۲ فروری، ۲۰۲۵

گہری تحقیق کا تعارف

ایک ایجنٹ جو ریزننگ کا استعمال کرتے ہوئے بڑی مقدار میں آن لائن معلومات کو یکجا کرے اور آپ کے لیے کئی مراحل پر مشتمل ریسرچ ٹاسکس مکمل کرے۔ آج سے Pro صارفین کے لیے دستیاب ہے، جبکہ Plus اور Team کے لیے بعد میں دستیاب ہوگا۔

ChatGPT پر آزمائیں

لوڈ ہو رہا ہے…

10 فروری، 2026 پر اپ ڈیٹ: اب آپ ڈیپ ریسرچ کو کسی بھی MCP یا ایپ سے منسلک کر سکتے ہیں اور ویب تلاش کو قابل اعتماد سائٹس تک محدود کر سکتے ہیں، تاکہ آپ مستند، صنعت کے معیاری ذرائع پر توجہ مرکوز کر سکیں. آپ اب حقیقی وقت میں پیش رفت کو بھی ٹریک کر سکتے ہیں اور فالو اپ پرومپٹس یا نئے ذرائع کے ساتھ بہتر بنانے کے لیے مداخلت کر سکتے ہیں. ہم نے بصری تجربہ کو اپ ڈیٹ کر دیا ہے تاکہ شروع کرنا، ٹریک کرنا اور اپنی تحقیق کو ابتدا سے انتہا تک جائزہ لینا زیادہ آسان ہو.

17 جولائی 2025 اپڈیٹ: ڈیپ ریسرچ اب ChatGPT ایجنٹ کا حصہ بننے والے ایک بصری براؤزر تک رسائی کے ذریعے مزید گہرائی اور وسعت اختیار کر چکا ہے۔ ان اپڈیٹڈ صلاحیتوں تک رسائی کے لیے بس کمپوزر میں ڈراپ ڈاؤن سے “agent mode” منتخب کریں اور اپنی کیوری درج کریں۔ ڈیپ ریسرچ کی اصل فنکشنلٹی اب بھی ٹولز مینو میں “deep research” آپشن کے ذریعے دستیاب ہے۔

24 اپریل 2025 اپڈیٹ: ہم اس بات میں نمایاں اضافہ کر رہے ہیں کہ آپ ڈیپ ریسرچ کو کتنی بار استعمال کر سکتے ہیں—Plus، Team، Enterprise، اور Edu صارفین کو اب ماہانہ 25 کیوریز ملتی ہیں، Pro صارفین کو 250، اور Free صارفین کو 5۔ یہ ایک نئے لائٹ ویٹ ورژن کے ذریعے ممکن ہوا ہے جو o4-mini کے ایک ورژن سے چلتا ہے، جسے زیادہ cost-efficient بناتے ہوئے اعلیٰ معیار برقرار رکھا گیا ہے۔ جب آپ فل ورژن کی حد تک پہنچ جائیں گے تو آپ کی کیوریز خودکار طور پر لائٹ ویٹ ورژن پر منتقل ہو جائیں گی۔

25 فروری 2025 اپڈیٹ: تمام Plus صارفین اب ڈیپ ریسرچ استعمال کر سکتے ہیں۔

5 فروری 2025 اپڈیٹ: ڈیپ ریسرچ اب برطانیہ، سوئٹزرلینڈ، اور European Economic Area کے Pro صارفین کے لیے دستیاب ہے۔

آج ہم ChatGPT میں ڈیپ ریسرچ متعارف کر رہے ہیں—ایک نئی ایجنٹک صلاحیت جو پیچیدہ ٹاسکس کے لیے انٹرنیٹ پر ملٹی-اسٹیپ ریسرچ کرتی ہے۔ یہ چند منٹوں میں وہ کچھ مکمل کر لیتا ہے جن پر کسی انسان کو کئی گھنٹے لگیں۔

