- **Deep Researchの起源**:
- 約1年前、OpenAI内で強化学習アルゴリズムの進歩に刺激を受け、多くの人が日常的に行う情報収集とレポート作成のタスクを支援することを目指した。
- 従来のAIエージェントとは違い、情報合成に重点を置いたのは、知識労働者のニーズに応え、OpenAIのAGI開発の目標に沿うため。AGIが新しい科学的発見をするためには、まず情報を合成する能力が必要だと考えた。

- **Deep Researchの活用事例**:
- 医療研究や科学分野の専門家がDeep Researchを活用していることに驚いた。
- コード検索やコーディングに関する質問にも利用されている。

- **モデルの能力**:
- Deep Researchは、特定のクエリや明確に定義されたクエリに対して非常に有効。
- ライブアクセスにより、最新の情報を提供できる。
- 通常のモデルよりも長い出力を生成するようにトレーニングされている。
https://youtu.be/qfB4eDkd_40?si=LsY-UYIU6Mr61Fjg