada tugas: 4 jam

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.

Memahami model penjerapan

Saya sedang mengumpul maklumat tentang penyerapan gas tulen dan campuran dalam polimer kaca, dengan fokus pada model penyerapan dwi-mod dan menangani cabaran dalam ramalan pemodelan.

[tindakan carian]

Menilai akses terbuka

OK, biar saya lihat. Hasil daripada MDPI mengenai penyerapan gas bercampur dalam polimer kaca mungkin boleh diakses secara terbuka.

[tindakan layari]

Bahagian meneliti
Saya mengumpulkan cerapan daripada Model Penyerapan Mod Dwi dan analisis lanjutannya dalam kertas MDPI.

[tindakan layari]

Menjelaskan sifat-sifat utama

Saya sedang meneliti laporan makmal untuk memahami pemalar hukum Henry, pemalar afiniti Langmuir, dan pemalar kapasiti Langmuir, yang menerangkan penyerapan gas.

[tindakan layari]

Menggabungkan

Saya sedang cuba memahami kemungkinan bahawa "Persamaan (3)" dan "Persamaan (4)" mungkin imej atau paparan formula dan mempertimbangkan untuk merujuk PDF atau mencari rujukan terdahulu untuk memahaminya dengan lebih baik.

[tindakan layari]

Mengesahkan kaitan tajuk

Saya sedang mengesahkan sama ada dokumen daripada Freeman dan Koros (1980) secara khusus sepadan dengan rujukan "Model untuk penyerapan gas bercampur dalam polimer berkaca" dengan menyemak abstrak dan tajuknya.

[tindakan carian]

Memeriksa hubungan artikel

Saya perasan yang hasil daripada "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" mungkin artikel MDPI yang sama, dan saya ingin tahu sama ada ia memaparkan teks atau versi yang dipermudahkan.

[tindakan layari]

Mengumpul info

Saya sedang mengumpul maklumat tentang penyerapan gas tulen dan campuran dalam polimer kaca. Ini adalah langkah penting dalam memahami tingkah laku bahan dalam persekitaran gas yang berbeza.

[tindakan carian]

Bandingkan penyerapan gas

Saya perasan bahawa kehadiran karbon dioksida dalam campuran mempengaruhi penyerapan metana dalam polimer, mengurangkan penyerapan metana berbanding dengan senario gas tulen.

[tindakan layari]

Mengaitkan konsep

Saya sedang memikirkan bagaimana istilah "campuran persamaan mod dwi lanjutan" mungkin berkaitan dengan persamaan kabel superkonduktor mod dwi. Ini menunjukkan potensi untuk menghubungkan konsep merentasi bidang.

[tindakan carian]

Meminta butiran semakan

Saya sedang mencatat permintaan untuk menyemak "Teori Penyerapan dan Pengangkutan dalam Membran Polimer."

[tindakan layari]

Memeriksa pautan PDF

Saya ingin tahu tentang Hasil [2] dan meneroka coretan, yang melibatkan memperluaskan model penyerapan dwi-mod kepada campuran binari dan menyatakan kepekatan A dari segi tekanan separa dan pemalar.

[tindakan carian]

Meramalkan tingkah laku penyerapan

Model dwi-mod menjangkakan bahawa penambahan gas kedua mengurangkan penyerapan pada tekanan separa malar, berbeza dengan senario gas tulen.

[tindakan layari]

Memuat turun PDF

Saya sedang mengumpul maklumat tentang PDF nature.com, mungkin artikel Yampol'ski yang lebih lama, tetapi sedang mempertimbangkan sumber alternatif seperti repositori Universiti Texas di Austin untuk petikan teks.

[tindakan layari]

Menilai pilihan repositori

Saya telah mendapati bahawa hasil repositori UT mungkin tidak dipaparkan dengan betul. Pencarian di dalamnya tidak pasti. Sebagai alternatif, hasil [3] mengandungi coretan yang menerangkan model penyerapan campuran dwi mod, menjelaskan kesan persaingan dan kesesuaiannya dalam memodelkan data eksperimen.

[tindakan carian]

Memperhalusi fokus

Saya menyesuaikan pendekatan saya untuk memastikan pencarian mensasarkan konteks yang tepat.