ڈیپ ریسرچ OpenAI کا اگلا ایجنٹ ہے جو آپ کے لیے خودمختار طور پر کام انجام دے سکتا ہے—آپ اسے کوئی پرامپٹ دیں، اور ChatGPT سینکڑوں آن لائن سورسز کو تلاش، تجزیہ، اور یکجا کرکے ایک جامع رپورٹ تیار کرتا ہے جو ایک ریسرچ اینالسٹ کے معیار کی ہوتی ہے۔ یہ آنے والے OpenAI o3 ماڈل کے ایک ایسے ورژن سے چلتا ہے جو ویب براؤزنگ اور ڈیٹا اینالسس کے لیے آپٹیمائزڈ ہے۔ یہ ریزننگ استعمال کرتے ہوئے انٹرنیٹ پر موجود بےشمار ٹیکسٹ، تصاویر، اور PDFs کو تلاش، سمجھ اور تجزیہ کرتا ہے—اور سامنے آنے والی معلومات کے مطابق اپنا رخ بدلتا رہتا ہے۔

علم کو یکجا کرنے کی صلاحیت نئے علم تخلیق کرنے کی بنیادی شرط ہے۔ اسی وجہ سے، ڈیپ ریسرچ ہمارا یہ وسیع تر ہدف حاصل کرنے کی سمت ایک اہم قدم ہے کہ ہم ایسا AGI تیار کریں جو نئے سائنسی ریسرچ پیدا کرنے کے قابل ہو۔

Why we built deep research

Deep research is built for people who do intensive knowledge work in areas like finance, science, policy, and engineering and need thorough, precise, and reliable research. It can be equally useful for discerning shoppers looking for hyper-personalized recommendations on purchases that typically require careful research, like cars, appliances, and furniture. Every output is fully documented, with clear citations and a summary of its thinking, making it easy to reference and verify the information. It is particularly effective at finding niche, non-intuitive information that would require browsing numerous websites. Deep research frees up valuable time by allowing you to offload and expedite complex, time-intensive web research with just one query.

Deep research independently discovers, reasons about, and consolidates insights from across the web. To accomplish this, it was trained on real-world tasks requiring browser and Python tool use, using the same reinforcement learning methods behind OpenAI o1, our first reasoning model. While o1 demonstrates impressive capabilities in coding, math, and other technical domains, many real-world challenges demand extensive context and information gathering from diverse online sources. Deep research builds on these reasoning capabilities to bridge that gap, allowing it to take on the types of problems people face in work and everyday life.

How to use deep research

In ChatGPT, select ‘deep research’ in the message composer and enter your query. Tell ChatGPT what you need—whether it’s a competitive analysis on streaming platforms or a personalized report on the best commuter bike. You can attach files or spreadsheets to add context to your question. Once it starts running, a sidebar appears with a summary of the steps taken and sources used.

Deep research may take anywhere from 5 to 30 minutes to complete its work, taking the time needed to dive deep into the web. In the meantime, you can step away or work on other tasks—you’ll get a notification once the research is complete. The final output arrives as a report within the chat – in the next few weeks, we will also be adding embedded images, data visualizations, and other analytic outputs in these reports for additional clarity and context.

Compared to deep research, GPT‑4o is ideal for real-time, multimodal conversations. For multi-faceted, domain-specific inquiries where depth and detail are critical, deep research’s ability to conduct extensive exploration and cite each claim is the difference between a quick summary and a well-documented, verified answer that can be usable as a work product.

GPT-4o

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

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

Top 10 Developed Countries by GDP:

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

Top 10 Developing Countries by GDP:

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

Insights:

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

Recommendations:

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

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

Among developing countries, the following are noteworthy:

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

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

Deep research

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

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

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

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

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

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

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

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

Deep research responds to the prompt in a highly detailed manner, providing side-by-side country-specific data for both top 10 developed and top 10 developing countries for easy reference and comparison. It uses that information to offer detailed market-entry recommendations that are informed and usable.

