原贴链接

帖子仅提供了一个网址，无实质可翻译内容

讨论总结

帖子作者分享了Deep Research at Home的更新，可更好收集用户输入和输出报告。评论者们反应不一，有认可此次更新的，也有对处理边缘情况提出疑问、质疑OpenAI等相关能力的，有人指出更新后的项目存在引用缺失的问题，还有人对在本地进行深度研究表示疑惑，同时有评论者抱怨Reddit吞评论的情况。

主要观点

  1. 👍 认可Deep Research at Home的更新
    • 支持理由：评论者未给出具体理由，但直接表示认可
    • 反对声音：无
  2. ❓ 对处理边缘情况（构建实体列表）存在疑问
    • 正方观点：认为这是Deep Research at Home可能存在的问题
    • 反方观点：无
  3. 🔥 强调引用和参考文献对于研究引擎的重要性
    • 正方观点：若要被视作研究引擎而非美化后的内容摘要，引用和参考文献是必不可少的
    • 反方观点：无
  4. 🤔 对本地进行深度研究存在疑惑
    • 正方观点：不理解为何要本地进行，想知道不使用云的好处
    • 反方观点：无
  5. 😡 对Reddit吞评论不满
    • 正方观点：自己精心撰写的评论被吞，感觉很愤怒
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 That’s good, but how do you handle edge cases like building entity lists?”
    • 亮点：直接指出Deep Research at Home可能存在的技术问题
  2. “🤔 Great improvements to formatting, but i don’t see citations and a work cited.”
    • 亮点：看到更新中的改进，但也发现存在引用缺失的问题
  3. “😡 Woooow Reddit ate my detailed explanation comment so fuck you, read the PDF, and wait for finished code”
    • 亮点：直白地表达对Reddit吞评论的愤怒情绪

情感分析

总体情感倾向比较复杂，有认可带来的积极情绪，也有对Reddit不满的消极情绪。主要分歧点在于对Deep Research at Home的评价，有人认可更新，有人看到其中的不足。可能的原因是评论者们关注的重点不同，有的注重功能更新，有的注重细节问题或整体定位。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于OpenAI的深度研究次数限制可能会引发后续讨论，探讨其背后的商业策略或技术难题。
  • 潜在影响：如果更多人关注到引用缺失的问题，可能会促使Deep Research at Home在后续发展中加强对引用的重视，提高项目的严谨性；对OpenAI而言，如果深度研究次数限制被更多人诟病，可能会影响其用户的满意度和市场份额。

详细内容：

标题：关于“Deep Research at Home”的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“I updated Deep Research at Home to collect user input and output way better reports. Here’s a PDF of a search in action”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多。帖子主要分享了一个关于“Deep Research at Home”的改进成果，并提供了相关链接（https://sapphire-maryrose-59.tiiny.site/ ）。讨论的核心问题包括该工具如何处理边缘情况、与其他类似工具的差异、本地设置的最佳选择、是否具备引用和参考文献机制，以及在家使用而非使用云服务的好处等。

在讨论中，有人提出像构建实体列表这样的边缘情况该如何处理，并对 OpenAI 和 Grok3 能否处理好表示怀疑，还分享了一个类似的成功案例链接：https://github.com/d0rc/deepdive ，指出其使用知识树在后期研究阶段进行导航，能让专门的代理进行结构化数据收集。有人因详细解释的评论被吞而感到不满，让大家阅读 PDF 并等待完成的代码。还有人试图设置本地的深度研究，并询问此工具与 https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher 的不同之处。有人称赞了格式的改进，但指出若要被视为真正的研究引擎，必须要有引用和参考文献。对此，有人回应会增加引用机制并尽快更新代码，甚至考虑让合成模型生成自己的引用并进行排序和验证。有人好奇为何在家使用该工具而非使用云服务，有用户分享作为 OpenAI 的付费客户，每月仅能获得 5 次深度研究，所以在家使用可能更具优势。还有人认为 OpenAI 似乎存在问题，其模型庞大且计算成本高，Perplexity 和 Google 为付费客户提供的免费层级的深度研究都比 OpenAI 多。

此次讨论展现了大家对于“Deep Research at Home”的关注和思考，不同的观点和经历相互碰撞，为该工具的进一步发展和完善提供了多样的视角和建议。