2 กุมภาพันธ์ 2568

ขอแนะนำ Deep Research

ผู้ช่วยที่สามารถใช้การคิดวิเคราะห์เพื่อรวบรวมข้อมูลออนไลน์ในปริมาณมากและทำงานวิจัยหลายขั้นตอนแทนคุณได้ พร้อมให้บริการสำหรับผู้ใช้ Pro แล้ววันนี้ ส่วนผู้ใช้ Plus และ Team จะสามารถใช้งานได้ในลำดับถัดไป

ลองใช้ ChatGPT

กำลังโหลด…

อัปเดต 10 กุมภาพันธ์ 2569: คุณสามารถเชื่อมต่อการวิจัยเชิงลึกกับ MCP หรือแอปใดก็ได้ และจำกัดการค้นหาเว็บให้เหลือเฉพาะเว็บไซต์ที่เชื่อถือได้ เพื่อให้คุณมุ่งเน้นที่แหล่งข้อมูลที่ผ่านการยืนยันและเป็นมาตรฐานของอุตสาหกรรมได้ คุณยังสามารถติดตามความคืบหน้าแบบเรียลไทม์ และหยุดเพื่อปรับปรุงด้วยพรอมต์ติดตามผลหรือแหล่งข้อมูลใหม่ได้ เราได้อัปเดตประสบการณ์ด้านภาพเพื่อให้เริ่มต้น ติดตาม และทบทวนการวิจัยของคุณได้ง่ายขึ้นตั้งแต่ต้นจนจบ

อัปเดต 17 กรกฎาคม 2568: Deep Research สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ลึกและกว้างยิ่งขึ้นด้วยเบราว์เซอร์ภาพ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเอเจนต์ ChatGPT หากต้องการใช้งานความสามารถใหม่นี้ให้เลือก “โหมดเอเจนต์” จากเมนูแบบเลื่อนลงในหน้าจอเขียนข้อความ แล้วพิมพ์คำถามของคุณโดยตรง ส่วนฟังก์ชัน Deep Research แบบเดิมยังคงใช้งานได้ผ่านตัวเลือก “Deep Research” ในเมนูเครื่องมือ

อัปเดต 24 เมษายน 2568: เรากำลังเพิ่มจำนวนครั้งที่คุณสามารถใช้ Deep Research ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยผู้ใช้ Plus, Team, Enterprise และ Edu สามารถใช้ได้ 25 ครั้งต่อเดือน ผู้ใช้ Pro ใช้ได้ 250 ครั้ง และผู้ใช้ Free สามารถใช้ได้ 5 ครั้งต่อเดือน การเพิ่มจำนวนครั้งนี้เป็นไปได้ด้วยการใช้เวอร์ชัน Deep Research ที่เบาลง โดยเป็นเวอร์ชันขับเคลื่อนด้วยโมเดล o4-mini ซึ่งออกแบบให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในขณะยังคงคุณภาพสูง เมื่อคุณใช้ครบจำนวนครั้งของเวอร์ชันเต็ม คำสั่งจะเปลี่ยนไปใช้เวอร์ชันเบาโดยอัตโนมัติ

อัปเดต 25 กุมภาพันธ์ 2568: ตอนนี้ผู้ใช้แพ็กเกจ Plus ทุกคนสามารถใช้ Deep Research ได้แล้ว

อัปเดต 5 กุมภาพันธ์ 2568: Deep Research พร้อมให้บริการแล้วสำหรับผู้ใช้ Pro ในสหราชอาณาจักร สวิตเซอร์แลนด์ และเขตเศรษฐกิจยุโรป

วันนี้พวกเรากำลังเปิดตัว Deep Research ใน ChatGPT ซึ่งเป็นความสามารถใหม่ของเอเจนต์ที่ช่วยทำการค้นคว้าออนไลน์หลายขั้นตอนสำหรับงานที่ซับซ้อน มันสามารถทำสิ่งที่มนุษย์เราต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงให้เสร็จภายในไม่กี่สิบนาที

Deep Research เป็นเอเจนต์ตัวใหม่ของ OpenAI ที่สามารถปฏิบัติงานแทนผู้ใช้ได้อย่างอิสระ เพียงแค่ป้อนคำสั่ง ChatGPT ก็จะค้นหา วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งออนไลน์จำนวนมาก เพื่อสร้างรายงานเชิงวิเคราะห์ระดับมืออาชีพ Deep Research ใช้โมเดล o3 รุ่นใหม่ของ OpenAI ที่เหมาะกับการท่องเว็บและวิเคราะห์ข้อมูล มันใช้เหตุผลในการค้นหา วิเคราะห์ และตีความข้อความ ภาพ และไฟล์ PDF จำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต พร้อมทั้งสามารถปรับตัวตามข้อมูลที่เจอบนอินเทอร์เน็ตได้อีกด้วย

การสังเคราะห์องความรู้ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องมีก่อนที่จะสามารถสร้างองค์ความรู้ใหม่ได้ ด้วยเหตุนี้ Deep Research จึงเป็นก้าวสำคัญสำหรับทิศทางการพัฒนา AGI ที่เราได้คาดหวังมาโดยตลอดว่าจะสามารถช่วยผลิตงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ ได้