یہ کیسے کام کرتا ہے

ڈیپ ریسرچ کو متعدد ڈومینز میں مشکل براؤزنگ اور ریزننگ ٹاسکس پر end-to-end reinforcement learning کے ذریعے ٹرین کیا گیا۔ اس ٹریننگ کے ذریعے، اس نے مطلوبہ ڈیٹا تلاش کرنے کے لیے ایک ملٹی-اسٹیپ راستہ پلان اور ایکزیکیوٹ کرنا سیکھا، جہاں ضرورت پڑنے پر وہ واپس پلٹ کر حقیقی وقت کی معلومات کے مطابق ردعمل دے سکتا ہے۔ یہ ماڈل صارف کی اَپ لوڈ کی گئی فائلز پر بھی براؤز کر سکتا ہے، python ٹول استعمال کرتے ہوئے گراف بنا اور تبدیل کر سکتا ہے، پیدا کیے گئے گراف اور ویب سائٹس سے حاصل شدہ تصاویر کو اپنے رسپانسز میں ایمبیڈ کر سکتا ہے، اور اپنے سورسز کے مخصوص جملے یا پیراگراف کو cite کر سکتا ہے۔ اس ٹریننگ کے نتیجے میں، یہ حقیقی دنیا کے مسائل پر مرکوز کئی عوامی ایویلوئیشنز میں نئی بلندیاں حاصل کرتا ہے۔

Humanity's Last Exam

Humanity’s Last Exam⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) پر، جو حال ہی میں جاری کی گئی ایک ایویلیوئیشن ہے جس میں مختلف مضامین کے ماہر سطح کے سوالات پر AI کی جانچ ہوتی ہے، ڈیپ ریسرچ کو پاور کرنے والا ماڈل 26.6% درستگی کے ساتھ ایک نیا بلند ترین اسکور حاصل کرتا ہے۔ اس ٹیسٹ میں 3,000 سے زائد ملٹی پل چوائس اور مختصر جوابی سوالات شامل ہیں، جو 100 سے زیادہ مضامین پر مشتمل ہیں—لسانیات سے لے کر راکٹ سائنس تک، کلاسکس سے ماحولیاتیات تک۔ OpenAI o1 کے مقابلے میں سب سے زیادہ بہتری کیمسٹری، ہیومینیٹیز اور سوشل سائنسز اور ریاضی میں نظر آئی۔ ڈیپ ریسرچ کو پاور کرنے والے ماڈل نے ضرورت پڑنے پر مؤثر طریقے سے خصوصی معلومات تلاش کرکے انسانی طرزِ عمل جیسا رجحان ظاہر کیا۔

ماڈل	درستگی (%)
GPT-4o	۳٫۳
Grok-2	۳٫۸
Claude 3.5 Sonnet	۴٫۳
Gemini Thinking	۶٫۲
OpenAI o1	۹٫۱
DeepSeek-R1*	۹٫۴
OpenAI o3-mini (medium)*	۱۰٫۵
OpenAI o3-mini (ہائی)*	۱۳٫۰
OpenAI گہری تحقیق**	۲۶٫۶

* ماڈل ملٹی موڈل نہیں ہے، صرف متن کے ذیلی سیٹ پر جانچا گیا۔

**براؤزنگ + Python ٹولز کے ساتھ

GAIA

GAIA⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے)¹ پر—جو ایک عوامی بینچ مارک ہے جو حقیقی دنیا کے سوالات پر AI کا جائزہ لیتا ہے—ڈیپ ریسرچ کو چلانے والا ماڈل ایک نئی SOTA سطح پر پہنچتا ہے، اور بیرونی لیڈر بورڈ⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) میں سرفہرست آتا ہے۔ تین سطحوں کی مشکل پر مشتمل ان سوالات کی کامیاب تکمیل کے لیے ریزننگ، ملٹی-موڈل روانی، ویب براؤزنگ، اور ٹول-استعمال کی مہارت جیسی صلاحیتیں درکار ہیں۔

GAIA
	لیول 1	لیول 2	لیول 3	اوسط
پچھلا SOTA(نئی ونڈو میں کھلتا ہے)	۶۷٫۹۲	۶۷٫۴۴	۴۲٫۳۱	۶۳٫۶۴
گہری تحقیق (pass@1)	۷۴٫۲۹	۶۹٫۰۶	۴۷٫۶	۶۷٫۳۶
گہری تحقیق (cons@64)	۷۸٫۶۶	۷۳٫۲۱	۵۸٫۰۳	۷۲٫۵۷

GAIA ٹاسک کی مثالیں

In Nature journal's Scientific Reports conference proceedings from 2012, in the article that did not mention plasmons or plasmonics, what nano-compound is studied? Don't use the prefix nano in your answer if there is one.

