从“问答机”到“研究员”，Deep Research让AI更有深度！

主要观点总结

文章介绍了Deep Research的核心能力、应用场景和局限性。Deep Research是AI在学术研究、科学发现、商业智能等领域的一种应用，具备自主规划任务、跨源信息分析整合、生成结构化报告等核心能力。文章还提到了Deep Research在学术、科学、教育等场景的具体应用，以及存在的伦理考量和局限性，如信息准确性、隐私保护、知识产权等问题。

关键观点总结

关键观点1: Deep Research的核心能力

Deep Research是人工智能的一种应用，具备自主规划任务、通过环境交互和工具调用对跨源信息进行分析和整合，生成结构化、可溯源、多维度分析的详细报告等核心能力。

关键观点2: Deep Research的应用场景

Deep Research在学术研究、科学发现、商业智能、金融分析、教育、个性化知识管理等领域都有广泛应用。例如在学术研究中，可以帮助研究者进行文献综述、假设生成与验证、跨学科研究支持等。

关键观点3: Deep Research的局限性

Deep Research虽然具有强大的信息整合与深度分析能力，但仍存在信息的准确性与幻觉问题、隐私与数据安全、来源归属与知识产权、可及性与数字鸿沟等局限性。