ทำไมเราถึงพัฒนาการค้นคว้าเชิงลึก

เครื่องมือค้นคว้าเชิงลึกนี้ได้รับการพัฒนาเพื่อรองรับผู้ปฏิบัติงานที่ต้องใช้ความรู้อย่างสูงในด้านการเงิน วิทยาศาสตร์ ข้อกำหนด/นโยบาย และงานวิศวกรรม ที่ต้องการผลการค้นคว้าที่ครบถ้วน ตรงเป้า และเชื่อถือได้จริง นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ไม่แพ้กันสำหรับนักช้อปที่ต้องการคำแนะนำที่ตรงกับความชอบส่วนตัว ในการซื้อของที่ต้องอาศัยการค้นคว้าอย่างพิถีพิถัน ไม่ว่าจะเป็นการซื้อรถ เครื่องใช้ในบ้าน และเฟอร์นิเจอร์ ทุกผลลัพธ์มีข้อมูลครบถ้วน พร้อมด้วยการอ้างอิงที่ชัดเจนและมีการสรุปแนวทางการคิดเพื่อให้สามารถอ้างอิงและตรวจสอบข้อมูลได้อย่างสะดวก มีความสามารถโดดเด่นในการค้นหาข้อมูลเฉพาะทางและข้อมูลที่ไม่เป็นที่รู้จักโดยทั่วไป ซึ่งตามปกติแล้วจะต้องอาศัยการสืบค้นเว็บไซต์เป็นจำนวนมาก การค้นคว้าเชิงลึกช่วยประหยัดเวลาได้มาก เพราะคุณสามารถโยนงานค้นคว้าเว็บที่ซับซ้อนและใช้เวลานานให้โมเดลทำได้ด้วยการถามเพียงครั้งเดียว

การค้นคว้าเชิงลึกสามารถค้นหา วิเคราะห์ และรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากทั่วทั้งเว็บได้ด้วยตัวเอง เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ระบบได้รับการเทรนจากภารกิจในโลกความเป็นจริงที่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือเรียกดูเว็บไซต์และเครื่องมือภาษา Python โดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบเสริมแรง เช่นเดียวกับที่ใช้ในโมเดลการให้เหตุผลแรกของเราอย่าง OpenAI o1 ถึงแม้ o1 จะแสดงความสามารถที่น่าประทับใจในด้านการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และด้านเทคนิคอื่นๆ แต่การแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงยังคงต้องอาศัยการการรวบรวมข้อมูลและบริบทจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่หลากหลาย การค้นคว้าเชิงลึกใช้ความสามารถในการคิดวิเคราะห์มาเติมเต็มช่องว่างนี้ เลยสามารถช่วยแก้ปัญหาที่คนเจอทั้งในงานและชีวิตประจำวันได้

วิธีการใช้การค้นคว้าเชิงลึก

ใน ChatGPT ให้เลือก 'การค้นคว้าเชิงลึก' ในช่องสำหรับเขียนข้อความแล้วป้อนคำถามของคุณ บอก ChatGPT ว่าคุณต้องการอะไร ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์การแข่งขันของแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง หรือรายงานที่ออกแบบมาเพื่อคุณเกี่ยวกับจักรยานที่ดีที่สุดสำหรับใช้ขี่ไปทำงาน คุณสามารถแนบไฟล์หรือสเปรดชีตเพื่อเพิ่มบริบทให้กับคำถามของคุณได้ เมื่อเริ่มทำงานจะมีแถบด้านข้างปรากฏขึ้น พร้อมสรุปขั้นตอนที่ทำไปและแหล่งข้อมูลที่ใช้

การค้นคว้าเชิงลึกอาจใช้เวลาตั้งแต่ 5 ถึง 30 นาทีในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยใช้เวลาในการเจาะลึกลงไปในเว็บ ในระหว่างที่รอคุณสามารถใช้เวลาทำงานอื่นๆ ได้ โดยคุณจะได้รับการแจ้งเตือนเมื่อการค้นคว้าเสร็จสิ้น ผลลัพธ์จะออกมาในรูปแบบรายงานภายในแชต และในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ราจะเพิ่มภาพประกอบ การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพ และผลลัพธ์การวิเคราะห์อื่นๆ เข้าไปในรายงานเหล่านี้ เพื่อเพิ่มความชัดเจนและบริบทเพิ่มเติม

เมื่อเทียบกับการค้นคว้าเชิงลึกแล้ว GPT‑4o เหมาะที่สุดสำหรับการสนทนาแบบหลายรูปแบบที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ สำหรับคำถาม ซับซ้อนและเฉพาะทาง ที่เน้นข้อมูลเชิงลึกและรายละเอียด เครื่องมือการค้นคว้าเชิงลึกสามารถค้นคว้าอย่างละเอียดและใส่แหล่งอ้างอิงทุกข้อความได้ จะเปลี่ยนจากแค่บทสรุปธรรมดาให้กลายเป็นคำตอบที่ครบถ้วนและเชื่อถือได้ จนนำไปใช้เป็นชิ้นงานได้เลย

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.

การหาข้อมูลเชิงลึก

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.

