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ChatGptから回答を得ることができますが、深い調査では、私がほとんど必要としない論文全体を提供します

私は新しいことを学び、研究のウサギの穴を倒すのが大好きですが、時々、質問に対する迅速で効率的な答えやタスクへの簡潔なガイドが必要です。鶏肉をローストする期間、またはPl王星が惑星として復活したかどうかを把握しようとしている場合、弾丸ポイントの短いリストと単純なイエスまたはノーが欲しいです。だから、しばらくします chatgpt's 深い研究 機能はANであることが証明されています 素晴らしい研究者 つまり 没頭したいときは素晴らしい トピックでは、AIチャットボットを使用してデフォルトのツールにしていません。 AIモデルのデータベースとその検索ツールは、私が尋ねるかもしれない日々の質問や問題をほとんど解決します。コンパイルに10分かかる食事を作る方法に関する正式なレポートは必要ありません。しかし、私はディープリサーチの内臓から魅力的な包括的な回答を見つけるので、それを標準（GPT-4O）ChatGPTモデルと比較する価値があると判断し、気まぐれや長期的なニーズがほとんどないと想像できるいくつかのプロンプトを提供します。ビーフウェリントン（画像クレジット：ChatGptスクリーンショット）最初のテストでは、両方のモデルがクラシックでやや威圧的なレシピをどのように処理するかを見たいと思いました：ビーフウェリントン。これは、平日に一緒に投げることができる種類の料理ではありません。これは、忍耐と正確さを必要とする時間のかかるマルチステッププロセスです。深い研究が有用であることが証明される可能性のある食事があった場合、これはそれでした。私は両方のモデルを尋ねました： 「コーシャビーフウェリントンのシンプルなレシピを教えてください。」通常のChatGptは、簡単で十分に構造化されたレシピでほぼ即座に応答しました。それは明確な測定で成分をリストし、プロセスを管理可能なステップに分割し、一般的な落とし穴を避けるためにいくつかの役立つヒントを提供しました。それはまさに私がレシピで必要だったものでした。深い研究には10分かかり、皿を中心とした非常に長く複雑なミニクックブックがありました。私はビーフウェリントンの複数のバージョンを持っていましたが、それはすべて私の特定のリクエストに従いましたが、ジェイミーゲラーにインスパイアされた方法から、いくつかの代替を伴う19世紀の伝統的な準備にまで及びました。それは、装飾や、さまざまな種類のパフペストリーとそのバターとフルの比率の分析に関する追加の提案を数えていません。正直に言って、私はそれをトリビアの強迫観念として愛していました。しかし、実際に料理を作りたいと思ったら、材料リストに到達するためだけに誰かのライフストーリー全体をスクロールしなければならないレシピブログのようにあまりにも多すぎました。テレビの時間（画像クレジット：ChatGptスクリーンショット）2回目のテストでは、ディープリサーチがテレビを購入するのに役立つかどうかを確認したかったので、私はそれをシンプルに保ちました： 「新しいテレビを購入する際に何を考慮すべきですか？」定期的なChatGptは私に迅速で明確な答えを与えてくれました。画面のサイズ、解像度、ディスプレイタイプ、スマート機能、ポートに分かれました。それは私に言った 4k 標準です、 8k 過剰です、 OLED より良いコントラストがあり、HDMI 2.1はゲームや予算の問題に最適です。何を探すべきかをまともな把握をしているように感じ、その情報を持って簡単に店に歩いて行くことができたでしょう。ディープリサーチには、私にとって何が重要かについて通常の追加の質問がありましたが、今回はいくつかのテレビで完全なレポートを提供するわずか6分前に、より速くなりました。単純な長所と短所リストではなく、OLED対QLEDパネル、TVのリフレッシュレートがビデオゲームに影響する理由、およびストリーミング品質への圧縮アルゴリズムの影響について、私は多くの不必要な詳細を得ました。繰り返しますが、これはすべて信じられないほど有益でしたが、私の目的のために完全に不要でした。そして、ビーフウェリントンとは異なり、私は半定期的にテレビ購入ガイドに戻ってきません。望遠鏡の外観（画像クレジット：ChatGptスクリーンショット）最終的なテストのために、私は趣味として天文学をより真剣に追求するという私の最近の決定に照らして、もう少し学問を得ることにしました。まだそれを短くしておく、私は尋ねた、 「望遠鏡はどのように機能しますか？」通常のChatGPTは、シンプルで消化可能な答えで即座に応答しました。望遠鏡は、レンズ（屈折望遠鏡）またはミラー（反射望遠鏡）のいずれかを使用して、光を集めて拡大します。拡大、解像度、および光収集力について一時的に触れたため、技術的になりすぎずに理解しやすくなりました。深い研究は、私が高校で書いたかもしれない種類の報告を私に与えてくれました。技術的な答えを尋ねた後、私はそれが技術的であることを望んでいないと答えた後、私は光学系の長い議論、無線望遠鏡を含むさまざまな種類の望遠鏡の開発、およびそれらがどのように機能するかの背後にあるメカニズムのために約8分間待っていました。このレポートには、最初の望遠鏡の購入に関するガイドと、地上観測における大気の歪みに関する議論も含まれていました。それは私が尋ねなかった質問に答えていました。確かに、私はある時点でそうするかもしれないので、この例ではフォローアップクエリの予想が大きなネガではありませんでした。それでも、鏡についてのいくつかの文章は、現時点ではうまくいっていたでしょう。深い考えこれらのテストを実行した後、強力なAIツールとしての深い研究の私の意見 印象的な結果は残っています、しかし、私は定期的なChatGPTの使用のコンテキストでその過剰をよりよく知っていると感じています。それが生成するレポートは、詳細で、よく組織されており、驚くほどよく書かれています。興味深い情報のランダムなツアーの場合、それはかなり素晴らしいことですが、私はしばしば論文ではなく答えが必要です。深いダイビングよりも浅いディップが望ましい場合があります。通常のChatGPTアプローチが正確で、数分で深い研究を必要とするものを数秒で提供する場合、それは100回の99回の私の好みになるでしょう。時には、少ないことが多い場合があります。そうは言っても、Deep Researchのショッピングアドバイスは、車のようなテレビよりもはるかに大きな購入に最適です。しかし、日常のことについては、深い研究はあまりにも多くのことをしています。電気スクーターにはジェットエンジンは必要ありませんが、大陸横断飛行のためには、そのジェットエンジンが手元にあるのは良いことです。あなたも好きかもしれません #ChatGptから回答を得ることができますが深い調査では私がほとんど必要としない論文全体を提供します