Deep Research стал доступен всем платным пользователям (10 запросов в месяц если у вас Plus), поэтому ловите практические советы как лучше его использовать:

— Неважно какую модель вы выбрали в ChatGPT, у Deep Research своя модель во время поиска, он проигнорируют выбор модели (UI-костыли, привет)
— Указывайте на каком языке писать отчет и на каком языке искать материалы
— Попросите его «ВАЖНО: не дублируй одну и ту же мысль много раз в тексте, если она уже описана», по умолчанию он так делает
— Deep Research не умеет смотреть на картинки — не ожидайте от него исследований где что-то нужно визуально исследовать
— Просите научные источники если хотите максимально научный отчет на фактах, можете также указать год с которого искать релевантные данные
— Поставьте приложение 11 labs — каждый такой отчет, это примерно 30-40 минут прослушивания, идеально для поездок (встроенная в ChatGPT фича глючит с длинным текстом)
— Deep Research основан на рассуждающей модели, это значит что вам все еще нужно очень детально описать, что вы хотите видеть, что не хотите, что считается банальным — иначе получите поверхностный отчет
— Deep Research имеет доступ к написанию кода, то есть он может генерировать графики, таблицы и тп тд, и включать их в финальный отчет
— Можете подсказать ключевые слова на которых стоит сделать акцент, модель же ищет в интернете и там иногда много ненужного
— Deep Research поддерживает файлы (и ссылки), можете сказать ему что в них смотреть, он может их сделать как частью контекста отчета, так и построить поиск на основе файлов (но из-за UI костылей OpenAI, сначала нужно выбрать 4o или любую модель, что поддерживает файлы на входе)
— Это все еще нейрока — ответы могут содержать ошибки и требует верификации человеком, например в тестах видел как модель делала отчет на основе картинок ПО НАЗВАНИЯМ картинок, bruh
— Это все еще лучший автономный ресечер что у нас есть, никто не может конкурировать — и Perplexity, и Google
— Deep Research не умеет смотреть за пейволл, такие статьи нужно прикладывать самим к чату

И напоследок, когда использовать Deep Research:
Когда вы начинаете исследовать какую-то тему — это быстрый и легкий способ погрузиться во что-то, дальше вы можете строить свое исследование на базе знаний из прошлых отчетов, углубляясь в тему с каждым запросом все глубже — от бизнеса до науки, пока не нашел сферу где нельзя было бы применить такой инструмент

Помните, мы рассказывали про диффузионную языковую модель LLaDA?

Так вот подход, кажется, набирает популярность: стартап Inception Labs выпустил «первую большую диффузионную языковую модель коммерческого масштаба»: Mercury Coder.

Если кратко, идея состоит в том, чтобы вместо генерации токенов один за одним генерировать их в произвольном порядке, как бы постепенно расшумляя замаскированную последовательность (подробнее - в нашем разборе LLaDA).

Самое интересное в этом – скорость. Mercury Coder летает в 5-10 раз быстрее, чем LLM текущего поколения. Это примерно 1000 токенов в секунду на обычной H100.

И метрики при этом вполне конкурентноспособные. На Copilot арене Mercury сейчас на втором месте. Это лучше, чем GPT-4o и Gemini 1.5.

Попробовать сетку можно уже сейчас бесплатно: chat.inceptionlabs.ai/