การค้นคว้าเชิงลึกสามารถตอบคำถามได้อย่างละเอียดถี่ถ้วน โดยสามารถให้ข้อมูลเฉพาะของแต่ละประเทศที่เกี่ยวกับ 10 ประเทศพัฒนาแล้วและข้อมูลของ 10 ประเทศกำลังพัฒนา โดยแสดงข้อมูลเคียงข้างกันเพื่อความสะดวกในการอ้างอิงและเปรียบเทียบ ระบบนำข้อมูลที่ได้มาในการแนะนำการเข้าสู่ตลาดอย่างละเอียด โดยมีพื้นฐานจากข้อมูลที่ถูกต้องและสามารถนำไปใช้ได้จริง

วิธีการทำงาน

Deep Research ได้รับการเทรนด้วยกระบวนการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่ครบวงจร (end-to-end reinforcement learning) โดยเน้นงานการค้นหาที่ซับซ้อนและการใช้เหตุผลในหลากหลายโดเมน ผลจากการเทรนทำให้โมเดลเรียนรู้ที่จะวางแผนและดำเนินงานตามขั้นตอนทีละขั้นเพื่อค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้ โดยสามารถย้อนกลับและปรับตัวตามข้อมูลเรียลไทม์ได้หากจำเป็น โมเดลนี้ยังสามารถเลือกดูไฟล์ที่ผู้ใช้อัปโหลด สร้างและแก้ไขกราฟโดยใช้เครื่องมือ Python ได้อีกด้วย นอกจากนี้ยังสามารถใส่กราฟที่สร้างขึ้นและภาพจากเว็บไซต์ลงไปในคำตอบได้ พร้อมทั้งสามารถอ้างอิงประโยคหรือข้อความเฉพาะจากแหล่งข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ผลจากการเทรนพบว่าโมเดลสามารถทำผลงานได้ดีขึ้นในการประเมินสาธารณะหลายรายการ ซึ่งเป็นการประเมินที่เน้นปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

Humanity's Last Exam

ในการประเมิน Humanity’s Last Exam⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ซึ่งเป็นการประเมินที่เพิ่งเปิดตัวเพื่อทดสอบความสามารถของ AI ในการตอบคำถามระดับผู้เชี่ยวชาญหลากหลายสาขาพบว่า โมเดลที่ใช้ Deep Research สามารถสร้างสถิติใหม่ด้วยความแม่นยำที่ 26.6% การทดสอบนี้มีคำถามมากกว่า 3,000 ข้อ ทั้งแบบปรนัยและแบบตอบสั้น ครอบคลุมกว่า 100 สาขา ตั้งแต่ภาษาศาสตร์ไปจนถึงวิทยาศาสตร์จรวด ตั้งแต่วรรณคดีคลาสสิกไปจนถึงนิเวศวิทยา เมื่อเปรียบเทียบกับ OpenAI o1 พบว่าการพัฒนาที่โดดเด่นที่สุดอยู่ในสาขาเคมี มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ รวมถึงคณิตศาสตร์ โมเดลที่ใช้ Deep Research แสดงออกถึงวิธีการทำงานที่คล้ายมนุษย์ โดยสามารถค้นหาข้อมูลเฉพาะทางได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อจำเป็น

โมเดล	ความถูกต้อง (%)
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 (สูง)*	13.0
การค้นคว้าเชิงลึก OpenAI**	26.6

* โมเดลไม่ใช่แบบหลายรูปแบบ ประเมินจากชุดย่อยที่มีแต่ข้อความเท่านั้น

**พร้อมด้วยการท่องเว็บและเครื่องมือ Python

GAIA

ในการทดสอบ GAIA⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)¹ ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะที่ประเมิน AI จากคำถามในโลกแห่งความเป็นจริง โมเดลที่ใช้ Deep Research สามารถทำผลงานได้ในระดับมาตรฐานสูงสุด (State of the Art หรือ SOTA) และขึ้นอันดับหนึ่งบนกระดานจัดอันดับ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)ภายนอก ครอบคลุมคำถามในสามระดับความยาก การทำงานเหล่านี้ให้สำเร็จต้องใช้ทักษะอย่างการให้เหตุผล ความคล่องแคล่วแบบหลายรูปแบบ การค้นหาข้อมูลบนเว็บ และความชำนาญในการใช้เครื่องมือ

GAIA
	ระดับ 1	ระดับ 2	ระดับ 3	เฉลี่ย
SOTA ก่อนหน้านี้(เปิดในหน้าต่างใหม่)	67.92	67.44	42.31	63.64
การวิจัยเชิงลึก (pass@1)	74.29	69.06	47.6	67.36
การวิจัยเชิงลึก (cons@64)	78.66	73.21	58.03	72.57

ตัวอย่างการใช้งานจาก 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.]

กำลังทำให้การค้นหาชัดเจนมากขึ้น

ฉันกำลังรวบรวมคำขอบทความจากปี 2555 ใน Scientific Reports ที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับสารประกอบระดับนาโน โดยไม่รวมสารประกอบที่เกี่ยวข้องกับพลาสโมนิกส์ ซึ่งน่าจะเกี่ยวกับการกรองหัวข้อหรือสารประกอบเฉพาะอย่างเงินหรือกราฟีน

รวบรวมรายละเอียดเข้าด้วยกัน

ฉันกำลังลองค้นหาย่อยๆ ด้วยคำว่า "อนุภาคนาโน Scientific Reports 2555 " เพื่อค้นหาข้อมูลสารประกอบนาโน สนใจที่จะกรองหัวข้อที่เกี่ยวกับพลาสมอนออกไป แล้วโฟกัสไปที่เงิน กราฟีน หรือจุดควอนตัมแทน

[การค้นหา]