[The remaining Chain-of-Thought messages and the final answer are hidden to protect the benchmark's ground truth answer.]

Clarifying the search

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

Piecing together details

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

[تلاش کی کاروائی]

Navigating search filters

I’m digging into advanced search filters on nature.com and Scientific Reports for 2012, trying to pinpoint articles on amorphous carbon nanoparticles in food caramels.

Identifying conference proceedings

The search results reveal a conference proceeding titled "2D quasiperiodic plasmonic crystals" from 2012, likely found under the "Conference Proceedings" category in Scientific Reports.

[براؤز کاروائی]

Reflecting on potential issues

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

[براؤز کاروائی]

Considering dynamic options

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

[تلاش کی کاروائی]

Pinpointing key features

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

[براؤز کاروائی]

Piecing together insights

I’m gathering info on accessing cached versions or snippet expansions for specific titles to ensure comprehensive analysis.

[تلاش کی کاروائی]

Pulling together the details

I’m noting the progression from the 2012 European Materials Research Society Spring Meeting to the scientific report, focusing on conference proceedings. This approach helps establish context and relevance.

[تلاش کی کاروائی]

Tracking journal clues

Trying to connect conference proceedings from late 2012 with "Scientific Reports" journal, focusing on plasmonic 2D quasiperiodic materials. This approach feels methodical and precise.

[تلاش کی کاروائی]

Analyzing event details

Noting that the search results [8] include a page likely summarizing the European Materials Research Society 2012 Spring Meeting, including 25 symposia.

[براؤز کاروائی]

Piecing together research

I’m examining a likely collection page with 4 articles, considering plasmonic and metamaterial topics, and identifying key references from the European Materials Research Society 2012 Spring Meeting.

[براؤز کاروائی]

Pinpointing the focus

I’m focusing on the 2012 conference proceedings in "Scientific Reports" from E-MRS, likely involving topics like "2D quasiperiodic plasmonic crystals" and "Layered plasmonic cloaks to tailor the optical scattering at the nanoscale."

[براؤز کاروائی]

Evaluating library sources

Thinking about special issue E-MRS 2012 Sci rep invited paper Monticone and metamaterials lab at News Archives – 2012.

[براؤز کاروائی]

Assessing accessibility

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

[براؤز کاروائی]

Piecing together E-MRS 2012

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

[براؤز کاروائی]

Identifying relevant topics

I’m gathering info on topics like graphene, photovoltaics, and nanostructured compounds, while excluding plasmonic-related ones. This leads me to focus on nanotechnology aspects more broadly.

[براؤز کاروائی]

Adjusting my focus

I’m broadening the search parameters by entering specific site and scholar identifiers to pinpoint articles about 2D quasiperiodic plasmonic crystals in Nature Scientific Reports from 2012.

[تلاش کی کاروائی]

Identifying non-plasmonic possibilities

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

[تلاش کی کاروائی]

Piecing together clues

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

[تلاش کی کاروائی]

Piecing together the puzzle

I’m gathering info on E-MRS 2012 Spring Meeting's Sci Rep proceedings, focusing on invited papers, without plasmonic phenomena. Types under review are graphene, catalysis, energy materials, nanomedicine, and sensors.

[تلاش کی کاروائی]

ماہرین کی سطح کے ٹاسک

متعدد شعبوں میں ایکسپرٹ-لیول ٹاسکس کی ایک اندرونی ایویلوئیشن میں، ڈومین ماہرین نے ڈیپ ریسرچ کو کئی گھنٹوں کی مشکل، دستی تحقیق کو خودکار بنانے کے قابل قرار دیا۔

پاس ریٹ بمقابلہ زیادہ سے زیادہ ٹول کالز

جتنا زیادہ ماڈل براؤز کرتا ہے اور اپنے براؤزنگ کے بارے میں سوچتا ہے، وہ اتنا ہی بہتر پرفارم کرتا ہے—اسی لیے اسے سوچنے کا وقت دینا اہم ہے۔

ایکسپرٹ-لیول ٹاسک مثالیں

ٹاسک پر وقت کی بچت: 4 گھنٹے

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.

