2 ఫిబ్రవరి, 2025

deep research ని పరిచయం చేస్తున్నాము

పెద్ద మొత్తంలో ఆన్‌లైన్ సమాచారాన్ని ఒక చోట చేర్చి రిజనింగ్‌తో విశ్లేషించి, అనేక దశలుగా ఉండే పరిశోధనా పనులను మీ కోసం పూర్తి చేసే ఏజెంట్.ఇది ప్రస్తుతం Pro వినియోగదారులకు అందుబాటులో ఉంది; Plus మరియు Team వినియోగదారులకు త్వరలో అందుబాటులోకి వస్తుంది.

ChatGPT లో ప్రయత్నించండి

లోడ్ అవుతోంది…

10 ఫిబ్రవరి, 2026 అప్‌డేట్: ఇప్పుడు మీరు డీప్ రీసెర్చ్‌ను ఏ MCP లేదా యాప్‌కు కనెక్ట్ చేసి, వెబ్ సెర్చ్‌లను విశ్వసనీయ సైట్‌లకు మాత్రమే పరిమితం చేయవచ్చు, తద్వారా మీరు ధృవీకరించిన, ఇండస్ట్రీ-ప్రామాణిక మూలాలపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. మీరు ఇప్పుడు రియల్-టైమ్‌లో పురోగతిని ట్రాక్ చేయవచ్చు, ఫాలో-అప్ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా కొత్త మూలాలతో మెరుగుపరచడానికి మధ్యలో విరామం తీసుకోవచ్చు. ప్రారంభించడం, ట్రాక్ చేయడం, మీ పరిశోధనను ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు సమీక్షించడం మరింత సులభంగా ఉండేలా మేం విజువల్ అనుభవాన్ని అప్‌డేట్ చేశాం.

జూలై 17, 2025 అప్‌డేట్: ఇప్పుడు డీప్ రిసెర్చ్ మరింత లోతుగా, విస్తృతంగా పనిచేయగలదు, ఎందుకంటే ChatGPT ఏజెంట్‌లో విజువల్ బ్రౌజర్ యాక్సెస్‌ను అందించారు. ఈ కొత్త సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడానికి, కంపోజర్‌లో కనిపించే డ్రాప్‌డౌన్‌లో “ఎజెంట్ మోడ్”‌ని ఎంచుకుని మీ ప్రశ్నను నేరుగా నమోదు చేయండి. అసలు డీప్ రిసెర్చ్ ఫంక్షనాలిటీ మాత్రం టూల్స్ మెను‌లో ఉన్న “డీప్ రిసెర్చ్” ఎంపిక ద్వారా అలాగే అందుబాటులో ఉంటుంది.

ఏప్రిల్ 24, 2025 అప్‌డేట్: డీప్ రిసెర్చ్‌ని మీరు ఉపయోగించగల ఫ్రీక్వెన్సీని మేము గణనీయంగా పెంచుతున్నాము—Plus, Team, Enterprise, మరియు Edu వినియోగదారులకు ఇప్పుడు నెలకు 25 క్వెరీస్, Pro వినియోగదారులకు 250, Free వినియోగదారులకు 5 అందుబాటులో ఉంటాయి. o4-mini ఆధారంగా తయారైన కొత్త, తేలికైన డీప్ రిసెర్చ్ వర్షన్ వల్ల ఇది సాధ్యమైంది; ఇది అధిక నాణ్యతను కాపాడుతూ మరింత ఖర్చు-సమర్థతగా ఉండేలా రూపుదిద్దుకుంది. పూర్తి వర్షన్ కోసం మీ పరిమితి చేరుకున్న తర్వాత, మీ క్వెరీస్ ఆటోమేటిక్‌గా ఈ తేలికైన వర్షన్‌కి మారుతాయి.

ఫిబ్రవరి 25, 2025 అప్‌డేట్: ఇప్పుడు అన్ని Plus వినియోగదారులు డీప్ రిసెర్చ్‌ను ఉపయోగించగలరు.

ఫిబ్రవరి 5, 2025 అప్‌డేట్: యునైటెడ్ కింగ్‌డమ్, స్విట్జర్లాండ్, మరియు యూరోపియన్ ఎకనామిక్ ఏరియాలోని Pro వినియోగదారులకు ఇప్పుడు డీప్ రిసెర్చ్ అందుబాటులో ఉంది.

ఈ రోజు మేము ChatGPTలో డీప్ రీసెర్చ్‌ను ప్రారంభిస్తున్నాము, ఇది ఇంటర్నెట్‌పై బహుళ దశల పరిశోధనను నిర్వహించే కొత్త ఏజెంటిక్ సామర్థ్యం, ఇది సంక్లిష్ట పనుల కోసం రూపొందించబడింది. ఇది మనుషులు గంటల తరబడి పడే పనిని కేవలం పదుల నిమిషాల్లోనే పూర్తి చేస్తుంది.

డీప్ రిసెర్చ్ అనేది OpenAI రూపొందించిన తదుపరి ఏజెంట్, ఇది మీకోసం స్వతంత్రంగా పని చేయగలదు. మీరు ఒక ప్రాంప్ట్ ఇస్తే, ChatGPT వందలాది ఆన్‌లైన్ సోర్సులను కనుగొని, విశ్లేషించి, కలిపి ఒక పరిశోధనా అనలిస్ట్ స్థాయి లోతైన రిపోర్ట్‌ను తయారు చేస్తుంది.రాబోయే OpenAI o3 మోడల్‌లోని వెబ్ బ్రౌజింగ్ మరియు డేటా అనాలిసిస్‌కి ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఒక వర్షన్‌పై నడిచే ఈ సిస్టమ్, రిజనింగ్‌ని ఉపయోగించి ఇంటర్నెట్‌లో ఉన్న భారీ స్థాయి టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, PDFs‌ను సెర్చ్ చేసి, అర్థం చేసుకుని, విశ్లేషిస్తుంది; మార్గంలో ఎదురయ్యే కొత్త సమాచారానికి అనుగుణంగా, అవసరాన్నిబట్టి తన పనిలో మార్పులు చేసుకుంటుంది.

తెలివిని సమగ్రంగా సంగ్రహించే సామర్థ్యం, కొత్త జ్ఞానం సృష్టించడానికి అవసరమైన తొలి అంచె. ఈ కారణంగా, డీప్ రీసెర్చ్ మా విస్తృత లక్ష్యం అయిన AGI అభివృద్ధి దిశగా ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు, దీన్ని మేము ఎప్పటినుంచో కొత్త శాస్త్రీయ పరిశోధనలను సృష్టించగల సామర్థ్యం ఉన్నదిగా ఊహిస్తున్నాము.