กำลังใช้ตัวกรองในการค้นหา

ฉันกำลังใช้ตัวกรองการค้นหาขั้นสูงบน nature.com และ Scientific Reports สำหรับปี 2555 เพื่อหาบทความเกี่ยวกับอนุภาคนาโนคาร์บอนอสัณฐานของคาราเมลในอาหาร

กำลังระบุเอกสารการประชุม

ผลการค้นหาเผยให้เห็นเอกสารการประชุมที่มีชื่อว่า "ผลึกพลาสโมนิกสองมิติแบบกึ่งคาบ" จากปี 2555 ซึ่งน่าจะพบได้ในหมวดหมู่ "เอกสารการประชุม" ใน Scientific Reports

[การดำเนินการค้นหา]

กำลังพิจารณาถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ฉันกำลังพิจารณาสาเหตุของความเข้าใจผิดในหน้าเว็บ ซึ่งอาจเกิดจากการใช้เอเจนต์ที่ล้าสมัยหรือมีการบล็อกโดยไม่ตั้งใจ

[การดำเนินการค้นหา]

พิจารณาตัวเลือกที่สามารถปรับเปลี่ยนได้

กำลังพิจารณาเว็บไซต์ธรรมชาติ ที่มีการนำเสนอเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนได้ หรือสามารถเข้าถึงเอกสารที่มีการบันทึกสำรองไว้ หรือไม่ก็ลองค้นหาด้วยคำเฉพาะซึ่งน่าจะช่วยได้

[การค้นหา]

ระบุคุณลักษณะที่สำคัญ

โอเค ตอนนี้ฉันกำลังเลือกดูรายงานประชุม 4 เรื่องจากปี 2012 ใน Sci Rep ซึ่งบางเรื่องมีคำว่า "พลาสโมนิก" เลยต้องตัดออก

[การดำเนินการค้นหา]

กำลังรวบรวมข้อมูลเชิงลึก

ฉันกำลังหาวิธีดูข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ หรือวิธีดูข้อความสรุปในบางหัวข้อเพิ่มเติม เพื่อให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้ครอบคลุมยิ่งขึ้น

[การค้นหา]

รวบรวมรายละเอียดเข้าด้วยกัน

กำลังดูความเชื่อมโยงระหว่างการประชุม European Materials Research Society Spring Meeting ปี 2555 กับบทความที่ตีพิมพ์ใน Scientific Reports โดยเน้นไปที่รายงานการประชุม วิธีนี้ช่วยให้เข้าใจบริบทและความเชื่อมโยงได้ชัดเจนขึ้น

[การค้นหา]

ค้นหาเบาะแสจากวารสาร

กำลังเชื่อมโยงรายงานการประชุมช่วงปลายปี 2555 เข้ากับวารสาร Scientific Reports โดยเน้นไปที่วัสดุพลาสโมนิกสองมิติแบบกึ่งคาบ วิธีนี้ช่วยทำให้ข้อมูลเป็นระบบและมีแม่นยำ

[การค้นหา]

วิเคราะห์รายละเอียดของงาน

โดยสังเกตว่าผลการค้นหา [8] มีหน้าเว็บที่น่าจะสรุปการประชุม European Materials Research Society Spring Meeting ปี 2555 รวมถึงการประชุมสัมมนา 25 หัวข้อ

[การดำเนินการค้นหา]

รวบรวมงานวิจัยเข้าด้วยกัน

กำลังพิจารณาหน้ารวมที่ประกอบด้วย 4 บทความ ซึ่งเกี่ยวข้องกับหัวข้อพลาสโมนิกและเมตามาทีเรียล พร้อมทั้งระบุเอกสารอ้างอิงสำคัญจากการประชุม European Materials Research Society Spring Meeting ปี 2555

[การดำเนินการค้นหา]

ระบุประเด็นสำคัญ

ฉันกำลังโฟกัสไปที่รายงานการประชุม "Scientific Reports" จากงาน E-MRS ปี 2555 ซึ่งน่าจะเกี่ยวข้องกับหัวข้ออย่าง "ผลึกพลาสโมนิกสองมิติแบบกึ่งคาบ" และ "เกราะพลาสโมนิกหลายชั้นเพื่อปรับแต่งการกระเจิงของแสงในระดับนาโน"

[การดำเนินการค้นหา]

ประเมินแหล่งข้อมูลจากห้องสมุด

กำลังพิจารณาวารสาร Sci rep ฉบับพิเศษจากงานประชุม E-MRS ปี 2555 ซึ่งรวมถึงบทความรับเชิญของ Monticone และงานวิจัยจากห้องปฏิบัติการวัสดุพิเศษจากคลังข้อมูลข่าวในปี 2555

[การดำเนินการค้นหา]

ตรวจสอบความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูล

ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับปัญหาการเข้าถึงเว็บไซต์ที่อาจเกิดขึ้น โดยพิจารณาจากสถานะที่ล้าสมัยหรือการถูกบล็อก และกำลังประเมินเว็บไซต์ Monticone เพื่อใช้เป็นข้อมูลอ้างอิง

[การดำเนินการค้นหา]

รวบรวมข้อมูลจาก E-MRS ปี 2555

ฉันกำลังพยายามลิงก์ "โครงสร้างเกราะพลาสโมนิกแบบหลายชั้น" ของ E-MRS ปี 2555 กำลังพิจารณาหัวข้ออื่นๆ ที่เป็นไปได้ เช่น กราฟีนและการเร่งปฏิกิริยา