سورپشن (sorption) ماڈلز کو سمجھنا

میں شیشے جیسے پولیمرز میں خالص اور مخلوط گیس سورپشن (sorption) کے بارے میں معلومات اکٹھی کر رہا ہوں، ڈوئل موڈ سورپشن (dual-mode sorption) ماڈل پر توجہ دیتے ہوئے اور پیشگوئیوں کی ماڈلنگ میں آنے والے چیلنجز کو حل کر رہا ہوں۔

[تلاش کی کاروائی]

اوپن ایکسس کا جائزہ

اچھا، آئیے دیکھتے ہیں۔ غالب امکان ہے کہ شیشے جیسے پولیمرز میں مخلوط گیس سورپشن پر MDPI کا نتیجہ اوپن ایکسس ہے۔

[براؤز کاروائی]

سیکشنز کا جائز
ہمیں ڈوئل موڈ سورپشن ماڈل اور اس کے وسعت شدہ تجزیے سے حاصل شدہ MDPI پیپر کے نکات یکجا کر رہا ہوں۔

[براؤز کاروائی]

اہم خصوصیات کی وضاحت

میں لیب رپورٹ کا جائزہ لے رہا ہوں تاکہ ہنری کا لا کانسٹنٹ (Henry’s law constant)، لَینگمئیر افینیٹی کانسٹنٹ (Langmuir affinity constant)، اور لَینگمئیر کپیسٹی کانسٹنٹ (Langmuir capacity constant) کو سمجھا جا سکے، جو گیس سورپشن کی وضاحت کرتے ہیں۔

[براؤز کاروائی]

یکجا کرنا

میں اس امکان پر کام کر رہا ہوں کہ “Equation (3)” اور “Equation (4)” ممکن ہے امیجز یا فارمولہ ڈسپلے ہوں، اور میں PDF دیکھنے یا پہلے حوالوں کی تلاش پر غور کر رہا ہوں تاکہ انہیں بہتر طور پر سمجھا جا سکے۔

[براؤز کاروائی]

عنوان کی مطابقت کی تصدیق

میں اس بات کی تصدیق کر رہا ہوں کہ Freeman اور Koros (1980) کی دستاویز واقعی “Model for sorption of mixed gases in glassy polymers” حوالہ سے مطابقت رکھتی ہے یا نہیں، جس کے لیے میں اس کا خلاصہ اور عنوان چیک کر رہا ہوں۔

[تلاش کی کاروائی]

آرٹیکلز کے باہمی تعلق کا جائزہ

میں نے مشاہدہ کیا کہ "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" سے ملنے والا نتیجہ غالباً وہی MDPI آرٹیکل ہے، اور میں دیکھنا چاہتا ہوں کہ آیا وہ مکمل متن دکھاتا ہے یا آسان شکل۔

[براؤز کاروائی]

معلومات اکٹھا کرنا

میں شیشے جیسے پولیمرز میں خالص اور مخلوط گیس سورپشن کے بارے میں معلومات اکٹھی کر رہا ہوں۔ یہ مختلف گیس ماحول میں مواد کے رویّے کو سمجھنے کا ایک اہم مرحلہ ہے۔

[تلاش کی کاروائی]

گیس سورپشن کا موازنہ

میں نے نوٹ کیا کہ مکسچر میں کاربن ڈائی آکسائیڈ کی موجودگی پولیمر میں میتھین کی سورپشن کم کر دیتی ہے، جو خالص گیس کی صورتِ حال سے مختلف ہے۔

[براؤز کاروائی]

تصورات کا ربط

میں اس بات پر غور کر رہا ہوں کہ “extended dual mode equation mixture” کی اصطلاح کا تعلق ڈوئل موڈ سپرکَنڈکٹنگ کیبل کے مساوات سے کیسے ہو سکتا ہے۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ مختلف شعبوں میں تصورات جوڑنے کی صلاحیت موجود ہے۔