మేము డీప్ రీసెర్చ్‌ను ఎందుకు రూపొందించాము

డీప్ రీసెర్చ్‌ను ఫైనాన్స్, సైన్స్, పాలసీ, ఇంజినీరింగ్ వంటి రంగాలలో లోతైన జ్ఞానంతో పనిచేసే, పూర్తిగా, ఖచ్చితంగా, విశ్వసనీయంగా పరిశోధన అవసరం ఉన్న వ్యక్తుల కోసం రూపొందించబడింది. ఇది కార్లు, అప్లయెన్సులు, ఫర్నిచర్ వంటి సాధారణంగా జాగ్రత్తగా రీసెర్చ్ అవసరమయ్యే కొనుగోలులపై హైపర్-పర్సనలైజ్ చేసిన సిఫార్సులను వెతుకుతున్న చతురమైన షాపర్లకు సమానంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.ప్రతి అవుట్‌పుట్ పూర్తిగా డాక్యుమెంట్ చేయబడింది, స్పష్టమైన సిటేషన్లు మరియు దాని రిజనింగ్ సారాంశంతో, సమాచారాన్ని రిఫరెన్స్ చేయడం మరియు ధృవీకరించడం సులభంగా ఉంటుంది.అది విస్తృతంగా వెబ్‌సైట్‌లను బ్రౌజ్ చేయాల్సిన, ప్రత్యేకమైన మరియు నాన్-ఇంట్యూషన్ సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో ప్రత్యేకంగా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.డీప్ రీసెర్చ్ ఒకే ప్రశ్నతోనే సంక్లిష్టమైన, ఎక్కువ సమయం తీసుకునే వెబ్ రీసెర్చ్‌ను వేగంగా పూర్తి చేయడానికి సహాయపడుతూ, మీ విలువైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.

డీప్ రీసెర్చ్ స్వతంత్రంగా వెబ్‌లోని సమాచారం నుండి కనుగొని, రీజనింగ్ చేసి, అంతర్దృష్టులను సమీకరిస్తుంది.దీన్ని సాధించడానికి, బ్రౌజర్ మరియు Python టూల్ వినియోగం అవసరమయ్యే నిజమైన-ప్రపంచ టాస్క్‌లపై, OpenAI o1 వెనుక ఉపయోగించిన అదే రీన్ఫోర్స్‌మెంట్ లర్నింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి, మన మొదటి రీజనింగ్ మోడల్‌పై ఇది ట్రెయినింగ్ చేయబడింది.o1 కోడింగ్, మ్యాథ్, మరియు ఇతర టెక్నికల్ డొమైన్‌లలో సమర్థతను చూపించినప్పటికీ, అనేక నిజమైన-ప్రపంచ సవాళ్లు విస్తృత కాంటెక్స్ట్ మరియు వివిధ ఆన్‌లైన్ సోర్స్‌ల నుండి సమాచార సేకరణను కోరుకుంటాయి.డీప్ రీసెర్చ్ ఈ రీజనింగ్ సామర్థ్యాలపై ఆధారపడి ఆ తేడాను భర్తీ చేస్తూ, వ్యక్తులు పని మరియు ప్రతిరోజు జీవితంలో ఎదుర్కొనే సమస్యల రూపాలను ఎదుర్కోవడానికి సౌకర్యం కల్పిస్తుంది.

డీప్ రీసెర్చ్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలి

ChatGPTలో, మెసేజ్ కాంపోజర్‌లో ‘డీప్ రీసెర్చ్’ను ఎంచుకుని, మీ ప్రశ్నను నమోదు చేయండి. మీకు అవసరమైనది ఏదైనా—స్ట్రీమింగ్ ప్లాట్‌ఫార్మ్‌లపై కాంపిటేటివ్ అనాలిసిస్ కావాలనో, ఉత్తమ కమ్యూటర్ బైక్‌పై వ్యక్తిగత నివేదిక కావాలనో—ChatGPTకి చెప్పండి. మీరు మీ ప్రశ్నకు సంబంధించి ఫైళ్ళను లేదా స్ప్రెడ్‌షీట్‌లను అటాచ్‌ చేయొచ్చు. ఒకసారి ఇది రన్ అవ్వడం ప్రారంభిస్తే, తీసుకున్న దశల మరియు ఉపయోగించిన సోర్స్‌ల సారాంశంతో సైడ్‌బార్ కనిపిస్తుంది.

డీప్ రీసెర్చ్ తన పని పూర్తిచేయడానికి 5 నుండి 30 నిమిషాల వరకు పట్టవచ్చు, వెబ్‌లో లోతుగా వెతకడానికి కావలసిన సమయం తీసుకుంటుంది.ఈ మధ్యలో, మీరు కొంచెం విరామం తీసుకోవచ్చు లేదా ఇతర పనులు చేయవచ్చు—రిసెర్చ్ పూర్తి అయిన తర్వాత మీరు నోటిఫికేషన్ పొందుతారు.చివరి అవుట్‌పుట్ చాట్‌లో రిపోర్ట్‌గా వస్తుంది – రాబోయే కొన్ని వారాల్లో, అదనపు స్పష్టత మరియు కాంటెక్స్ట్ కోసం, ఈ రిపోర్ట్‌లలో ఇంబెడ్డెడ్ ఇమేజెస్, డేటా విజువలైజేషన్స్, మరియు ఇతర అనాలిటిక్ అవుట్‌పుట్‌లను కూడా మేము చేర్చబోతున్నాము.

డీప్ రీసెర్చ్‌తో పోలిస్తే, GPT‑4o రియల్-టైమ్ మల్టీమోడల్ సంభాషణలకు అనువైనది. బహుముఖ, డొమైన్స్-స్పెసిఫిక్ ప్రశ్నల్లో లోతు మరియు వివరాలు కీలకమైనప్పుడు, విస్తృతంగా ఎక్స్‌ప్లోర్ చేసి ప్రతి క్లెయిమ్‌కి సైటేషన్ ఇవ్వగల డీప్ రీసెర్చ్ సామర్థ్యం, ఒక త్వరిత సారాంశం మరియు బలమైన ఆధారాలతో ఉన్న, పని కోసం నేరుగా ఉపయోగించగల సమాధానం మధ్యనున్న అసలు తేడాగా నిలుస్తుంది.