[การดำเนินการค้นหา]

ระบุหัวข้อที่เกี่ยวข้อง

กำลังหาข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้ออย่างกราฟีน การผลิตไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์ และสารประกอบนาโนเชิงโครงสร้างโดยไม่รวมเรื่องที่เกี่ยวกับพลาสโมนิก วิธีนี้ทำให้สมารถขยายประเด็นของเทคโนโลยีนาโนในขอบเขตที่กว้างกว่าเดิม

[การดำเนินการค้นหา]

กำลังปรับโฟกัส

ฉันกำลังขยายขอบเขตการค้นหา โดยใส่ตัวระบุเว็บไซต์และนักวิชาการเฉพาะ เพื่อเจาะจงบทความเกี่ยวกับผลึกพลาสโมนิกแบบกึ่งคาบแบบสองมิติใน Nature Scientific Reports ปี 2555

[การค้นหา]

ระบุทางเลือกที่ไม่เกี่ยวข้องกับพลาสโมนิก

กำลังปรับการค้นหาให้แคบลงเพื่อระบุบทความฉบับพิเศษจาก E-MRS ปี 2555 ที่ตีพิมพ์ใน Scientific Reports สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบชื่อเรื่องสำหรับหัวข้อที่ไม่ใช่พลาสโมนิก เช่น กราฟีนหรือออกไซด์ที่ใช้งานได้ เริ่มเห็นความคืบหน้าแล้วเพราะค้นหาแบบตรงจุดและตัดบทความพลาสโมนิกออกไป

[การค้นหา]

รวบรวมเบาะแสเข้าด้วยกัน

กำลังวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ภายในโครงสร้างตาข่ายย่อยของกราฟีน ซึ่งน่าจะมาจากบทความใน Sci Rep กำลังพิจารณางานจากผู้เขียนอย่าง Padooru, Yakovlev, Chen และ Alu

[การค้นหา]

กำลังเชื่อมโยงข้อมูลหลายส่วนเข้าด้วยกัน

กำลังหาข้อมูลเกี่ยวกับรายงานการประชุม Sci Rep ของงาน E-MRS Spring Meeting ปี 2555 โดยเน้นบทความที่ได้รับเชิญ และไม่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์พลาสโมนิก หัวข้อที่อยู่ระหว่างการพิจารณาคือ กราฟีน ตัวเร่งปฏิกิริยา วัสดุพลังงาน นาโนเวชภัณฑ์ และเซนเซอร์

[การค้นหา]

งานระดับผู้เชี่ยวชาญ

ผลการประเมินภายในชี้ชัดว่า Deep Research ได้รับการยอมรับจากผู้เชี่ยวชาญว่า สามารถทำให้งานสืบค้นที่ซับซ้อนและกินเวลาหลายชั่วโมงกลายเป็นงานอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อัตราการผ่านเทียบกับจำนวนการเรียกใช้เครื่องมือสูงสุด

เมื่อโมเดลมีโอกาสค้นหาข้อมูลและใช้เวลาไตร่ตรองสิ่งที่กำลังดูอยู่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะมีคุณภาพมากขึ้น นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการให้เวลาในการคิดจึงมีความสำคัญ

ตัวอย่างงานระดับผู้เชี่ยวชาญ

ประหยัดเวลาในการทำงานไป 4 ชั่วโมง

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.

การทำความเข้าใจแบบจำลองการดูดซับ

ฉันกำลังศึกษาข้อมูลเกี่ยวกับการดูดซับก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสมในพอลิเมอร์ชนิดแก้ว โดยมุ่งเน้นไปที่แบบจำลองการดูดซับแบบคู่ และพยายามแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในการทำนายผลจากแบบจำลอง

[การค้นหา]

ประเมินการเข้าถึงข้อมูลแบบเปิด

โอเค เดี๋ยวขอดูก่อน ผลลัพธ์จาก MDPI เกี่ยวกับการดูดซับก๊าซผสมในพอลิเมอร์แก้วน่าจะเป็นข้อมูลแบบเปิดที่สามารถเข้าถึงได้

[การดำเนินการค้นหา]

การตรวจสอบส่วนต่างๆ
ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลจากโมเดลการดูดซับแบบคู่ และการวิเคราะห์ที่ขยายข้อมูลเพิ่มเติมจากบทความวิจัยของ MDPI

[การดำเนินการค้นหา]

การอธิบายคุณสมบัติสำคัญ

ฉันกำลังตรวจสอบรายงานห้องเพื่อทำควาแล็บมเข้าใจค่าคงที่ต่างๆ เช่น ค่าคงที่ของกฎเฮนรี ค่าคงที่ความชอบของแลงมุยร์ และค่าคงที่ความจุของแลงมุยร์ที่เกี่ยวข้องกับการดูดซับก๊าซ

[การดำเนินการค้นหา]

รวบรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน

ฉันกำลังคิดว่า "สมการ (3)" และ "สมการ (4)" อาจจะเป็นการแสดงผลในรูปแบบของสูตรหรือภาพ และคิดว่าจะตรวจสอบข้อมูลจากไฟล์ PDF หรือดูข้อมูลจากการอ้างอิงก่อนหน้านี้เพื่อทำความเข้าใจให้ชัดเจนขึ้น

[การดำเนินการค้นหา]

