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오픈AI - Deep Research 신기능 소개
- 관련게시물 : OAI 직원의 딥리서치 암 치료 진단 사용 후기2025년 2월 2일Deep Research 소개심층 연구(딥리서치)는 추론 능력을 활용하여 방대한 온라인 정보를 종합하고, 사용자를 대신하여 여러 단계로 이루어진 연구 과제를 완수하는 에이전트입니다. 오늘 Pro 사용자에게 먼저 제공되며, Plus 및 Team 사용자에게는 곧 제공될 예정입니다.오늘 저희는 복잡한 과제에 대해 인터넷에서 다단계 연구를 수행하는 새로운 에이전트 기능인 챗GPT 심층 연구를 출시합니다. 사람이 여러 시간 걸릴 일을 단 몇십 분 만에 해냅니다.심층 연구는 OpenAI의 차세대 에이전트로, 사용자에게 프롬프트를 받으면 챗GPT가 수백 개의 온라인 소스를 찾아 분석 및 종합하여 연구 분석가 수준의 종합 보고서를 작성합니다. 웹 브라우징 및 데이터 분석에 최적화된 차세대 OpenAI o3 모델 버전을 기반으로 하며, 추론 능력을 활용하여 인터넷상의 방대한 텍스트, 이미지, PDF를 검색, 해석, 분석하고, 필요한 경우 발견한 정보에 따라 방향을 전환합니다.지식을 종합하는 능력은 새로운 지식 창출의 필수 조건입니다. 이러한 이유로 심층 연구는 오랫동안 저희가 구상해 온, 획기적인 과학 연구를 수행할 수 있는 AGI 개발이라는 더 큰 목표를 향한 중요한 발걸음을 의미합니다.심층 연구를 개발한 이유심층 연구는 금융, 과학, 정책, 엔지니어링과 같이 고도의 지식 노동에 종사하며 철저하고 정확하며 신뢰할 수 있는 연구가 필요한 사람들을 위해 개발되었습니다. 자동차, 가전제품, 가구와 같이 신중한 연구가 필요한 구매에 대해 초개인화된 추천을 찾는 현명한 소비자에게도 똑같이 유용할 수 있습니다. 모든 결과물은 명확한 출처와 사고 과정 요약과 함께 완벽하게 문서화되어 정보를 쉽게 참조하고 확인할 수 있습니다. 특히 수많은 웹사이트를 탐색해야 찾을 수 있는 틈새의 비직관적인 정보를 찾는 데 효과적입니다. 심층 연구는 단 한 번의 쿼리로 복잡하고 시간이 많이 소요되는 웹 연구를 위임하고 신속하게 처리할 수 있도록 하여 귀중한 시간을 절약해 줍니다.심층 연구는 웹 전체에서 독립적으로 통찰력을 발견하고 추론하며 통합합니다. 이를 위해 OpenAI의 첫 번째 추론 모델인 OpenAI o1의 배후에 있는 것과 동일한 강화 학습 방법을 사용하여 브라우저 및 Python 도구 사용이 필요한 실제 과제에 대해 훈련되었습니다. o1은 코딩, 수학 및 기타 기술 분야에서 뛰어난 능력을 보여주지만, 많은 실제 문제에서는 다양한 온라인 소스에서 광범위한 맥락과 정보 수집이 필요합니다. 심층 연구는 이러한 추론 능력을 기반으로 이러한 격차를 해소하여 사람들이 직장과 일상 생활에서 직면하는 유형의 문제를 해결할 수 있도록 합니다.심층 연구 사용 방법챗GPT 메시지 작성기에서 '심층 연구'를 선택하고 쿼리를 입력하세요. 스트리밍 플랫폼에 대한 경쟁 분석이든, 최고의 통근용 자전거에 대한 맞춤형 보고서이든 필요한 것을 챗GPT에 알려주세요. 질문에 맥락을 더하기 위해 파일이나 스프레드시트를 첨부할 수 있습니다. 실행이 시작되면 수행된 단계와 사용된 출처에 대한 요약이 사이드바에 나타납니다.심층 연구는 웹을 깊이 탐색하는 데 필요한 시간을 감안하여 작업을 완료하는 데 5분에서 30분 정도 걸릴 수 있습니다. 