GPT-4o

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

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

Top 10 Developed Countries by GDP:

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

Top 10 Developing Countries by GDP:

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

Insights:

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

Recommendations:

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

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

Among developing countries, the following are noteworthy:

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

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

Deep research

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

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

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

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

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

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

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

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

డీప్ రీసెర్చ్ ప్రాంప్ట్‌కి చాలా వివరంగా స్పందిస్తూ, టాప్ 10 డెవలప్డ్ దేశాలు మరియు టాప్ 10 డెవలపింగ్ దేశాల కోసం దేశం-ప్రత్యేక డేటాను పక్కపక్కగా చూపిస్తుంది, తద్వారా చూడటానికి, పోల్చడానికి చాలా సులభంగా ఉంటుంది.ఈ సమాచారాన్ని ఆధారంగా తీసుకొని, వినియోగించదగిన వివరమైన మార్కెట్-ఎంట్రీ సిఫార్సులను అందిస్తుంది.

ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది

డీప్ రిసెర్చ్‌ను విభిన్న డొమైన్‌లలోని కఠినమైన బ్రౌజింగ్ మరియు రిజనింగ్ టాస్కులపై ఎండ్-టు-ఎండ్ రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి ట్రైన్ చేశారు.ఆ ట్రైనింగ్ ద్వారా, అది అవసరమైన డేటాను కనుగొనడానికి మల్టీ-స్టెప్ ట్రాజెక్టరీని ప్లాన్ చేసి నిర్వహించడం నేర్చుకుంది; అవసరమైనప్పుడు వెనక్కి తిరిగి చూసుకునే సామర్థ్యంతో పాటు, రియల్‌టైమ్ సమాచారానికి అనుగుణంగా స్పందిస్తుంది.ఈ మోడల్ వినియోగదారులు అప్లోడ్ చేసిన ఫైల్‌లను బ్రౌజ్ చేయగలదు, python టూల్‌తో గ్రాఫ్‌లను ప్లాట్ చేసి పునరావృతంగా మెరుగుపరచగలదు, తయారైన గ్రాఫ్‌లు మరియు వెబ్‌సైట్‌ల నుంచి తీసుకున్న ఇమేజ్‌లను తన సమాధానాల్లో ఎంబెడ్ చేయగలదు, అలాగే ఉపయోగించిన సోర్సుల్లోని నిర్దిష్ట వాక్యాలు లేదా భాగాలను సైట్ చేయగలదు.ఈ ట్రైనింగ్ ఫలితంగా, నిజ జీవిత సమస్యలపై దృష్టి పెట్టిన అనేక పబ్లిక్ ఈవాల్యుయేషన్లలో ఇది కొత్త రికార్డు స్థాయిలను చేరుకుంది.

Humanity's Last Exam

Humanity’s Last Exam⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) అనే తాజాగా విడుదలైన ఈవాల్యుయేషన్‌లో—ఇది విస్తృతమైన అంశాల్లోని ఎక్స్‌పర్ట్-లెవల్ ప్రశ్నలపై AI సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది—డీప్ రిసెర్చ్‌ను నడిపించే మోడల్ 26.6% యాక్యురసీతో కొత్త రికార్డు స్థాయిని సాధించింది.ఈ పరీక్షలో 100 కి పైగా విషయాలలో 3,000 కు పైగా మల్టిపుల్ చాయిస్ మరియు షార్ట్ ఆన్సర్ ప్రశ్నలు ఉంటాయి, భాషాశాస్త్రం నుంచి రాకెట్ సైన్స్, క్లాసిక్స్ నుంచి పర్యావరణ శాస్త్రం వరకు. OpenAI o1 తో పోలిస్తే, అత్యధిక పురోగతి రసాయన శాస్త్రం, హ్యూమానిటీస్, సోషల్ సైన్సెస్, గణితంలో కనిపించింది. డీప్ రిసెర్చ్‌ను నడిపించే మోడల్, అవసరమైనప్పుడు ప్రత్యేకమైన సమాచారాన్ని సమర్థంగా వెతికి కనుగొంటూ, మనిషిలా వ్యవహరించే విధానాన్ని చూపించింది.

"మోడల్"	ఖచ్చితత్వం (%)
GPT-4o	3.3
Grok-2	3.8
Claude 3.5 Sonnet	4.3
Gemini ఆలోచిస్తోంది	6.2
OpenAI o1	9.1
DeepSeek-R1*	9.4
OpenAI o3-mini (మధ్యస్థం)*	10.5
OpenAI o3-mini (అధికం)*	13.0
OpenAI లోతైన పరిశోధన**	26.6

* మోడల్ మల్టీ-మోడల్ కాదు; టెక్స్ట్-మాత్రం సబ్‌సెట్‌పై మూల్యాంకనం చేయబడింది.

**బ్రౌజింగ్ + python టూల్స్‌తో

GAIA

GAIA⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది)¹ అనే పబ్లిక్ బెంచ్‌మార్క్‌లో—ఇది నిజ జీవిత ప్రశ్నలపై AI సామర్థ్యాన్ని మౌల్యాంకనం చేస్తుంది—డీప్ రిసెర్చ్‌ను నడిపించే మోడల్ కొత్త స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ (SOTA) స్థాయిని చేరి, బాహ్య లీడర్‌బోర్డ్⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది)లో అగ్రస్థానాన్ని సాధించింది.మూడు స్థాయిల కఠినతను కవర చేసే ఈ ప్రశ్నలను విజయవంతంగా పూర్తి చేయడానికి రిజనింగ్, మల్టీమోడల్ ఫ్లూయెన్సీ, వెబ్ బ్రౌజింగ్, మరియు టూల్-యూజ్ ప్రొఫిషియెన్సీ వంటి సామర్థ్యాలు అవసరం.

GAIA
	లెవల్ 1	స్థాయి 2	లెవెల్ 3	సగటు
గత SOTA(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది)	67.92	67.44	42.31	63.64
డీప్ రీసెర్చ్ (pass@1)	74.29	69.06	47.6	67.36
లోతైన పరిశోధన (cons@64)	78.66	73.21	58.03	72.57

GAIA టాస్క్ ఉదాహరణలు

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.]

సర్చ్‌ను స్పష్టత చేయడం

2012లో Scientific Reportsలోని, నానో-కాంపౌండ్‌ను వివరించే ఆర్టికల్ కోసం, ప్లాస్మోనిక్-సంబంధిత అంశాలను వదిలేస్తూ, నేను రిక్వెస్ట్‌ను కలిపి సృష్టిస్తున్నాను.సంభావ్యంగా, ఇందులో వెండి లేదా గ్రాఫీన్ వంటి నిర్దిష్ట టాపిక్స్ లేదా కాంపౌండ్స్‌ను ఫిల్టర్ చేయడం ఉండవచ్చు.

