这才 2 月份，深度搜索（Deep Search）就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头，纷纷亮出自己的“Deep Research”产品，努力抢占这波技术浪潮的先机。（我们也很自豪，在同一天也发布了开源的node-deepresearch）。
Manus从第一个通用Agent变成了第一款自媒体比技术从业者先发现和评测的AI产品，评论好坏掺半。最明显的两个观点是效果虚假，没有技术报告，很多好的Agent已经能做到这一点和如何那么厉害的话，为什么英文媒体们没有报道。
自媒体的反应堪称狂热：“通用Agent终于实现了！”“这是继DeepSeek之后的又一技术革命！”这样夸张的赞誉随处可见。从Benchmark来看，它的表现确实非常亮眼，在GAIA测试中超越了之前的各种Agent以及OpenAI的DeepResearch。
技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争：在过去的一个月里，头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models：OpenAI 的 o3-mini 和deep research， xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
AI引用正确率仅有4.2- 18.5%，用Deep Research就提高了引用正确率吗？似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题，生成可信内容。
嚯，万众期待的GPT-4.5，本周就要空降发布？！部分用户的ChatGPT安卓版本（1.2025.056 测试版）上，已经出现了“GPT-4.5研究预览（GPT-4.5 research preview）”的字样。
相信很多用户已经见识过或至少听说过 Deep Research 的强大能力。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