그동안 자리를 비우거나 다른 작업을 할 수 있으며, 연구가 완료되면 알림을 받게 됩니다. 최종 결과물은 채팅 내 보고서 형태로 제공되며, 향후 몇 주 안에 명확성과 맥락을 더하기 위해 보고서에 이미지, 데이터 시각화 및 기타 분석 결과물도 포함할 예정입니다.심층 연구와 비교했을 때 GPT-4o는 실시간 멀티모달 대화에 이상적입니다. 깊이와 세부 정보가 중요한 다각적이고 특정 영역에 특화된 문의의 경우, 심층 연구의 광범위한 탐색 능력과 각 주장에 대한 출처 표시는 빠른 요약과 업무 결과물로 사용할 수 있는 잘 문서화되고 검증된 답변 간의 차이를 만듭니다.링크에 들어가서 직접 확인해보기작동 방식심층 연구는 광범위한 영역에 걸쳐 어려운 브라우징 및 추론 과제에 대한 엔드투엔드 강화 학습을 사용하여 훈련되었습니다. 이러한 훈련을 통해 필요한 데이터를 찾기 위한 다단계 궤적을 계획하고 실행하며, 필요한 경우 실시간 정보에 대응하여 방향을 전환하는 방법을 학습했습니다. 또한 이 모델은 사용자가 업로드한 파일을 탐색하고, Python 도구를 사용하여 그래프를 그리고 반복하며, 생성된 그래프와 웹사이트의 이미지를 모두 응답에 삽입하고, 출처에서 특정 문장이나 구절을 인용할 수 있습니다. 이러한 훈련의 결과로 실제 문제에 초점을 맞춘 여러 공개 평가에서 새로운 최고점을 기록했습니다.인류 최후의 시험 (Humanity's Last Exam)최근 공개된 전문가 수준의 질문으로 광범위한 주제에 걸쳐 AI를 테스트하는 평가인 인류 최후의 시험(새 창에서 열기)에서 심층 연구를 구동하는 모델은 26.6%의 정확도로 새로운 최고점을 기록했습니다. 이 시험은 언어학에서 로켓 과학, 고전에서 생태학에 이르기까지 100개 이상의 주제에 걸쳐 3,000개 이상의 객관식 및 단답형 질문으로 구성됩니다. OpenAI o1과 비교했을 때 화학, 인문학 및 사회 과학, 수학에서 가장 큰 개선이 나타났습니다. 심층 연구를 구동하는 모델은 필요할 때 전문 정보를 효과적으로 찾는 인간과 유사한 접근 방식을 보여주었습니다.GAIA실제 질문에 대해 AI를 평가하는 공개 벤치마크인 GAIA(새 창에서 열기)¹에서 심층 연구를 구동하는 모델은 새로운 최고 수준(SOTA)에 도달하여 외부 리더보드(새 창에서 열기)에서 1위를 차지했습니다. 세 가지 난이도 수준에 걸친 질문을 포함하는 이러한 과제를 성공적으로 완료하려면 추론, 멀티모달 유창성, 웹 브라우징 및 도구 사용 능력이 필요합니다.GAIA 과제 예시전문가 수준 과제다양한 영역에 걸친 전문가 수준 과제에 대한 내부 평가에서 심층 연구는 여러 시간의 어렵고 수동적인 조사를 자동화한 것으로 해당 분야 전문가로부터 평가받았습니다.전문가 수준 과제 예시링크에 들어가서 직접 확인해보기과제의 예상 경제적 가치는 사람이 소요하는 시간보다 합격률과 더 관련성이 높습니다. 모델이 어려워하는 것은 사람이 시간 소모적이라고 느끼는 것과 다릅니다.동영상 보기제한 사항심층 연구는 획기적인 새로운 기능을 제공하지만, 아직 초기 단계이며 제한 사항이 있습니다. 내부 평가에 따르면 기존 챗GPT 모델보다 훨씬 낮은 비율이지만, 응답에서 사실을 날조하거나 잘못된 추론을 할 수 있습니다. 권위 있는 정보와 소문을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 현재 자신감 보정에서 약점을 보여 불확실성을 정확하게 전달하지 못하는 경우가 많습니다. 