[تلاش کی کاروائی]

ریویو کی تفصیلات کی درخواست

میں “Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane” کے ریویو کی درخواست نوٹ کر رہا ہوں۔

[براؤز کاروائی]

پی ڈی ایف لنک کی جانچ

میں نتیجہ [2] کے بارے میں متجسس ہوں اور اس اسنیپٹ کا جائزہ لے رہا ہوں، جو ڈوئل موڈ سورپشن ماڈل کو بائنری مکسچر تک توسیع کرنے اور A کی کانسنٹریشن کو پارشل پریشرز اور کانسٹنٹس کی بنیاد پر ظاہر کرنے سے متعلق ہے۔

[تلاش کی کاروائی]

سورپشن (sorption) کے رویّوں کی پیشگوئی

ڈوئل موڈ ماڈل یہ اندازہ لگاتا ہے کہ ایک دوسری گیس شامل کرنے سے مستقل پارشل پریشر پر سورپشن کم ہو جاتی ہے، جو خالص گیس کی صورتِ حال کے برعکس ہے۔

[براؤز کاروائی]

پی ڈی ایف کو حاصل کرنا

میں nature.com کی ایک PDF سے معلومات اکٹھی کر رہا ہوں، ممکنہ طور پر یہ Yampol'ski کا پرانا آرٹیکل ہو سکتا ہے۔لیکن میں University of Texas at Austin ریپوزٹری جیسے متبادل ذرائع پر بھی غور کر رہا ہوں تاکہ کسی ٹیکسٹ اسنیپٹ تک رسائی مل سکے۔

[براؤز کاروائی]

ریپوزٹری آپشنز کا جائزہ

مجھے پتا چلا ہے کہ UT ریپوزٹری کا نتیجہ ممکن ہے درست طور پر ظاہر نہ ہو۔ اس کے اندر سرچ کرنا غیر یقینی ہے۔ متبادل کے طور پر، نتیجہ [3] میں ڈوئل موڈ مکسچر سورپشن (dual-mode mixture sorption) ماڈل کا ایک اسنیپٹ شامل ہے، جو مقابلتی اثرات اور تجرباتی ڈیٹا کو ماڈل کرنے میں اس کی مناسبیت کی وضاحت کرتا ہے۔

[تلاش کی کاروائی]

فوکس میں بہتری

میں اپنے طریقۂ کار کو ایڈجسٹ کر رہا ہوں تاکہ سرچ درست سیاق و سباق کو ہدف بنائے۔

[تلاش کی کاروائی]

سورپشن (sorption) ماڈلز کو سمجھنا

میں خالص گیسوں کے لیے ڈوئل موڈ سورپشن (dual-mode sorption) ماڈل تفصیل سے بیان کر رہا ہوں: ہنری ڈِزولوِنگ (Henry dissolving) اور لَینگمئیر مائیکرووائیڈ فِلنگ (Langmuir microvoid filling)۔ مخلوط گیسوں کے لیے، مقابلتی سورپشن (competitive sorption) اور غیر-مثالی (non-idealities) خاص طور پر نمایاں کی جاتی ہیں۔

[تلاش کی کاروائی]

hero.epa.gov کو دریافت کرنا

میں hero.epa.gov کے ممکنہ خلاصے یا مواد کے بارے میں سوچ رہا ہوں ممکنہ خلاصہ یا مواد۔

[براؤز کاروائی]

نمونہ کو بہتر بنانا

میں خالص اور مخلوط گیس سورپشن پر بصیرت جمع کر رہا ہوں، مقابلے، پلاستیسائزیشن، اور پیرامیٹر کے استحکام جیسے عوامل کو مدنظر رکھتے ہوئے۔ زیادہ درست پیشگوئیوں کے لیے مخلوط گیسوں کا ڈیٹا شامل کیا جا رہا ہے۔

[براؤز کاروائی]

ڈوئل سورپشن نمونہ کے چیلنجز سے نمٹنا

پیرامیٹر کا باہمی انحصار اور غیر منفرد نتائج پیشگوئیوں کو متاثر کرتے ہیں۔ پولیمر کی حالت میں تبدیلیوں کی عدم موجودگی ممکنہ نظراندازیوں کا باعث بن سکتی ہے۔

