深入研究，現已登陸 Computer
Computer 中的深入研究能以可信數據回答困難問題，並提供報告、儀表板與簡報。
深入研究是一種具備代理能力的迭代式搜尋，其運作方式更接近傳統研究分析師。它會在採取行動前進行規劃。它會進行多次搜尋而非僅執行一次，並在每次搜尋後閱讀結果，再進行推理以決定下一步的搜尋方向。它會評估證據是否充足並記錄衝突點，深入閱讀，最後將結果綜合為單一權威性回答。
深入研究之所以需要較長的時間並可能消耗更多的運算資源，原因就在於其深度。
這也是為何深入研究被加入到 Computer 的原因。針對困難問題的回答僅僅是個開始。深入研究能快速產生報告、儀表板或工作所需的任何內容。而這些工作皆在 Computer 中進行。
今天我們也宣佈深入研究能透過稱為 Search as Code 的新方法編寫自己的搜尋程式。Computer 不再一次執行一個查詢，而是為每個問題建立自定義搜尋計畫，並並行執行數千個步驟。這些變更共同擴展了深入研究的能力。
它現在會從內部檔案和應用程式中擷取資訊，以提供更具商業背景依據的答案。Computer 會將這些答案轉換為適合工作的格式，例如 PDF、簡報、儀表板、網站等。它還能更謹慎地進行推理，並整合到其他 Computer 工作流程中。
更好的輸入，更好的輸出
深入研究是知識工作的基礎。備忘錄、簡報、計畫或分析的品質，取決於其背後的來源與推理品質。
將深入研究引入 Computer，可將此基礎置於工作實際發生的環境中。一項 近期研究 發現，近 26% 的 Computer 任務涉及研究與分析，這是單一最大類別，領先於程式開發、資產建立等領域。
在今天之前，Computer 與深入研究是分開的。使用者必須在一個討論串中執行深入研究查詢，然後在 Computer 中開啟另一個討論串來產出交付成果。
現在，使用者可以提出複雜的查詢，而 Computer 會將其分解為跨越 20 多個前沿模型的子任務。使用者可以在單一查詢中獲得研究後的答案、提出後續追問、引入關聯背景，並將發現轉化為最終資產。
當搜尋有必要時，Computer 會自動從 付費來源（如 Statista、PitchBook 和 CB Insights）中汲取資料，以權威數據支持答案。
一項技能，多種路徑
在 Computer 中，深入研究是通往通用搜尋技能的切入點。單一查詢會被路由至正確的檢索模式，隨後將結果調和為統一的答案。
以這個問題為例：「既然我們現在是一家加州公司，我們剛收購的德州新創公司員工所簽署的競業禁止條款是否仍然具有執行力？」
Computer 會並行執行四條路徑。它會檢查加州對競業禁止的近乎全面禁令，以及其法院如何處理州外協議。它會分析德州的執行標準，在當地若競業禁止條款與專業培訓或商業機密相關，則屬有效。它會審閱收購後的合約轉讓判例法，以及聯邦貿易委員會 (FTC) 近期關於競業禁止的法規制定。
最終輸出將所有四條路徑調和為單一風險評估，並說明哪些協議可能無效、哪些可能有效，以及在何處需要外部法律顧問介入。
AI 搜尋的新架構
Computer 中的深入研究建立在我們稱為 Search as Code 的架構之上。
AI 系統通常將搜尋視為單一步驟：提出問題、尋找結果。Computer 則將搜尋視為程式。該模型會編寫程式碼，設計並並行執行數千個檢索步驟，每個步驟皆針對使用者提出的問題進行調整。
程式碼會在模型旁邊的安全沙箱中執行，因此模型可以在結果到達時即時查看，並追蹤哪些來源被引用及其評分。如果品質尚未達標，它甚至能在搜尋過程中改變策略。
實際上，這意味著單次深入研究執行可以：
將問題分解為數百或數千個目標明確的檢索
並行執行搜尋，在出現新線索時追蹤討論串，並在答案不足時重試
在模型看到結果之前，透過程式碼進行去重、合併與篩選，以清理結果
在同一次搜尋中使用授權的連接器，從即時網路與內部來源中擷取資料
能夠支援對 200 項軟體漏洞進行供應商安全通知審計的同一架構，亦能分析四個不同司法管轄區的競業禁止協議概況。
高品質的引用數據
三項 AI 評估基準測試發現，將 Perplexity 的深入研究引入 Computer 後，其效能有所提升。根據 Humanity's Last Exam、BrowseComp 和 DeepSearchQA 的數據，整合後事實準確性、分析深度及引用品質均有所提高。
深入研究中的每一項事實主張均帶有行內引用。每個編號的上標皆直接連結至即時來源網址，以便使用者點擊並驗證來源。
查詢範例
以下是深入研究在 Computer 內部能執行的功能：
買方盡職調查（金融）： 對三家公開上市的歐洲雜貨零售商進行買方盡職調查。將其財務績效、門市形式、自有品牌滲透率、供應鏈韌性、勞動力成本風險及近期重組行動編整為結構化表格，並附上一份簡短備忘錄，重點標示主要風險與獲利情境。
產品管線競爭審查（醫療）： 評估競爭對手在復發/難治性多發性骨髓瘤領域的實驗性 CAR-T 療法，以強化內部計畫策略。綜合第一/二期試驗結果、毒性與反應數據、與已獲批替代療法的比較結果、支付方覆蓋趨勢以及活躍試驗站點。透過應用程式連接器連結至內部臨床前數據、既有方案設計及法規申報文件，隨後為開發委員會製作一份結構化簡報，並提供定位建議與待解決的科學問題。
在我們的 使用案例庫 中查看更多深入研究查詢範例。
現已推出
Computer 中的深入研究即日起開放使用。啟動一個討論串並輸入複雜問題，即可根據結果繼續工作。
嘗試在 Computer 中使用深入研究。