출시 시 보고서 및 인용에 사소한 형식 오류가 있을 수 있으며, 과제가 시작되는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 사용량 증가와 시간 경과에 따라 빠르게 개선될 것으로 예상합니다.접근 권한챗GPT 심층 연구는 현재 컴퓨팅 집약도가 매우 높습니다. 쿼리 연구에 시간이 오래 걸릴수록 더 많은 추론 컴퓨팅이 필요합니다. 오늘 Pro 사용자에게 월 최대 100개의 쿼리를 제공하는 최적화된 버전으로 시작합니다. Plus 및 Team 사용자는 다음에 액세스 권한을 얻고, 그 다음 Enterprise 사용자 순입니다. 영국, 스위스 및 유럽 경제 지역의 사용자에게 액세스 권한을 제공하기 위해 여전히 노력하고 있습니다.모든 유료 사용자는 곧 더 빠르고 비용 효율적인 심층 연구 버전을 출시할 때 훨씬 더 높은 속도 제한을 받게 될 것입니다. 이 버전은 더 작은 모델로 구동되지만 여전히 고품질 결과를 제공합니다.향후 몇 주 및 몇 달 동안 기술 인프라를 개선하고, 현재 출시 버전을 면밀히 모니터링하며, 훨씬 더 엄격한 테스트를 수행할 것입니다. 이는 반복적 배포 원칙과 일치합니다. 모든 안전 점검이 출시 기준을 계속 충족하면 약 한 달 안에 Plus 사용자에게 심층 연구를 출시할 것으로 예상합니다.향후 계획심층 연구는 오늘 챗GPT 웹 버전에서 사용할 수 있으며, 이달 내에 모바일 및 데스크톱 앱으로 출시될 예정입니다. 현재 심층 연구는 개방형 웹과 업로드된 모든 파일에 액세스할 수 있습니다. 앞으로는 구독 기반 리소스나 내부 리소스와 같은 더 전문화된 데이터 소스에 연결하여 결과물의 견고성과 개인 맞춤화 수준을 더욱 높일 수 있을 것입니다.더 나아가서는 비동기식 실제 연구 및 실행을 위해 챗GPT에서 에이전트 경험이 통합되는 것을 구상하고 있습니다. 비동기식 온라인 조사를 수행할 수 있는 심층 연구와 실제 작업을 수행할 수 있는 Operator의 결합을 통해 챗GPT는 사용자를 위해 점점 더 정교한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.- OAI 직원 암진단 후기 트위터 스레드 번역오늘 OpenAI에서 딥 리서처(Deep Researcher)를 출시했습니다. 이 도구가 얼마나 놀라운지, 그리고 어떻게 세상을 바꿀지에 대한 깊이 개인적인 이야기를 공유하고 싶습니다. (암 관련 내용 주의) 1/9 10월 말, 제 아내가 양측 유방암 진단을 받았습니다. 하룻밤 사이 우리의 삶은 완전히 뒤집혔죠. 아내는 12월 초 양측 유방절제술을 받고 같은 달 말 항암 치료를 시작했습니다. 그녀는 정말 강인했고, 모든 과정을 믿기 힘든 용기로 이겨냈습니다. 2/9 최근 고민은 "항암 후 방사선 치료를 할 것인가"였습니다. 아내의 경우는 완전히 애매한 영역이었어요. 심지어 전문의들도 의견이 엇갈렸습니다. 명확한 답이 없었죠. 우린 갈피를 잡지 못했습니다. 3/9 제가 ChatGPT의 새 기능인 딥 리서처를 미리 사용할 수 있어서, 시도해보기로 했습니다. 아내의 수술 병리 보고서를 업로드하고, 방사선 치료가 도움이 될지 조언을 구했죠. 4/9 다음 일은 정말 충격적이었습니다. 딥 리서처는 단순히 의사들이 언급한 내용을 반복하지 않았어요. 오히려 더 깊이 파고들었죠. 제가 몰랐던 연구들을 인용하고, 아내의 나이와 유전적 특성 같은 세부사항을 추가할 때마다 분석을 맞춤화했습니다. 