[tindakan carian]

Memahami model penjerapan

Saya sedang memperincikan model penyerapan dwi mod untuk gas tulen: pelarutan Henry dan pengisian mikrovoid Langmuir. Untuk gas campuran, penyerapan bersaing dan tidak ideal ditekankan.

[tindakan carian]

Teroka hero.epa.gov

Memikirkan melalui hero.epa.gov abstrak atau kandungan yang berpotensi.

[tindakan layari]

Memperhalusi model

Saya sedang mengumpul cerapan tentang penyerapan gas tulen dan campuran, dengan mengambil kira faktor seperti persaingan, pemplastikan, dan kestabilan parameter. Menggabungkan data gas campuran untuk ramalan yang lebih tepat.

[tindakan layari]

Menangani cabaran model dwi penyerapan

Gandingan parameter dan bukan keunikan memberi kesan kepada ramalan. Ketiadaan perubahan keadaan polimer mungkin boleh menyebabkan terlepas pandang.

[tindakan layari]

Mengkuantifikasi sisihan

Saya sedang mengukur keterlarutan CO2-CH4 yang tidak ideal dalam 6FDA-mPDA, menunjukkan kesan gas campuran pada keterlarutan. Penyerapan kompetitif bukanlah satu-satunya sebab penurunan selektiviti kebolehtelapan.

[tindakan layari]

Memasukkan rujukan

Saya sedang mengumpulkan petikan, memfokuskan pada bahan sumber terbuka seperti MDPI 2019 dan Vopicka 2014, untuk memberikan sokongan kepada perbincangan tentang perbezaan dan cabaran dalam model dwi-mod untuk penyerapan gas dalam membran polimer.

[tindakan layari]

Mencadangkan bahagian

Saya sedang mengatur bahagian tentang penyerapan gas tulen vs campuran, meneroka model penyerapan dwi-mod, dan memperincikan cabaran seperti ketidakpastian parameter dan ramalan gas bercampur.

Mengatur kandungan

Saya menumpukan perhatian pada model penyerapan dwi-mod, memperincikan tingkah laku penyerapan gas tulen dan bercampur, serta menyerlahkan perbezaan dan cabaran utama dengan menggunakan simbol tanda peluru dan bahagian berstruktur untuk kejelasan.

[tindakan carian]

Memilih petikan

OK, biar saya lihat. Saya bergantung pada [3], [20], [22], dan [21] untuk mendapatkan pandangan jelas mereka tentang penyerapan dua mod dan campuran gas.

Memetakan parameter

Saya sedang menyusun nama parameter untuk mengelakkan kekeliruan. Tetap dengan (k), (C_H'), dan (b) untuk kejelasan. Persamaan untuk gas tulen dan campuran diperincikan dan di format dengan jelas.

Menangani cabaran

Saya sedang mengendalikan padanan parameter berbilang penyelesaian, pemplastikan polimer, dan kesan temporal. Kerumitan ini menjadikan ramalan penyerapan gas tulen dan campuran sukar.

Menggabungkan

Saya sedang menyusun bahagian tentang perbezaan penyerapan, model dwi-mod untuk gas tulen, pengembangannya kepada gas bercampur, dan cabaran yang berkaitan. Perkembangan ini nampaknya logik dan berkesan.

Kadar Lulus pada Tugas Peringkat Pakar berdasarkan Anggaran Nilai Ekonomi

Kadar Lulus pada Tugas Peringkat Pakar mengikut Jam Anggaran

Anggaran nilai ekonomi tugas lebih berkorelasi dengan kadar lulus berbanding jumlah jam yang diperlukan oleh manusia – perkara yang model dapati sukar adalah berbeza dengan perkara yang manusia anggap memakan masa.

Had

Kajian mendalam membuka keupayaan baharu yang signifikan, tetapi masih di peringkat awal dan mempunyai batasan. Kadang-kadang ia boleh berhalusinasi fakta dalam jawapan atau membuat kesimpulan yang salah, walaupun pada kadar yang jauh lebih rendah daripada model ChatGPT sedia ada, menurut penilaian dalaman. Ia mungkin menghadapi kesukaran untuk membezakan maklumat berwibawa daripada khabar angin, dan pada masa ini menunjukkan kelemahan dalam penentukuran keyakinan, sering gagal menyampaikan ketidakpastian dengan tepat. Semasa pelancaran, mungkin terdapat ralat pemformatan kecil dalam laporan dan petikan, dan tugas mungkin mengambil masa yang lebih lama untuk dimulakan. Kami menjangkakan semua isu ini akan bertambah baik dengan cepat dengan lebih banyak penggunaan dan masa.