ตรวจสอบความสัมพันธ์ของชื่อเรื่อง

ฉันกำลังตรวจสอบว่าเอกสารจาก Freeman และ Koros (2523) ตรงกับอ้างอิง "แบบจำลองการดูดซับก๊าซผสมในพอลิเมอร์แก้ว" หรือไม่ โดยการตรวจสอบจากชื่อเรื่องและบทคัดย่อ

[การค้นหา]

การพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างบทความ

ฉันสังเกตเห็นว่าผลลัพธ์จาก "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" น่าจะเป็นบทความ MDPI เดียวกัน และฉันอยากรู้ว่าจะเป็นการแสดงข้อความทั้งหมดหรือเวอร์ชันที่ทำให้อ่านง่าย

[การดำเนินการค้นหา]

รวบรวมข้อมูล

ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการดูดซับก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสมในพอลิเมอร์แก้ว ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการเข้าใจพฤติกรรมของวัสดุภายใต้สภาวะแวดล้อมของก๊าซที่แตกต่างกัน

[การค้นหา]

การเปรียบเทียบการดูดซับก๊าซ

ฉันสังเกตว่าเมื่อมีคาร์บอนไดออกไซด์ในก๊าซผสม การดูดซับมีเทนในพอลิเมอร์จะลดลง โดยทำให้การดูดซับมีเทนลดลงเมื่อเทียบกับกรณีที่เป็นก๊าซบริสุทธิ์

[การดำเนินการค้นหา]

การเชื่อมโยงแนวคิด

ฉันกำลังคิดว่าแนวคิด ‘สมการแบบคู่ที่ขยายสำหรับการดูดซับในก๊าซผสม’ อาจเกี่ยวข้องกับสมการของสายเคเบิลตัวนำยวดยิ่งแบบคู่ได้อย่างไร สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเชื่อมโยงแนวคิดข้ามสาขา

[การค้นหา]

ขอข้อมูลการตรวจสอบ

ฉันกำลังบันทึกคำขอให้ทบทวนเรื่อง "ทฤษฎีการดูดซับและการขนส่งในเยื่อพอลิเมอร์"

[การดำเนินการค้นหา]

การตรวจสอบลิงก์ PDF

ฉันสนใจผลลัพธ์ [2] และกำลังดูข้อความสรุปที่เกี่ยวข้องกับการขยายแบบจำลองการดูดซับแบบคู่ไปสู่ระบบก๊าซผสมสองชนิด โดยแสดงความเข้มข้นของ A ในรูปของความดันบางส่วนและค่าคงที่

[การค้นหา]

การคาดการณ์พฤติกรรมการดูดซับ

แบบจำลองแบบคู่คาดการณ์ว่าถ้าเติมก๊าซอีกชนิดเข้าไป การดูดซับจะลดลงที่ความดันคงที่ ซึ่งแตกต่างตอนเป็นก๊าซบริสุทธิ์

[การดำเนินการค้นหา]

การดึงข้อมูลไฟล์ PDF

ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลจากไฟล์ PDF บน nature.com ซึ่งอาจเป็นบทความเก่าของ Yampol'ski พร้อมทั้งพิจารณาแหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น คลังข้อมูลของมหาวิทยาลัยเทกซัสที่ออสติน เพื่อใช้ข้อความประกอบ

[การดำเนินการค้นหา]

การประเมินตัวเลือกของคลังข้อมูล

ฉันพบว่าผลลัพธ์จากคลังข้อมูล UT อาจจะแสดงผลไม่ถูกต้อง การค้นหาภายในมีความไม่ชัดเจน ผลลัพธ์การค้นหา [3] ก็มีสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับโมเดลการดูดซับก๊าซผสมแบบคู่ ที่พูดถึงการแข่งกันของก๊าซ และความเหมาะสมในการใช้จำลองข้อมูลการทดลอง

[การค้นหา]

การปรับโฟกัสให้ชัดเจนขึ้น

ฉันกำลังปรับวิธีการเพื่อให้การค้นหามุ่งตรงไปที่บริบทที่ถูกต้อง

[การค้นหา]

การทำความเข้าใจแบบจำลองการดูดซับ

ฉันกำลังอธิบายรายละเอียดของแบบจำลองการดูดซับแบบคู่ของก๊าซบริสุทธิ์ นั่นก็คือการละลายตามแบบเฮนรีและการเติมไมโครวอยด์ตามแบบแลงมูร์ สำหรับก๊าซผสมจะเน้นไปที่การดูดซับที่มีการแข่งขันกันและความไม่เป็นอุดมคติ

[การค้นหา]

สำรวจข้อมูลจาก hero.epa.gov

คิดวิเคราะห์ข้อมูลจาก hero.epa.gov บทคัดย่อหรือเนื้อหาที่สามารถใช้ได้

[การดำเนินการค้นหา]

การปรับแต่งโมเดล

ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการดูดซับของก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสม โดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น การแข่งขัน การเกิดพลาสติก และความเสถียรของพารามิเตอร์ การรวมข้อมูลจากก๊าซผสมเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์

[การดำเนินการค้นหา]

การจัดการกับความท้าทายที่เกิดขึ้นในแบบจำลองการดูดซับแบบคู่

การเชื่อมโยงพารามิเตอร์และความไม่เป็นเอกลักษณ์มีผลต่อการคาดการณ์ ถ้าไม่คำนึงถึงการเปลี่ยนสภาพของพอลิเมอร์อาจพลาดรายละเอียดสำคัญไป