각 연구를 직접 확인했는데, 모두 정확했습니다. 5/9 제가 사용한 정확한 프롬프트입니다: "첨부된 양측 유방암 수술 병리 보고서를 분석한 후, TCHP 항암 6차 후 방사선 치료가 이 환자에게 필요한지 연구해 주세요. 특정 유방암 유형을 고려해 방사선의 장단점, 재발 감소 가능성, 장기적 위험 대비 이점을 설명해 주세요." 6/9 “…환자의 유방암 유형을 바탕으로 방사선 치료의 장단점, 재발 가능성 감소 확률, 그리고 장기적 위험 대비 이점이 무엇인지 알고 싶습니다.”7/9 딥 리서처가 생성한 보고서는 여전히 제 마음을 뺏고 있습니다. 비록 다른 전문의와의 상담이 예정되어 있지만, 이미 우리는 결정에 대한 확신을 얻었습니다. 이건 단순한 기술 시연이 아니라, 우리 삶 깊숙이 스며든 도구였습니다. 가장 절박한 순간에 확실한 답을 주었죠. 8/9 OpenAI 내부에선 종종 “feel the AGI”라는 표현을 쓰곤 합니다. 이 경험은 정확히 그런 순간이었어요. 이 기술은 분명히 세상을 바꿀 것입니다. 9/9
작성자 : 초존도초고정닉
거좀디 레이코와 지옥의문 개발일지7 - 의견+충돌
[시리즈] 거유좀비디펜스 레이코와 지옥의문 개발 · 거유좀비디펜스 레이코와 지옥의문 개발일지 · 거유좀비디펜스 레이코와 지옥의문 개발일지 2 · 거좀디 레이코와 지옥의문 개발일지3 - 유닛배치 · 거좀디 레이코와 지옥의문 개발일지4 - 무기 SO · 거좀디 레이코와 지옥의문 개발일지5 - 폭발무기효과 · 거좀디 레이코와 지옥의문 개발일지6 - 무기랑ECG초안 디펜스에서 무기도 만들고 적도 만들고해서지금까지 만든 베이스로 테스트를 슝슝 돌려밧서요테스트를 더 편하게 하기 위해서 디버그 창을 만들고커스텀 몬스터, 커스텀 스테이지를 편집할 수 있게EasySave 에셋을 이용하여 %appdata% 쪽으로 데이터를 저장, 불러오기 기능을 때려넣고tag: ffm threesome을 포함한 다양한 환경에서의 레이코씨의 좀비에 대한 무기 저항력 밸런스를 테스트 하였습니다1 스테이지 = 3웨이브, 한 번에 출현하는 좀비 300~500, 좀비당 체력 50~100무기 연발 기준 데미지 2, 단발 기준 데미지 10무기 레벨당 데미지 상승 1.5~2배무기 업그레이드당 데미지 상승 1.05~1.10배이런 느낌으로 표 만들어가며 맞춰나갔서요그리고 디펜스 패배/드레스업 조건이라고 할 수 있는 체력 시스템은각 웨이브마다 적을 모두 처치하지 못하고 지나가면 의상의 체력이 깎이는 느낌으로 임시 구현해보았는데대량 물량전이 주 컨셉인 거좀디에서 잔반좀비 처리가 어려운 부분이 많아 자주 의상의 내구도가 닳아지는 상황이 많이 나왓서요여기에서 여자전사캐릭터가 주인공인 쯔구르 게임에서도 노미스(경험:0) 클리어를 선호하는 저와미스플레이 올컬렉을 즐기시는 아트 선생님의 의견 충돌이 잇섯는데내구도가 빨리 닳아지는게 기분이 좋다(이대로도 좋고 더 어려워도 괜찮다) vs 유니콘 플레이의 소중함을 알아야 한다(쉬워야 한다, +나나루보다 쉬워야 한다)이 두 의견이 잘 합의 되지 못햇서요거유캐 <-> 빈유캐 취향차이는 선생님께서 전작의 귀여운 캐릭터를 통해 잔뜩 양보해주셨기때문에이번 레이코씨의 거대함은 당연하게 받아들일 수 있었는데게임 시스템 부분은 많은 의견을 주고받는 시간이 있었습니다하지만 합의는 저희 둘을 잘 기다려주었고탈의가 쉬운 어려운 난이도 기본 + 에우슈리의 헤타레 던전이나 dlstie의 여러 