Akses

Kajian mendalam dalam ChatGPT kini sangat intensif dari segi pengiraan. Semakin lama masa yang diambil untuk menyelidik pertanyaan, semakin banyak pengiraan inferens diperlukan. Kami memulakan dengan versi yang dioptimumkan untuk pengguna Pro hari ini, dengan sehingga 100 pertanyaan sebulan. Pengguna Plus dan Team akan mendapat akses seterusnya, diikuti oleh Enterprise. Kami masih berusaha untuk memberikan akses kepada pengguna di United Kingdom, Switzerland, dan Kawasan Ekonomi Eropah.

Semua pengguna berbayar akan segera mendapat had kadar yang jauh lebih tinggi apabila kami melancarkan versi penyelidikan mendalam yang lebih pantas dan kos efektif, dikuasakan oleh model yang lebih kecil tetapi masih memberikan hasil berkualiti tinggi.

Dalam minggu dan bulan yang akan datang, kami akan bekerja pada infrastruktur teknikal, memantau dengan teliti keluaran semasa, dan menjalankan ujian yang lebih ketat. Ini selaras dengan prinsip pelaksanaan berulang kami. Jika semua pemeriksaan keselamatan masih terus memenuhi standard pelepasan kami, kami menjangkakan untuk melancarkan penyelidikan mendalam kepada pengguna Plus dalam masa sebulan.

Apa seterusnya

Penyelidikan mendalam tersedia hari ini di web ChatGPT, dan akan dilancarkan ke apl mudah alih dan desktop dalam bulan ini. Pada masa ini, kajian mendalam boleh mengakses web terbuka dan sebarang fail yang dimuat naik. Pada masa hadapan, anda akan dapat sambungkan kepada sumber data yang lebih khusus—memperluaskan akses kepada sumber berasaskan langganan atau dalaman—untuk menjadikan output lebih kukuh dan diperibadikan.

Melihat lebih jauh ke hadapan, kami membayangkan pengalaman agnetik yang bersatu dalam ChatGPT untuk penyelidikan dan pelaksanaan dunia sebenar secara tak segerak. Gabungan penyelidikan mendalam, yang boleh melakukan penyiasatan dalam talian tak segerak, dan Operator, yang boleh mengambil tindakan dunia sebenar, akan dayakan ChatGPT melaksanakan tugas yang semakin canggih untuk anda.

Tambahan 3 Februari 2025: Kami telah menjalankan ujian keselamatan yang ketat, penilaian kesediaan, dan tinjauan tadbir urus pada versi awal o3 yang menyokong penyelidikan mendalam, mengenal pasti ia sebagai risiko Sederhana⁠(dibuka dalam tetingkap baru). Kami juga telah menjalankan ujian keselamatan tambahan untuk lebih memahami risiko tambahan yang berkaitan dengan keupayaan penyelidikan mendalam untuk melayari web, dan kami telah menambah mitigasi baharu. Kami akan terus menguji dan memantau dengan teliti keluaran terhad semasa. Kami akan berkongsi pandangan keselamatan dan perlindungan kami untuk penyelidikan mendalam dalam kad sistem apabila kami meluaskan akses kepada pengguna Plus.

Nota kaki

1
Kami mendapati bahawa jawapan sebenar untuk set data ini telah dibocorkan secara meluas dalam talian dan telah menyekat beberapa laman web atau URL yang berkaitan untuk memastikan penilaian model yang adil.

Penulis

OpenAI

Ketua-ketua Penyelidikan

Isa Fulford, Zhiqing Sun

Penyumbang asas

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

Penyumbang Teras

Penyelidikan

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

Pasang atur

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

Penyumbang

Penyelidikan

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

+ semua penyumbang kepada o3.

Sistem Keselamatan

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

Pasang atur

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

Kepimpinan

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