వివరాలను కలిపి రూపొందించడం

నేను "Scientific Reports 2012 nanoparticle" కోసం సబ్-సర్చ్ చేస్తున్నాను, సంభావ్యంగా నానో-కాంపౌండ్స్‌ను వెతుకుతూ.ప్లాస్మోన్-సంబంధిత టాపిక్స్‌ను వదిలివేయడానికి ఆసక్తి చూపుతూ, సంభావ్యంగా వెండి, గ్రాఫీన్, లేదా క్వాంటమ్ డాట్స్‌పై దృష్టి పెట్టడం.

[search action]

సర్చ్ ఫిల్టర్‌లలో నావిగేట్ చేయడం

2012 కోసం nature.com మరియు Scientific Reportsలో అడ్వాన్స్‌డ్ సర్చ్ ఫిల్టర్‌లను పరిశీలిస్తూ, ఫుడ్ క్యారమెల్స్‌లో అమార్ఫస్ కార్బన్ నానోపార్టికల్స్ పై ఆర్టికల్స్‌ను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాను.

కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్‌ను గుర్తించడం

సర్చ్ ఫలితాలు 2012లోని "2D క్వాసీపీరియాడిక్ ప్లాస్మోనిక్ క్రిస్టల్స్" శీర్షికతో ఉన్న కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్‌ను చూపిస్తున్నాయి, ఇది Scientific Reportsలోని "Conference Proceedings" విభాగంలో ఉండవచ్చు.

[browse action]

సంభావ్య సమస్యలపై ఆలోచించడం

నేను వెబ్ పేజీ సంబంధిత తప్పుదోవ వెనుక కారణాలను పరిశీలిస్తున్నాను, ఇది సాధ్యమైనది పాత ఏజెంట్ రకం లేదా అనుకోకుండా అడ్డుకట్ట కారణంగా ఉండవచ్చు.

[browse action]

డైనమిక్ ఆప్షన్‌లను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ

నేను డైనమిక్ కంటెంట్ ఉన్న లేదా క్యాష్ చేసిన వెర్షన్ ఉన్న ప్రకృతి సంబంధిత సైట్ గురించి ఆలోచిస్తున్నాను. వికల్పంగా, నిర్దిష్ట ఫ్రేజ్‌ల కోసం సర్చ్ ప్రయత్నించడం సహాయకంగా ఉండవచ్చు.

[search action]

ముఖ్య లక్షణాలను గుర్తించడం

సరే, నేను Sci Repలో 2012 నుండి నాలుగు సమ్మేళన నివేదికలను గుర్తిస్తున్నాను. ప్రత్యేకంగా, కొన్ని "ప్లాస్మోనిక్" అనే పదాన్ని పేర్కొంటున్నాయి మరియు అవి తప్పించుకోవాలి.

[browse action]

ముఖ్యమైన అవగాహనలను సమీకరించడం

విస్తృతమైన విశ్లేషణను నిర్ధారించడానికి, నిర్దిష్ట టైటిల్స్ కోసం క్యాష్ వర్షన్లు లేదా స్నిప్పెట్ విస్తరణలకు యాక్సెస్ పొందడానికి సమాచారాన్ని నేను సేకరిస్తున్నాను.

[search action]

వివరాలను కలిపి సిద్ధం చేయడం

నేను 2012 యూరోపియన్ మెటీరియల్స్ రీసెర్చ్ సొసైటీ స్ప్రింగ్ మీటింగ్ నుండి శాస్త్రీయ నివేదిక వరకు ప్రగతిని గమనిస్తున్నాను, ముఖ్యంగా కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్ పై దృష్టి సారిస్తూ. ఈ విధానం సందర్భం మరియు ప్రాముఖ్యతను స్థాపించడంలో సహాయపడుతుంది.

[search action]

జర్నల్ సూచనల ట్రాకింగ్

2012 చివరి భాగంలో జరిగిన సమ్మేళన నివేదికలను "Scientific Reports" జర్నల్‌తో, ప్లాస్మోనిక్ 2D క్వాసీపీరియాడిక్ పదార్థాలపై దృష్టి సారిస్తూ, అనుసంధానం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాము. ఈ విధానం పద్ధతిగా మరియు ఖచ్చితంగా అనిపిస్తుంది.

[search action]

ఈవెంట్ వివరాలను విశ్లేషించడం

సర్చ్ రిజల్ట్స్ [8]లో 25 సింపోజియాలను చేరిస్తూ, యూరోపియన్ మెటీరియల్స్ రీసెర్చ్ సొసైటీ 2012 స్ప్రింగ్ మీటింగ్‌ను సారాంశం చేయగల పేజీని కలిగి ఉండవచ్చని గమనిస్తున్నాను.

[browse action]

రీసెర్చ్‌ను కలిపి రూపొందించడం

నేను 4 వ్యాసాలతో కూడిన ఒక సేకరణ పేజీని పరిశీలిస్తున్నాను, ఇందులో ప్లాస్మోనిక్ మరియు మెటామేటీరియల్ అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ, యూరోపియన్ మెటీరియల్స్ రీసెర్చ్ సొసైటీ 2012 స్ప్రింగ్ మీటింగ్ నుండి ముఖ్యమైన సూచనలను గుర్తిస్తున్నాను.

[browse action]

దృష్టిని ఖచ్చితంగా గుర్తించడం

2012 E-MRS నుండి "Scientific Reports"లోని కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్‌పై నేను దృష్టి పెట్టుతున్నాను, అందులో "2D క్వాసీపీరియాడిక్ ప్లాస్మోనిక్ క్రిస్టల్స్" మరియు "నానోస్కేల్‌లో ఆప్టికల్ స్కాటరింగ్‌ని కస్టమైజ్ చేయడానికి లేయర్డ్ ప్లాస్మోనిక్ క్లోక్స్" వంటి టాపిక్స్ ఉండే అవకాశముంది.

[browse action]

లైబ్రరీ సోర్స్‌లను ఈవాల్యుయేట్ చేయడం

2012లోని News Archivesలో Monticone మరియు Metamaterials Lab పత్రం, E-MRS 2012 స్పెషల్ ఇష్యూ Sci Rep ఆహ్వాన పేపర్ గురించి నేను ఆలోచిస్తున్నాను.

[browse action]

ప్రవేశసౌలభ్యాన్ని అంచనా వేయడం

నేను సైట్ యాక్సెస్ సమస్యలపై సమాచారం సేకరిస్తున్నాను, అందులో పాత స్థితి లేదా అడ్డంకులు ఉన్నాయా అని పరిశీలిస్తున్నాను. అలాగే, మాంటికోన్ సైట్‌ను ఒక జాబితా సూచన కోసం మూల్యాంకనం చేయడం.