[براؤز کاروائی]

انحراف کی مقدار کا تعین کرنا

میں 6FDA-mPDA میں CO₂–CH₄ کی غیر مثالی حل پذیری کی مقدار بیان کر رہا ہوں، جس میں مخلوط گیسوں کے اثرات کو اجاگر کیا جا رہا ہے۔ صرف مقابلتی سورپشن، پرمیئبیلٹی سلیکٹیویٹی میں کمی کی واحد وجہ نہیں ہے۔

[براؤز کاروائی]

حوالہ جات کو شامل کرنا

میں حوالہ جات جمع کر رہا ہوں، خاص طور پر MDPI 2019 اور Vopicka 2014 جیسے اوپن سورس مواد پر توجہ دیتے ہوئے، تاکہ پالیمرک ممبرینز میں گیس سورپشن کے لیے ڈوئل موڈ ماڈل کے فرق اور چیلنجز کی بحث کو مضبوط بنایا جا سکے۔

[براؤز کاروائی]

تجاویز کے حصے

میں خالص بمقابلہ مخلوط گیس کی سورپشن، ڈوئل موڈ سورپشن ماڈل کی وضاحت، اور پیرامیٹر کی غیر یقینی صورتحال اور مخلوط گیسوں کی پیشگوئی جیسے چیلنجز کی تفصیل پر مبنی سیکشنز ترتیب دے رہا ہوں۔

مواد کو منظم کرنا

میں ڈوئل موڈ سورپشن ماڈل پر توجہ دے رہا ہوں، خالص اور مخلوط گیسوں کی سورپشن کے رویّوں کو بیان کر رہا ہوں، اور واضح فرق اور چیلنجز کو نقطہ وار نکات اور منظم سیکشنز کے ذریعے اجاگر کر رہا ہوں۔

[تلاش کی کاروائی]

حوالہ جات کا انتخاب

اچھا، آئیے دیکھتے ہیں۔ میں [3]، [20]، [22]، اور [21] پر انحصار کر رہا ہوں کیونکہ یہ ڈوئل موڈ سورپشن اور گیس کے مرکبات پر واضح بصیرت فراہم کرتے ہیں۔

پیرامیٹرز کی منصوبہ بندی

میں ابہام سے بچنے کے لیے پیرامیٹر کے نام یکجا کر رہا ہوں۔ وضاحت کے لیے (k)، (C_H')، اور (b) ہی استعمال کر رہا ہوں۔ خالص گیس اور مرکب کے لیے مساوات مفصل اور واضح طور پر فارمیٹ کی گئی ہیں۔

چیلنجوں سے نمٹنا

میں ملٹی سولوشن پیرامیٹر فِٹس، پولیمر پلاستیسائزیشن، اور وقتی اثرات سے نمٹ رہا ہوں۔ یہ پیچیدگیاں خالص اور مخلوط گیسوں کی سورپشن کی پیشگوئی کو مشکل بناتی ہیں۔

یکجا کرنا

میں سورپشن کے فرق، خالص گیسوں کے لیے ڈوئل موڈ ماڈل، مخلوط گیسوں تک اس کی توسیع، اور اس سے منسلک چیلنجز پر مبنی سیکشنز ترتیب دے رہا ہوں۔ یہ سلسلہ منطقی اور مؤثر معلوم ہوتا ہے۔

ماہر سطح کے ٹاسکوں میں کامیابی کی شرح تخمینی معاشی قدر کے لحاظ سے

ماہر سطح کے ٹاسکوں میں اندازہ شدہ گھنٹوں کے مطابق کامیابی کی شرح

کسی ٹاسک کی تخمینی معاشی قدر، Pass Rate کے ساتھ انسانی اوقاتِ کار کی تعداد کے مقابلے میں زیادہ مضبوط تعلق رکھتی ہے—ماڈلز جن چیزوں کو مشکل پاتے ہیں وہ لازمی نہیں کہ وہی چیزیں ہوں جنہیں انسان وقت طلب سمجھتے ہیں۔

Limitations

Deep research unlocks significant new capabilities, but it’s still early and has limitations. It can sometimes hallucinate facts in responses or make incorrect inferences, though at a notably lower rate than existing ChatGPT models, according to internal evaluations. It may struggle with distinguishing authoritative information from rumors, and currently shows weakness in confidence calibration, often failing to convey uncertainty accurately. At launch, there may be minor formatting errors in reports and citations, and tasks may take longer to kick off. We expect all these issues to quickly improve with more usage and time.