[การดำเนินการค้นหา]

การวัดความเบี่ยงเบน

ฉันกำลังวัดความสามารถในการละลายของ CO2-CH4 ที่ไม่เป็นไปตามทฤษฎีใน 6FDA-mPDA และแสดงผลกระทบจากการผสมของก๊าซต่อความสามารถในการละลาย การดูดซับที่มีการแข่งขันกันไม่ใช่สาเหตุเพียงอย่างเดียวที่ทำให้ความเลือกซึมลดลง

[การดำเนินการค้นหา]

การอ้างอิงแหล่งข้อมูล

ฉันกำลังรวบรวมแหล่งอ้างอิงโดยเน้นอ้างอิงข้อมูลเกียวกับวัสดุเปิด เช่น MDPI 2019 และ Vopicka 2014 เพื่อเสริมการอภิปรายเกี่ยวกับความแตกต่างและความท้าทายของแบบจำลองการดูดซับก๊าซแบบคู่ในเยื่อพอลิเมอร์

[การดำเนินการค้นหา]

การแบ่งส่วนเนื้อหา

ฉันกำลังจัดหมวดหมู่เนื้อหาเกี่ยวกับการดูดซับก๊าซบริสุทธิ์กับก๊าซผสม การสำรวจแบบจำลองการดูดซับแบบคู่ และการระบุปัญหาต่างๆ เช่น ความไม่แน่นอนของพารามิเตอร์และการทำนายก๊าซผสม

การจัดระเบียบเนื้อหา

ฉันกำลังโฟกัสที่แบบจำลองการดูดซับแบบคู่ อธิบายพฤติกรรมการดูดซับของก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสม พร้อมชี้ให้เห็นความแตกต่างและความท้าทาย โดยใช้บูลเล็ตและการจัดหัวข้อให้ชัดเจน

[การค้นหา]

การเลือกแหล่งอ้างอิง

โอเค เดี๋ยวขอดูก่อน ฉันเลือกใช้แหล่งอ้างอิง [3], [20], [22], และ [21] เนื่องจากมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับการดูดซับแบบคู่และก๊าซผสม

การกำหนดพารามิเตอร์

ฉันกำลังรวบรวมพารามิเตอร์เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสน เลือกใช้ (k), (C_H') และ (b) เพื่อความชัดเจน สมการสำหรับก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสมมีรายละเอียดครบถ้วนและจัดรูปแบบอย่างชัดเจน

การรับมือกับความท้าทาย

ฉันกำลังวิเคราะห์เรื่องการปรับค่าพารามิเตอร์ การทำให้พอลิเมอร์อ่อนตัว และผลกระทบที่เกิดขึ้นตามเวลา ความซับซ้อนเหล่านี้ทำให้การคาดการณ์การดูดซับของก๊าซบริสุทธิ์และก๊าซผสมเป็นเรื่องยาก

รวบรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน

ตอนนี้กำลังจัดทำเนื้อหาเกี่ยวกับการดูดซับที่แตกต่างกัน แบบจำลองแบบคู่สำหรับก๊าซบริสุทธิ์ การต่อยอดแบบจำลองนี้สำหรับก๊าซผสม และปัญหาที่เกี่ยวข้องที่ต้องเผชิญ ลำดับขั้นตอนนี้ดูสมเหตุสมผลและได้ผลดี

อัตราการผ่านงานระดับผู้เชี่ยวชาญตามมูลค่าทางเศรษฐกิจที่ประมาณการไว้

อัตราการผ่านของงานระดับผู้เชี่ยวชาญจำแนกตามจำนวนชั่วโมงที่คาดการณ์

มูลค่าทางเศรษฐกิจของงานมีความสัมพันธ์กับอัตราการผ่านของโมเดล มากกว่าที่จะสัมพันธ์กับระยะเวลาที่มนุษย์ต้องใช้ในการทำงานเดียวกัน เนื่องจากงานที่ยากสำหรับโมเดลอาจไม่ใช่งานที่มนุษย์ใช้เวลาเยอะ

ข้อจำกัด

การค้นคว้าลึกปลดล็อกความสามารถใหม่ที่สำคัญแต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและยังมีข้อจำกัด บางครั้งระบบอาจสร้างข้อมูลที่ไม่จริงขึ้นมาในคำตอบ หรืออาจสรุปผิดพลาด แต่ผลจากการประเมินภายในพบว่า ความผิดพลาดนี้พบได้น้อยกว่าโมเดล ChatGPT ที่มีอยู่ ระบบอาจประสบปัญหาในการแยกแยะระหว่างข้อมูลที่เชื่อถือได้กับข่าวลือ และในปัจจุบันยังแสดงให้เห็นถึงจุดอ่อนในการประเมินความมั่นใจในคำตอบ จึงมักจะสื่อสารความไม่แน่นอนออกมาได้ไม่ถูกต้อง ในระยะเริ่มต้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อยเกี่ยวกับการจัดรูปแบบรายงานและการอ้างอิง รวมถึงงานบางอย่างอาจใช้เวลามากขึ้นในดำเนินการ เราคาดหวังว่าปัญหาทั้งหมดนี้จะดีขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อมีการใช้งานมากขึ้นและเมื่อเวลาผ่านไป