[browse action]

E-MRS 2012 ను కలిపి నిర్మించడం

నేను "Layered Plasmonic Cloaks" ను E-MRS 2012 కి లింక్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాను. గ్రాఫీన్ మరియు క్యాటలిసిస్ వంటి ఇతర సంభావ్య టాపిక్స్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ.

[browse action]

సంబంధిత అంశాలను గుర్తించడం

గ్రాఫీన్, ఫోటోవోల్టాయిక్స్, మరియు నానోస్ట్రక్చర్‌డ్ కాంపౌండ్స్ వంటి టాపిక్స్‌పై సమాచారాన్ని నేను సేకరిస్తున్నాను, ప్లాస్మోనిక్-సంబంధిత అంశాలను వదిలేస్తూ.దీని ద్వారా నేను నానోటెక్నాలజీ అంశాలపై మరింత విస్తృతంగా దృష్టి పెట్టుతున్నాను.

[browse action]

నా ఫోకస్‌ని సర్దుకుంటూ

2012లో Nature Scientific Reportsలో 2D క్వాసీపీరియాడిక్ ప్లాస్మోనిక్ క్రిస్టల్స్ గురించి ఆర్టికల్స్‌ను గుర్తించడానికి, నిర్దిష్ట సైట్ మరియు స్కాలర్ ఐడెంటిఫైయర్‌లను ఎంటర్ చేసి, సర్చ్ పరామీటర్లను నేను విస్తరించుతున్నాను.

[search action]

నాన్-ప్లాస్మోనిక్ అవకాశాలను గుర్తించడం

Scientific Reportsలో 2012 E-MRS స్పెషల్ ఇష్యూ నుండి ఆర్టికల్స్‌ను గుర్తించడానికి నేను సర్చ్‌ను కుదించడం ప్రారంభిస్తున్నాను.ఇది గ్రాఫీన్ లేదా ఫంక్షనల్ ఆక్సైడ్స్ వంటి నాన్-ప్లాస్మోనిక్ టాపిక్స్ కోసం టైటిల్స్‌ను చెక్ చేయడం ను కలిగి ఉంది.ఫోకస్ చేసిన సర్చ్‌లు మరియు ప్లాస్మోనిక్ ఆర్టికల్స్‌ను వదిలివేత ద్వారా ప్రగతి స్పష్టంగా కనిపిస్తోంది.

[search action]

సూచనలను కలిపి పరిశీలించడం

నేను గ్రాఫీన్ సూపర్‌లాటీస్‌లో ఇన్టరాక్షన్‌లను విశ్లేషిస్తున్నాను, ఇది సంభావ్యంగా Sci Rep ఆర్టికల్ నుండి.Padooru, Yakovlev, Chen, మరియు Alu వంటి రచయితల టైటిల్స్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ.

[search action]

పజిల్‌ని కలిపి రూపొందించడం

నేను E-MRS 2012 స్ప్రింగ్ మీటింగ్ యొక్క సైన్సిఫిక్ రిపోర్ట్స్ ప్రొసీడింగ్స్ గురించి సమాచారం సేకరిస్తున్నాను, ముఖ్యంగా ఆహ్వానిత పత్రాలపై దృష్టి పెట్టి, ప్లాస్మోనిక్ ఫెనామినాలజీ లేకుండా. సమీక్షలో ఉన్న రకాలు: గ్రాఫీన్, ప్రేరణ, శక్తి పదార్థాలు, నానోమెడిసిన్, మరియు సెన్సార్లు.

[search action]

నిపుణుల స్థాయి పనులు

అనేక రంగాలలోని ఎక్స్‌పర్ట్-లెవల్ టాస్కులపై చేసిన అంతర్గత ఈవాల్యుయేషన్‌లో, డొమైన్ నిపుణులు డీప్ రిసెర్చ్‌ను కఠినమైన, చేతితో చేసే పరిశోధన పనులను అనేక గంటల పాటు ఆటోమేట్ చేసిన వ్యవస్థగా రేటింగ్ ఇచ్చారు.

పాస్ రేట్ vs గరిష్ఠ టూల్ కాల్స్

మోడల్ బ్రౌజ్ చేసి, తన బ్రౌజింగ్ గురించి ఎక్కువగా ఆలోచిస్తే, పనితీరు మెరుగవుతుంది. అందుకే, మోడల్‌కు ఆలోచించడానికి సమయం ఇవ్వడం ముఖ్యము.

నిపుణుల స్థాయి పనుల ఉదాహరణలు

పని పై సేవ్ చేసిన సమయం: 4 గంటలు

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.

సార్ప్షన్ మోడల్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

గ్లాసీ పాలిమర్లలో ప్యూర్ మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్‌పై సమాచారాన్ని సేకరిస్తూ, డ్యూయల్ మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్‌పై దృష్టి పెట్టి, మోడలింగ్ ప్రెడిక్షన్‌లలో వచ్చే సవాళ్లను కూడా పరిశీలిస్తున్నాను.

[search action]

ఓపెన్ యాక్సెస్ అంచనా వేయడం

సరే, చూద్దాం.గ్లాసీ పాలిమర్లలో మిక్స్‌డ్–గ్యాస్ సార్ప్షన్‌పై ఉన్న MDPI పేపర్ ఫలితం బహుశా ఓపెన్ యాక్సెస్‌లో ఉండొచ్చు.

[browse action]

విభాగాలను పరిశీలించడం
MDPI పేపర్‌లో ఉన్న డ్యూయల్ మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్ మరియు దాని విస్తృత విశ్లేషణ నుంచి ముఖ్యమైన వివరాలను నేను సమీకరిస్తున్నాను.

[browse action]

ప్రధాన లక్షణాల స్పష్టీకరణ

గ్యాస్ సార్ప్షన్‌ను వివరించే Henry's law constant, Langmuir affinity constant, మరియు Langmuir capacity constantలను అర్థం చేసుకోవడానికి నేను ల్యాబ్ రిపోర్ట్‌ను పరిశీలిస్తున్నాను.

[browse action]

కలిపి చేర్చడం

"సమీకరణ (3)" మరియు "సమీకరణ (4)" చిత్రాలుగా లేదా ఫార్ములా డిస్‌ప్లే‌లుగా ఉండే అవకాశం ఉందని పరిగణలోకి తీసుకుని, వాటిని మెరుగుగా అర్థం చేసుకోవడానికి PDF‌ను చూడటం లేదా పూర్వ రిఫరెన్స్‌లను సెర్చ్ చేయడం గురించి నేను ఆలోచిస్తున్నాను.

