深度研究，现已入驻 Computer
Computer 中的深度研究使用可信数据回答难题，然后交付报告、仪表板和演示文稿。
深度研究是一种具有代理功能的迭代式搜索，其行为更像传统的调研分析师。它在采取行动前会进行规划。它不仅执行单次搜索，而是多次执行搜索，每次在推理下一步搜索内容前都会先阅读结果。它会评估是否已获得足够的证据并记录冲突之处，进行深度阅读，然后将结果综合成一个权威的答案。
正是由于其深度，深度研究比标准搜索需要更长的时间，且可能消耗更多的计算资源。
这也是深度研究被加入 Computer 的原因。针对难题的答案仅仅是一个开始。深度研究可以迅速生成报告、仪表板或工作所需的任何其他内容。而 Computer 正是实现这一切的平台。
今天，我们还宣布深度研究可以通过一种称为 Search as Code 的新方法编写自己的搜索程序。Computer 不再一次执行一个查询，而是为每个问题构建定制的搜索计划，并并行运行数千个步骤。这些变化共同扩展了深度研究的能力。
它现在从内部文件和应用程序中提取信息以获取更具业务背景的答案。Computer 将这些答案转换为适合工作的格式，例如 PDF、演示文稿、仪表板、网站等。它还能更仔细地进行推理，并集成到其他 Computer 工作流中。
更好的输入，更好的输出
深度研究是知识工作的基石。备忘录、简报、计划或分析的质量，取决于其背后的来源和推理质量。
将深度研究引入 Computer，可将这一基石置于工作发生的地方。一项 最近的研究 发现，近 26% 的 Computer 任务涉及研究和分析，这是最大的单一类别，超过了编程、资产创建等。
在今天之前，Computer 和深度研究是分开的。用户必须在一个问题中运行深度研究查询，然后在 Computer 中打开另一个问题以生成交付成果。
现在，用户可以提出复杂的查询，Computer 会将其分解为跨越 20 多个前沿模型的子任务。用户可以在一个查询中获得经研究的答案、提出后续问题、调入关联背景，并将研究结果转换为成品资产。
当搜索需要时，Computer 会自动从 Statista、PitchBook 和 CB Insights 等 优质来源 中提取信息，用权威数据支持答案。
一种技能，多种路径
在 Computer 中，深度研究是通向通用搜索技能的入口。单个查询会路由到正确的检索模式。然后，它将结果协调为一个统一的答案。
以这样一个问题为例：“既然我们现在是一家加州公司，我们刚收购的德克萨斯州初创公司的员工的竞业禁止协议现在是否仍然具有强制执行力？”
Computer 并行运行四条路径。它检查加州关于竞业禁止的几乎全面禁止规定，以及其法院如何对待州外协议。它分析德克萨斯州的强制执行标准，即竞业禁止协议若与专业培训或商业秘密挂钩则有效。它审查收购后的合同转让判例法以及联邦贸易委员会（FTC）近期关于竞业禁止的规则制定。
最终输出将所有四条路径协调成一份单一的风险评估，分享哪些协议可能无效、哪些可能继续有效，以及在何处需要外部律师的介入。
AI 搜索的新架构
Computer 中的深度研究构建在我们称为 Search as Code 的架构之上。
AI 系统通常将搜索视为单个步骤：提出问题，寻找结果。Computer 将搜索视为一个程序。该模型编写代码来设计并并行运行数千个检索步骤，每一个步骤都根据用户提出的问题量身定制。
该代码在紧邻模型的安全沙盒中运行，因此模型可以在结果到达时看到它们，并跟踪提取了哪些来源以及它们的评分如何。如果质量尚不达标，它可以在搜索过程中改变方向。
在实践中，这意味着单次深度研究运行可以：
将一个问题分解为成百上千个有针对性的检索
并行运行搜索，当出现新问题时进行跟踪，并在答案不理想时重试
在模型看到结果之前，通过代码进行去重、连接和过滤来清理结果
在同一次搜索中使用授权的连接器从实时网络和内部来源进行提取
同样的架构既可以支持对供应商安全通告中 200 个软件漏洞进行审计，也可以分析四个不同司法管辖区的竞业禁止协议状况。
高质量、可引用的数据
三个 AI 评估基准测试发现，将 Perplexity 的深度研究内置到 Computer 中提升了其性能。根据 Humanity's Last Exam、BrowseComp 和 DeepSearchQA 的数据，迁移后，事实准确性、分析深度和引用质量均有所提高。
深度研究中的每一项事实主张都带有行内引用。每个带编号的上标都直接链接到实时来源 URL，因此用户可以点击查看并验证来源。
查询示例
以下是深度研究在 Computer 内可以实现的功能：
买方尽职调查（金融）： 对三家上市的欧洲杂货零售商进行买方尽职调查。将其财务表现、门店形式、自有品牌渗透率、供应链韧性、劳动力成本风险以及近期的重组行动编制成结构化表格，并附上一份强调主要风险和上行方案的简短备忘录。
管线竞争审查（医疗保健）： 评估竞争对手在复发/难治性多发性骨髓瘤方面的实验性 CAR-T 疗法，以强化内部项目战略。综合分析 1 期/2 期试验读数、毒性和反应数据、针对已获批替代方案的对比结果、支付方覆盖趋势以及活跃试验点。通过应用连接器连接内部临床前数据、既往方案设计和监管备案文件，然后为开发委员会撰写一份结构化简报，提出定位建议和开放的科学问题。
在我们的 用例库 中查看更多深度研究查询示例。
现已上线
Computer 中的深度研究现已上线。开启一个有关复杂问题的问题，并从结果中继续工作。
尝试 Computer 中的深度研究。