小编作为一个ChatGPT氪金用户，今天就给大家介绍一下ChatGPT-o1+Deep Reaserch在学术论文写作全流程能力，看看最新版本得研究型ChatGPT到底有怎样得魔力~

        宝子们在撰写一篇高质量学术论文时，必须以工匠的精细态度对待每一个环节，确保学术论文整体的流畅性与细节的完美。这个过程就像遵循一本指导手册，它为你提供了一份详尽的论文结构图，帮助你的写作过程更加有序和顺畅。之前我们使用ChatGPT实现过论文写作的流程，今天我们试试想看看ChatGPT-o1+Deep Reaserch具备怎样的魔力。我们先看看在选择研究方向上ChatGPT-o1+Deep Reaserch的魔力

1.Deep Reaserch的能力

Deep Research是一个强大的研究工具，能够独立完成复杂的多步骤研究任务。它通过推理合成大量在线信息，为用户提供全面的研究报告。以下是Deep Research的一些关键能力：

1.多步骤研究任务

Deep Research可以在短时间内完成通常需要数小时的人类研究任务。它能够独立发现、推理并整合网络上的信息，生成综合性的报告。

2.强大的推理能力

该工具通过强化学习训练，能够规划和执行多步骤的研究轨迹，实时反应并调整研究方向。它能够处理复杂的、需要广泛背景知识的问题。

3.多模态数据处理

Deep Research不仅能够处理文本，还能处理图像和PDF文件。它能够将生成的图表和图像嵌入响应中，并引用具体句子或段落。

4.实时信息更新

Deep Research的数据库每天更新，确保包含最新的研究成果和趋势。

5.全面的文献综述

它能够帮助用户在撰写学术论文时，快速找到相关领域的最新研究，避免内容重叠。

通过这些功能，Deep Research不仅能够帮助研究者节省时间，还能提高研究的准确性和可靠性。它是一个真正的学术写作助手，能够帮助你在学术论文写作的每个环节都表现出色。

2.研究方向分析

        在学术写作中，选择一个出色的研究主题至关重要，因为它直接关系到论文是否能登上高级别的学术期刊。不少学者在这个过程中走入了误区，他们往往将大把的时间花在写作本身，而忽略了对选题的深入思考，这是一种本末倒置的策略。很多人甚至在没有适当考虑的情况下随意选定一个主题就急忙投入写作，忽视了精心挑选题目的重要性。同时一些研究者在寻找合适的研究主题时也会感到困难重重，不知道该从何处着手。这些问题很大程度上源自于缺乏对相关文献的充分阅读和理解。

        高质量的研究题目通常来源于对现有文献的广泛阅读和深入理解。这样的过程不仅能激发有价值的创意，也是构建坚实研究基础的关键。那为何仍有许多研究者对文献阅读望而却步呢？主要原因是，文献阅读尤其对新入门的学者而言，是一项既费时又极具挑战性的任务。例如，一些研究者可能需要几天的时间才能从一篇英文文献中提炼出他们所需要的信息。

        好消息是随着ChatGPT技术的不断迭代发展，这项繁重的工作可以交给Deep Research来完成。让我们一起看看如何利用Deep Research在文献阅读和选题决策中取得突破。

提示词：

你现在是一名[计算机理论专家]，研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在信号处理中的应用]主题的学术论文，需要你针对主题对详细研究背景进行描述，并提供一些可供参考的文献资料，用于进一步明确研究重点和思路。

ChatGPT-o1+Deep Reaserch：

真的震惊，会先根据提示词提出一些额外的问题，让我们回答！

请提供以下信息，以便更精准地撰写研究背景并推荐合适的文献：

1. 研究背景的侧重点：

   • 人工智能的特定技术（如深度学习、强化学习、神经网络等）？

   • 信号处理的应用领域（如雷达信号、语音信号、生物医学信号等）？

2. 研究目标：

   • 解决信号处理中的特定问题？

   • 提升现有方法的效率或准确性？

3. 期望的文献类型：

   • 综述类文献（提供整体发展趋势）？

   • 最新研究（提供最新的突破和应用）？

请提供这些信息，以便更有针对性地展开研究和推荐合适的文献。

交互提示词：

1.我希望使用强化学习，在雷达信号领域作为侧重点 

2.目标是提升现有方法以及准确率 

3.期望的文献类型是最新研究

ChatGPT-o1+Deep Reaserch：

这里显示正在研究！

同时右侧还有不断的研究显示！先看看滚动内容。

在看看Deep Reaserch学习的资源！

这里还会显示资源来源，进度条一半，已经阅读了20个文献资源！有点期待最终生成的结果！最终8分搬得生成。我们看看效果如何。这里就只贴图了，而且文献都可以打开，直接是PDF形式！我会在明天得文章中整理出来分享给宝子们。比如第一篇。

3.总结一下

简单来说，Deep Research就像是给ChatGPT配备了一个超级强大的大脑和一双勤劳的腿。

1.更聪明的大脑：以往，ChatGPT只能与你进行对话，现在它能够主动上网搜集各种资料、分析信息，并将不同来源的内容整合起来，为你提供全面且深入的答案。

2.更勤劳的腿：你无需亲自四处寻找资料、验证信息的真实性，Deep Research会帮你完成这些繁琐的工作，你只需坐等结果即可。

这些描述可能听起来有些抽象，以下通过几个例子来具体说明：

1.撰写报告：过去，撰写报告需要查阅大量资料，现在Deep Research可以快速帮你找到相关信息，还能帮你搭建报告框架，使撰写报告变得更加轻松。

2.查找论文：以往，查找论文需要逐个搜索，现在Deep Research可以帮你找到相关领域的论文，并筛选出有价值的内容。

3.购物决策：过去，购买商品需要对比众多产品，现在Deep Research可以帮你分析不同产品的优缺点，助你买到最适合自己的商品。

Deep Research实际上是将Agent融合到了 AI 大模型当中。在AI大模型发展的初期，许多AI Agent应用应运而生。如今看来，OpenAI需要自己融合多个Agent来丰富ChatGPT的生态系统。

从长期来看，这将对普适性的AI Agent创业公司构成巨大的挑战。例如，论文、知识库等领域的RAG功能，未来可能会被OpenAI生态系统所整合，从而占据一定的市场份额。