[browse action]

శీర్షిక ప్రాసంగికతను నిర్ధారించడం

Freeman మరియు Koros (1980) డాక్యుమెంట్, "Model for sorption of mixed gases in glassy polymers" అనే రిఫరెన్స్‌తో నిజంగా సరిపోతుందో తెలుసుకోవడానికి, దాని అబ్స్ట్రాక్ట్ మరియు శీర్షికను నేను పరిశీలిస్తున్నాను.

[search action]

ఆర్టికల్‌ల మధ్య సంబంధాలను పరిశీలించడం

"pmc.ncbi.nlm.nih.gov" నుంచి వచ్చిన ఫలితం బహుశా అదే MDPI ఆర్టికల్ అని నేను గమనించాను; అది పూర్తి టెక్స్ట్‌ని చూపుతుందా లేదా సరళీకరించిన వెర్షన్‌ని ఇస్తుందా అన్న ఆసక్తి నాకు ఉంది.

[browse action]

సమాచారం సేకరణ

గ్లాసీ పాలిమర్‌లలో ప్యూర్ మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్ గురించి సమాచారాన్ని నేను సేకరిస్తున్నాను.వివిధ గ్యాస్ పరిసరాల్లో ఆ పదార్థం ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడంలో ఇది ఒక కీలక దశ.

[search action]

గ్యాస్ సార్ప్షన్‌ను పోల్చడం

మిశ్రమంలో కార్బన్ డైఆక్సైడ్ ఉండటం వల్ల పాలిమర్‌లో మీథేన్ సార్ప్షన్ ప్రభావితం అవుతుందని, ముఖ్యంగా ప్యూర్ గ్యాస్ పరిస్థితితో పోలిస్తే మీథేన్ సార్ప్షన్ తగ్గుతుందని నేను గమనించాను.

[browse action]

సంకల్పనలను కలపడం

"extended dual mode equation mixture" అనే పదం డ్యూయల్-మోడ్ సూపర్‌కండక్టింగ్ కేబుల్ సమీకరణలకు ఎలా సంబంధించినదో గురించి నేను ఆలోచిస్తున్నాను.ఇది విభిన్న రంగాల మధ్య భావాలను అనుసంధానించే సామర్థ్యాన్ని చూపిస్తుంది.

[search action]

సమీక్ష వివరాలను అభ్యర్థిస్తున్నాము

నేను "Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane" సమీక్షించమని వచ్చిన అభ్యర్థనను గమనిస్తున్నాను.

[browse action]

PDF లింక్ తనిఖీ

ఫలితం [2] పై నాకు ఆసక్తి ఉండడంతో, అందులోని స్నిపెట్‌ను పరిశీలిస్తున్నాను. ఇందులో డ్యూయల్-మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్‌ను బైనరీ మిక్చర్‌కు విస్తరించడం, అలాగే A యొక్క కాన్సంట్రేషన్‌ను భాగిక పీడనాలు మరియు కాన్స్టెంట్ల ఆధారంగా వ్యక్తీకరించడం వివరించబడింది.

[search action]

సోర్షన్ ప్రవర్తనను అంచనా వేయడం

డ్యూయల్-మోడ్ మోడల్ ప్రకారం, రెండో గ్యాస్‌ను చేర్చినప్పుడు స్థిరమైన భాగిక పీడనం వద్ద సార్ప్షన్ తగ్గుతుంది; ఇది ప్యూర్ గ్యాస్ పరిస్థితులతో పోలిస్తే భిన్నంగా ఉంటుంది.

[browse action]

PDF‌ను తీసుకురావడం

nature.comలోని ఒక PDF గురించి, బహుశా పాత Yampol'ski ఆర్టికల్ కావొచ్చు, సమాచారం సేకరిస్తూ, టెక్స్ట్ స్నిపెట్ కోసం University of Texas at Austin రిపోజిటరీ వంటి ప్రత్యామ్నాయ సోర్స్‌లను కూడా పరిగణలోకి తీసుకుంటున్నాను.

[browse action]

రిపాజిటరీ ఎంపికలను అంచనా వేయడం

UT రిపొజిటరీ ఫలితం సరిగా కనిపించకపోవచ్చని నేను గుర్తించాను.దీనిలో సెర్చ్ చేయడం అనిశ్చితంగా ఉంది.ప్రత్యామ్నాయంగా, ఫలితం [3]లో డ్యూయల్-మోడ్ మిక్చర్ సార్ప్షన్ మోడల్‌ను వివరిస్తున్న ఒక స్నిపెట్ ఉంది; ఇందులో కంపెటిటివ్ ఎఫెక్ట్‌లు మరియు ప్రయోగాత్మక డేటాను మోడలింగ్ చేయడంలో దాని సరిపోయే గుణాన్ని వివరించారు.

[search action]

దృష్టిని మెరుగుపరచడం

నేను నా విధానాన్ని సరిచేసుకుంటున్నాను, వెతికే పని సరైన సందర్భాన్ని లక్ష్యంగా చేసుకునేలా చూసుకోవడానికి.

[search action]

సార్ప్షన్ మోడల్స్ అర్థం చేసుకోవడం

ప్యూర్ గ్యాస్‌ల కోసం డ్యూయల్-మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్‌ను వివరించుతున్నాను: హెన్నరీ డిజాల్వింగ్ మరియు లాంగ్మ్యూర్ మైక్రోవోయిడ్ ఫిల్లింగ్.మిక్స్‌డ్ గ్యాస్‌లలో పోటీపూర్వక సార్ప్షన్ మరియు అసరళతలకు ఎక్కువ ప్రాధాన్యం ఇవ్వబడుతుంది.

[search action]

hero.epa.gov ను అన్వేషించడం

hero.epa.gov‌ను పరిగణలోకి తీసుకుని ఆలోచిస్తూ సంభావ్య అబ్స్ట్రాక్ట్ లేదా కంటెంట్

[browse action]

మోడల్‌ను మెరుగుపరచడం

ప్యూర్ మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్‌పై ఇన్‌సైట్స్ సేకరిస్తూ, కంపిటిషన్, ప్లాస్టిసైజేషన్, మరియు ప్యారామీటర్ స్టెబిలిటీ వంటి అంశాలను పరిగణలోకి తీసుకుంటున్నాను.ఇంకా ఖచ్చితమైన ప్రెడిక్షన్‌ల కోసం మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ డేటాను చేర్చడం.