멋진게임들과 같이 치트 추가를 게임의 베이스로 깔고 진행하기로 햇서요그러나 의견차이는 여기서 끝이 아니다테스트 과정에서지금까지 만든 디펜스 무기 배치의 기본이되는 원하는 자리에 구매+합성 시스템에 대한 변경 제안이 하나 둘 생겻는데빈유파의견) 무기 배치와 합성(업그레이드) 과정이 더 빨라야한다게임 플레이 도중 일시정지하고 배치창으로 들어오는게 아니라실시간으로 플레이 하면서 배치를 할 수 있으면 좋겠다는 의견과vs거유파의견) 무기 배치 과정이 좀 더 세세해지면 좋겠다뭐가 나올지 두근두근하는 쪼는 맛이 추가되어야 한다는 의견이치열하게 대립하기 시작X-Angels 해밧는데 슬더스같은 덱빌딩 재밋더라구요 덱빌딩도 넣음 어떨까요카드 시스템 추가해도 덱빌딩은 복잡할거 같아서 random이나 난수로 그냥 진행해도 괜찮을듯헉 근데 일케 개발 도중 갑자기 시스템 큰 변화 뷰륫뷰븃 주고 그러면 게임에 안좋지 안나요큰 변화해도 그 만큼 바로 더 많이 개발하면 괜찮음 maririn 선생님의 남친모르게 시리즈처럼 유저모르게 개발하면 순애맞음그럼 게임 더 빨라지게 만들면 좋을듯 MANARI ~반요 닌자 소녀~ 해밧는데 학1원마스같은 덱빌딩 재밋더라구요 덱빌딩도 넣음 어떨까요스타크래프트 유즈맵에 있는 메랜디나 헬포디 같은 컨셉도 좋을거 같아요 발라트로 같이 점수 합쳐서 타워만들어도 될거같고로보라이프 해밧는데 페글린같은 덱빌딩 재밌더라구요로보라이프 덱빌딩 아니지 않음?암튼 덱빌딩도 넣음 어떨까요?커뮤니티에서 2024년 최고의 히로인 몬스트로 엘리자수에 대한 가능충 영역 이야기를 나눌때보다도 의견 나눔이 쉽지않음 연속이었던 것시에요그래도 게임에 대한 열정과 서로에 대한 존중을 바탕으로= 족보없는 헬포디 + 발라트로식 합산점수 무기생성 + 덱빌딩여기에 전체적인 게임 템포는 일단 퀵드로모드(빈유파), 카드세팅모드(거유파) 둘 다 구현해서 테스트 돌려보며 어느게 더 나을지 확인해보기로 햇서요재미의 왕이 재미를 원하신다!!! 는데옛 성현들께서 재미에 대한 많은 학술적 자료를 남겨주셧음에도 저의 부족한 머리로는 아직 이해가 어려운 부분이 잇서서직접 구현해서 돌려보지안으면 상상이 잘 안대기 때문인것시에요 그 만큼 일을 2번 3번 해야댐그래서 만든제가 제안드린 빈유 모드 (가챠소녀때 슬롯머신 느낌과 발라트로 섞기)실시간 플레이 하면서 단 1번의 클릭(또는 키보드 입력)으로 무기의 등급, 타입 배치 모두 정해짐그리고 선생님께서 제안해주신 거유모드(발라트로 느낌과 스타크래프트유즈맵디펜스 섞기)일시정지 상태의 무기배치창에서 카드구매를 통해 5개의 숫자카드와 1개의 무기종류카드(문양)을 뽑음여기서 무기 배치 과정은 오른쪽 위를 기준으로 비어있는 칸에 자동으로 배치되도록 두 방식 모두 적용햇서요플레이 하면 할수록 어느 위치에 무기를 배치하느냐가 크게 중요하지 않다고 느꼇습니다대신 판매, 이동이 가능하도록 수정하고 추후 플레이 밸런스를 보고 무기 합성 시스템은 삭제하려고 생각중이에요(두 가지 방식중 하나는 영 좋지않은 결말을 맞이할 예정)구현된 이 두 방식으로 테스트~~테스트~~ 하면서타이틀(dotween 에셋)과 갤러리(easysave3 에셋), 그리고 다이얼로그 시스템(dialogue for unity 에셋, galmuri폰트 사용)도 추가햇습니다이제 다음으로는 유물 기초 시스템을 만들 차례이에요
작성자 : -인.고정닉
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