Access

Deep research in ChatGPT is currently very compute intensive. The longer it takes to research a query, the more inference compute is required. We are starting with a version optimized for Pro users today, with up to 100 queries per month. Plus and Team users will get access next, followed by Enterprise. We are still working on bringing access to users in the United Kingdom, Switzerland, and the European Economic Area.

All paid users will soon get significantly higher rate limits when we release a faster, more cost-effective version of deep research powered by a smaller model that still provides high quality results.

In the coming weeks and months, we’ll be working on the technical infrastructure, closely monitoring the current release, and conducting even more rigorous testing. This aligns with our principle of iterative deployment. If all safety checks continue to meet our release standards, we anticipate releasing deep research to Plus users in about a month.

اگلا قدم کیا ہے

Deep research آج سے ChatGPT ویب پر دستیاب ہے، اور اس ماہ کے اندر موبائل اور ڈیسک ٹاپ ایپس پر بھی جاری کر دیا جائے گا۔ اس وقت deep research اوپن ویب اور اپ لوڈ کی گئی کسی بھی فائل تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔ مستقبل میں، آپ مزید خصوصی ڈیٹا سورسز سے کنیکٹ کر سکیں گے—جس سے اس کی رسائی سبسکرپشن پر مبنی یا اندرونی ریسورسز تک وسیع ہو جائے گی—تاکہ اس کا آؤٹ پٹ مزید مضبوط اور ذاتی نوعیت کا ہو سکے۔

مزید آگے دیکھتے ہوئے، ہم ایسے ایجنٹک تجربات کا تصور کرتے ہیں جو حقیقی دنیا کی غیرہم وقتی تحقیق اور عمل درآمد کے لیے ChatGPT میں یکجا ہوں گے۔ ڈیپ ریسرچ، جو غیرہم وقتی آن لائن تحقیق انجام دے سکتا ہے، اور Operator، جو حقیقی دنیا میں ایکشن لے سکتا ہے، کے امتزاج سے ChatGPT آپ کے لیے بتدریج زیادہ جدید نوعیت کے ٹاسکس انجام دے سکے گا۔

3 فروری 2025 کا اضافہ: ہم نے o3 کے ابتدائی ورژن — جو deep research کو پاور کرتا ہے — پر سخت حفاظتی ٹیسٹنگ، تیاری کی جانچ اور گورننس ریویوز مکمل کیے، اور اسے Medium⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) رسک کے طور پر شناخت کیا۔ ہم نے اضافی حفاظتی ٹیسٹنگ بھی انجام دی تاکہ deep research کی ویب براؤزنگ صلاحیت سے وابستہ اضافی خطروں کو بہتر طور پر سمجھا جا سکے، اور ہم نے نئی حفاظتی اقدامات شامل کیے ہیں۔ ہم موجودہ محدود ریلیز کی بھرپور جانچ اور مسلسل نگرانی جاری رکھیں گے۔ جب ہم Plus صارفین کے لیے اس تک رسائی وسیع کریں گے تو deep research سے متعلق اپنے حفاظتی نتائج اور حفاظتی اقدامات ایک سسٹم کارڈ کے ذریعے جاری کریں گے۔

Footnotes

1
We found that the ground-truth answers for this dataset were widely leaked online and have blocked several websites or URLs accordingly to ensure a fair evaluation of the model.

Authors

OpenAI

Research Leads

Isa Fulford، Zhiqing Sun

Foundational Contributors

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

Core Contributors

Research

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

Deployment

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

Contributors

Research

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

+ all the contributors to o3.

Safety Systems

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

Deployment

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

Leadership

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