[browse action]

డ్యూయల్ సార్ప్షన్ మోడల్ సవాళ్లను పరిష్కరించడం

ప్యారామీటర్ కప్లింగ్ మరియు అస్పష్ట ఏకత్వం ప్రెడిక్షన్‌లపై ప్రభావం చూపుతాయి.పాలిమర్ పరిస్థితుల మార్పుల లేకపోవడం పరిశీలన లోపాలకు దారితీయవచ్చు.

[browse action]

విచలన పరిమాణాన్ని కొలవడం

6FDA-mPDA లో అసరళమైన CO2–CH4 ద్రావణీయతను సంఖ్యాత్మకంగా అంచనా వేసి, మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ ద్రావణీయతపై చూపించే ప్రభావాలను వెల్లడిస్తున్నాను.పెర్మీయబిలిటీ సెలెక్టివిటీ తగ్గుదలకు కేవలం పోటీపూర్వక సార్ప్షన్ ఒక్కటే కారణం కాదు.

[browse action]

సూచనలను చేర్చడం

పాలిమరిక్ మెంబ్రేన్‌లలో గ్యాస్ సార్ప్షన్‌కు సంబంధించిన డ్యూయల్-మోడ్ మోడల్‌లోని తేడాలు మరియు సవాళ్లపై చర్చను బలపరచడానికి, MDPI 2019 మరియు Vopicka 2014 వంటి ఓపెన్-సోర్స్ మెటీరియల్‌లపై దృష్టి పెట్టి సైటేషన్లను సేకరిస్తున్నాను.

[browse action]

విభాగాలను ప్రతిపాదించడం

ప్యూర్ vs మిక్డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్‌పై సెక్షన్‌లను ఏర్పాటు చేస్తూ, డ్యూయల్-మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్‌ను పరిశీలిస్తూ, పరామితి అనిశ్చితి మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ ప్రెడిక్షన్ వంటి సవాళ్లను వివరంగా అందిస్తున్నాను.

కంటెంట్‌ను సక్రమంగా అమర్చడం

డ్యూయల్-మోడ్ సార్ప్షన్ మోడల్‌పై దృష్టి పెట్టి, ప్యూర్ మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్ ప్రవర్తనలను వివరంగా చూపిస్తూ, స్పష్టత కోసం ముఖ్యమైన తేడాలు మరియు సవాళ్లను బులెట్ పాయింట్లు మరియు నిర్మిత సెక్షన్‌లతో హైలైట్ చేస్తున్నాను.

[search action]

సూచనలు ఎంచుకోవడం

సరే, నేను చూస్తాను. నేను [3], [20], [22], మరియు [21] ఆధారంగా వారి స్పష్టమైన అవగాహనల కోసం డ్యూయల్-మోడ్ సోర్ప్షన్ మరియు గ్యాస్ మిశ్రమాలపై ఆధారపడుతున్నాను.

పారామీటర్ల నిర్మాణం మ్యాప్ చేయడం

గందరగోళం నివారించడానికి నేను పారామీటర్ పేర్లను జతచేస్తున్నాను. స్పష్టత కోసం (k), (C_H'), మరియు (b) ను కొనసాగించడం. ప్యూర్ గ్యాస్ మరియు మిక్స్‌చర్‌కు సంబంధించిన సమీకరణాలు వివరంగా, స్పష్టంగా ఫార్మాట్ చేయబడ్డాయి.

సవాళ్లను ఎదుర్కోవడం

నేను మల్టీ-సొల్యూషన్ పరామితి ఫిట్స్, పాలిమర్ ప్లాస్టిసైజేషన్, మరియు టెంపరల్ ఎఫెక్ట్‌లను పరిశీలిస్తున్నాను.ఈ సంక్లిష్టతలు ప్యూర్ మరియు మిక్స్‌డ్ గ్యాస్ సార్ప్షన్‌ను అంచనా వేయడం కష్టతరం చేస్తాయి.

కలిపి చేర్చడం

సార్ప్షన్ తేడాలు, ప్యూర్ గ్యాస్‌ల కోసం డ్యూయల్-మోడ్ మోడల్, మిక్స్‌డ్ గ్యాస్‌లకు దాని విస్తరణ, అలాగే వాటికి సంబంధించిన సవాళ్లపై సెక్షన్‌లను నేను నిర్మిస్తున్నాను.ఈ ప్రోగ్రెషన్ తార్కికంగా మరియు ప్రభావవంతంగా అనిపిస్తోంది.

అంచనా ఆర్థిక విలువ ఆధారంగా నిపుణుల స్థాయి పనులపై పాస్ రేట్

అంచనా గంటల ఆధారంగా నిపుణుల స్థాయి పనులపై పాస్ రేట్

ఒక పనిని పూర్తిచేయడానికి మానవునికి ఎంత సమయం పడుతుందన్నదానికన్నా, ఆ పనికి అంచనా ఆర్థిక విలువ ఎక్కువగా పాస్ రేట్‌తో సంబంధం కలిగి ఉంది – మోడళ్లకు కష్టంగా అనిపించే అంశాలు, మనుషులకి సమయం పట్టే అంశాలకు భిన్నంగా ఉంటాయి.

పరిమితులు

డీప్ రీసెర్చ్ ముఖ్యమైన కొత్త సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, కానీ ఇది ఇంకా ప్రారంభ దశలో ఉంది మరియు పరిమితులు ఉన్నాయి.ఇంటర్నల్ ఈవాల్యుయేషన్స్ ప్రకారం, ఇది సమాధానాల్లో కొన్ని సార్లు వాస్తవాలను హాల్యూసినేట్ చేయవచ్చు లేదా తప్పు నిర్దారణలు చేయవచ్చు, అయితే ప్రస్తుత ChatGPT మోడల్స్ కంటే గణనీయంగా తక్కువ రేట్‌లో.ఇది అధికారిక సమాచారాన్ని అనుమానాల నుండి భేదించడం లో కష్టపడవచ్చు, మరియు ప్రస్తుతానికి కాన్ఫిడెన్స్ క్యాలిబ్రేషన్‌లో బలహీనతను చూపుతుంది, చాలాసార్లు అస్పష్టతను ఖచ్చితంగా తెలియజేయడంలో విఫలమవుతుంది.లాంచ్ సమయంలో, రిపోర్ట్స్ మరియు సిటేషన్స్‌లో చిన్న ఫార్మాటింగ్ లోపాలు ఉండవచ్చు, మరియు టాస్క్‌లు ప్రారంభమవడానికి ఎక్కువ సమయం పడవచ్చు.మేము ఈ సమస్యలన్నీ మరింత ఉపయోగం మరియు సమయం పెరుగుతుండడంతో త్వరగా మెరుగుపడతాయని ఆశిస్తున్నాము.