การเข้าถึง

ปัจจุบันการค้นคว้าเชิงลึกใน ChatGPT ต้องใช้การประมวลผลอย่างมาก ยิ่งใช้เวลาในการค้นคว้าคำถามนานเท่าไร ก็ยิ่งต้องใช้การคำนวณการอนุมานมากขึ้นเท่านั้น วันนี้เราได้เปิดตัวเวอร์ชันที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ ผู้ใช้ Pro โดยสามารถทำการค้นคว้าได้สูงสุด 100 ครั้งต่อเดือน ผู้ใช้ Plus และ Team จะได้รับสิทธิ์เข้าถึงเป็นลำดับถัดไป ตามด้วยผู้ใช้ Enterprise เรายังอยู่ระหว่างการดำเนินงานเพื่อเปิดให้ผู้ใช้ในสหราชอาณาจักร สวิตเซอร์แลนด์ และเขตเศรษฐกิจยุโรปสามารถใช้งานได้

ผู้ใช้แบบชำระเงินทุกคนจะได้รับโควตาการใช้งานที่สูงขึ้นเร็วๆ นี้ เมื่อเราเปิดตัวเวอร์ชันการค้นคว้าเชิงลึกที่เร็วกว่า ประหยัดกว่า และใช้โมเดลที่เล็กลงแต่ยังคงให้ผลลัพธ์คุณภาพสูง

ในอีกไม่กี่สัปดาห์และเดือนข้างหน้า พวกเราทำการปรับโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิค พร้อมคอยตรวจสอบการเปิดตัวปัจจุบันอย่างใกล้ชิด และดำเนินการทดสอบที่เข้มงวดมากยิ่งขึ้น สิ่งนี้ตรงกับหลักการการใช้งานแบบค่อยเป็นค่อยไปของเรา ถ้าการตรวจสอบความปลอดภัยยังคงผ่านตามมาตรฐานการปล่อยใช้งาน เราคาดว่าจะเปิดให้ผู้ใช้ Plus เข้าถึงฟีเจอร์การค้นคว้าเชิงลึกได้ภายในเวลาประมาณหนึ่งเดือน

ก้าวต่อไปคืออะไร

Deep Research พร้อมใช้งานแล้ววันนี้ผ่านเว็บ ChatGPT และจะเปิดตัวในแอปมือถือและเดสก์ท็อปภายในเดือนนี้ ในปัจจุบันฟีเจอร์ Deep Research สามารถเข้าถึงข้อมูลจากเว็บแบบเปิดและไฟล์ที่ผู้ใช้อัปโหลดได้ ในอนาคตคุณจะสามารถเชื่อมฟีเจอร์ Deep Research กับแหล่งข้อมูลเฉพาะด้านมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่ต้องสมัครสมาชิกหรือข้อมูลภายในองค์กรก็ตาม ซึ่งจะช่วยทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำและเหมาะกับคุณมากขึ้นกว่าเดิม

ในอนาคตเราคาดว่า ChatGPT จะรวมประสบการณ์เชิงตัวแทนเข้าด้วยกันเพื่อรองรับการค้นคว้าและการทำงานจริงในแบบไม่ต้องทำพร้อมกัน การรวมความสามารถของ Deep Research ที่สามารถค้นคว้าออนไลน์ได้เองแบบไม่ต้องรอ เข้ากับความสามารถของ Operator ที่สามารถลงมือปฏิบัติจริงได้ จะช่วยให้ ChatGPT สามารถทำงานที่ซับซ้อนและก้าวหน้าแทนคุณได้ดีกว่าเดิม

ภาคผนวกวันที่ 3 กุมภาพันธ์ 2568 เราได้ทดสอบความปลอดภัยและประเมินความพร้อมของเวอร์ชันแรกของ o3 ที่ใช้กับ Deep Research และจัดว่าอยู่ในความเสี่ยงระดับ ปานกลาง⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) เรายังได้ทำการทดสอบเพิ่มเติมในเรื่องของความเสี่ยงจากการค้นหาข้อมูลบนเว็บของฟีเจอร์นี้ โดยมีการเสริมมาตรการป้องกันใหม่เรียบร้อยแล้ว เราจะยังคงเฝ้าติดตามและประเมินการเปิดใช้งานแบบจำกัดอย่างเข้มงวด และจะแชร์ข้อมูลด้านความปลอดภัยและการป้องกันในการ์ดระบบ (system card) เมื่อเปิดให้ผู้ใช้ Plus เข้าถึงได้มากขึ้น

เชิงอรรถ

1
เราเห็นว่าคำตอบที่ถูกต้องของชุดข้อมูลนี้หลุดไปในอินเทอร์เน็ตเยอะมาก จึงต้องบล็อกเว็บไซต์หรือที่อยู่ URL ตามความเหมาะสม เพื่อให้การประเมินผลของโมเดลเป็นไปอย่างยุติธรรม

ผู้เขียน

OpenAI

หัวหน้าฝ่ายวิจัย

Isa FulfordและZhiqing Sun

ผู้ร่วมพัฒนาขั้นพื้นฐาน

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

ผู้ร่วมพัฒนาหลัก

งานวิจัย

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 และ Vitchyr Pong

การนำไปใช้งาน

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

ผู้ร่วมพัฒนา

งานวิจัย

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 และ Wyatt Thompson

+ ผู้มีส่วนร่วมในการพัฒนา o3

ระบบความปลอดภัย

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 และ Yunyun Wang

การนำไปใช้งาน

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 และ Yining Chen

ภาวะผู้นำ

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