ప్రాప్యత

ChatGPTలో డీప్ రీసెర్చ్ ప్రస్తుతానికి చాలా కం‌ప్యూట్-ఇంటెన్సివ్.ఒక క్వెరీని రీసెర్చ్ చేయడానికి ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటే, అంతకంతా ఇన్ఫరెన్స్ కం‌ప్యూట్ ఎక్కువగా అవసరం అవుతుంది.మేము ఈ రోజు Pro users కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన వెర్షన్‌తో ప్రారంభిస్తున్నాము, ప్రతి నెలకి 100 క్వెరీల వరకు.తరువాత Plus and Team యూజర్స్కి యాక్సెస్ లభిస్తుంది, తరువాత Enterprise.మేము ఇంకా యూకే, స్విట్జర్లాండ్, మరియు యూరోపియన్ ఎకానామిక్ ఏరియాలో యూజర్స్‌కు యాక్సెస్ అందించే పనిలో ఉన్నాము.

ప్రతీ పేడ్ యూజర్ త్వరలో మరింత వేగవంతమైన, ఖర్చు పరంగా సమర్థవంతమైన వెర్షన్‌ని విడుదల చేసినప్పుడు గణనీయంగా ఎక్కువ రేట్ లిమిట్స్ పొందతారు, ఇది చిన్న మోడల్ ద్వారా పనిచేస్తూ ఇంకా ఉన్నతమైన ఫలితాలను అందిస్తుంది.

రాబోయే వారాలు మరియు నెలలలో, మేము సాంకేతిక ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌పై పని చేస్తూ, ప్రస్తుత రిలీజ్‌ని సమీపంగా మానిటర్ చేస్తూ, మరింత కఠినమైన పరీక్షలను నిర్వహిస్తున్నాము.ఇది మేము అనుసరిస్తున్న ఇటరేటివ్ డిప్లాయ్‌మెంట్ సూత్రానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.అన్ని సేఫ్టీ చెక్స్ మాకు నిర్దేశించిన రిలీజ్ స్టాండర్డ్స్‌ను కొనసాగిస్తే, మేము దాదాపు ఒక నెలలో Plus యూజర్స్‌కు డీప్ రీసెర్చ్‌ను విడుదల చేయనున్నాము.

తరువాత ఏమిటి

డీప్ రిసెర్చ్ ఈ రోజు ChatGPT వెబ్‌ సంస్కరణలో అందుబాటులో ఉంది, మరియు ఈ నెలలో మొబైల్ మరియు డెస్క్‌టాప్ యాప్‌లకు దశలవారీగా విడుదల అవుతుంది.ప్రస్తుతం, డీప్ రిసెర్చ్ ఓపెన్ వెబ్‌ను మరియు మీరు అప్లోడ్ చేసిన ఫైళ్లను యాక్సెస్ చేయగలదు. భవిష్యత్తులో, మీరు మరింత ప్రత్యేకమైన డేటా సోర్సులకు కనెక్ట్ అయ్యే అవకాశం ఉంటుంది. దీతో సబ్‌స్క్రిప్షన్ ఆధారిత లేదా అంతర్గత రిసోర్సులకు యాక్సెస్ విస్తరించి, దాని అవుట్‌పుట్‌ను ఇంకా బలంగా మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన విధంగా పొందగలుగుతారు.

ముందు చూస్తే, అసింక్రోనస్‌గా నిజ జీవిత పరిశోధన మరియు పనుల నిర్వహణ కోసం పనిచేసే ఎజెంటిక్ అనుభవాలు ChatGPT‌లో ఒకేచోట చేరే భవిష్యత్తును మేము ఊహిస్తున్నాము.అసింక్రోనస్‌గా ఆన్‌లైన్ పరిశోధన చేయగల డీప్ రిసెర్చ్‌ మరియు నిజ జీవితంలో చర్యలు తీసుకునే Operator కలయికతో, ChatGPT మీ కోసం ఇంకా క్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించగలదు.

ఫిబ్రవరి 3, 2025 అడెండమ్: డీప్ రీసెర్చ్‌ని పవర్ చేసే o3 ప్రారంభ వెర్షన్‌పై మేము కఠినమైన సేఫ్టీ టెస్టింగ్, ప్రిపేర్‌డ్నెస్ ఇవాల్యుయేషన్స్, మరియు గవర్నెన్స్ రివ్యూలు నిర్వహించాం, దీనిని Medium⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) రిస్క్‌గా గుర్తించాం. డీప్ రీసెర్చ్ వెబ్ బ్రౌజ్ చేసే సామర్థ్యంతో వచ్చే ఇన్‌క్రిమెంటల్ రిస్క్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి మేము అదనపు సేఫ్టీ టెస్టింగ్ కూడా చేసాము, అలాగే కొత్త మిటిగేషన్స్‌ని జోడించాము. ప్రస్తుత లిమిటెడ్ రిలీజ్‌ను మేము పూర్తిగా టెస్ట్ చేసి, దగ్గరగా మానిటర్ చేయడం కొనసాగిస్తాము. Plus యూజర్లకు యాక్సెస్‌ను విస్తరించినప్పుడు, డీప్ రీసెర్చ్ కోసం మా సేఫ్టీ ఇన్‌సైట్స్ మరియు సేఫ్‌గార్డ్స్‌ని ఒక సిస్టమ్ కార్డ్‌లో షేర్ చేస్తాము.

ఫుట్ నోట్స్

1
ఈ డేటాసెట్ కోసం గ్రౌండ్-ట్రూత్ సమాధానాలు విస్తృతంగా ఆన్‌లైన్‌లో లీక్ అయ్యాయని మేము గుర్తించాము, మరియు మోడల్‌ను న్యాయసమ్మతంగా మూల్యాంకన చేయడానికి అనుగుణంగా కొన్ని వెబ్‌సైట్‌లు లేదా URLలను బ్లాక్ చేశాము.

రచయితలు

OpenAI

రిసెర్చ్ లీడ్స్

Isa Fulford, Zhiqing Sun

మౌలిక సహకారులు

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

ప్రాధాన్య సహకారులు

రీసెర్చ్

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

విస్తరణ

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

సహకారులు

రీసెర్చ్

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

+ o3 కి సహకరించిన వారందరూ

భద్రతా వ్యవస్థలు

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

విస్తరణ

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

నాయకత్వం

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