对抗「信息过载」，你需要得力的帮手。

实话实说，我不喜欢写文献综述。因为这注定是个无法「完美」完成的任务。

信息过载，这个词汇不是说着玩儿的。每时每刻，「卷到飞起」的学术界都会产生许许多多的新文献，涌入知识共同体的「信息池塘」。

你如果想把它们都逐字读完，那无异于痴人说梦。即便只是你自己所在专业领域的文章，恐怕也没有哪个专家敢说全部文献都已经逐字读过 —— 除非你所在的那个领域已经不再蓬勃发展，那可真算不得什么好消息。

所以写文献综述时，你就面临着难以承受的信息洪流。难免顾此失彼，而且还得花费大量的时间。

我给你介绍过许多提升该工作效率的工具与应用方法。包括但不限于 Research Rabbit, Scispace, Elicit, 讯飞星火、秘塔 AI 搜索、Perplexity, OpenAI GPTs , NotebookLM 和 Gemini Deep Research 等等。

这些工具，都可以从某些方面与环节，提升你的文献调研效率。但是，相对于学术界的「知识工厂」生产效率而言，它们还是不够强大。

有的智能程度不够高，需要你从事大量的人工阅读分析工作；有的虽说能洋洋洒洒给你提供结果，但是你会发现它们或许只是简单总结归纳一些摘要，而没有条分缕析进行系统化梳理；甚至其中有些结果可能存在严重的幻觉和不实的参考文献，需要你一一核对之后来甄别，这不但无助于提升效率，甚至有可能给你的科研工作拖后腿。

所以，当我看见 OpenAI 推出 Deep Research 的时候，不禁眼前一亮。

根据官方介绍，它基于 o3 模型微调了适合检索分析的智能体，能够自动执行多步骤的互联网研究任务，帮助你从海量的在线文本、图像和 PDF 中搜寻、分析并整合信息，从而生成类似于专业研究报告的成果。

从前如果你需要进行深入调研，往往需要花费数小时甚至数天来搜集、筛选和整理信息。相比之下，Deep Research 能在 5 到 30 分钟内完成相同的任务。对于高时效性需求的领域，例如金融、科学、政策或工程领域等，这种效率提升能够帮助你迅速获取关键信息。

Deep Research 并非普通的即时问答 AI。它采用的其实是「链式思考」(chain-of-thought) 推理模式 —— 遇到复杂问题时，系统会将问题拆解成多个小步骤，逐一求解。链式思考就像你在解决拼图时，先找到一些明显的边角碎片，再逐渐拼凑出更多部分，直到完整图案展现在眼前。每一步的思考过程都是有条不紊的，就好像沿着一串串思维的链条，从起点一点一点地延伸到终点。这样不仅能帮助你更清楚地理解问题，还能让你发现隐藏在问题背后的细节，从而更准确地找到答案。

这样的步骤不仅提升了答案的准确性，也让 AI 在需要逻辑推理和数据整合的场景下，表现得更接近于人类专家。

不过，光听 OpenAI 的介绍不算数，咱们还是得看看实际的例子。

我昨天恰好看到 梅俊老师的一篇文章，讲 Deepseek 对知识型工作者的影响。

我觉得这是个很值得探讨的题目，于是我把梅老师这篇文章的背景介绍连同问题（「对于普通人来说，应该怎样应对 Al 浪潮？」），一起扔给了 Deep Research。

它旋即跟我商讨研究的方向。

它问我：

你希望我从哪些方面展开研究？例如：

・AI 对不同职业的具体影响？

・未来可能的新就业方向？

・个人如何提升竞争力？

・政策层面的应对？

另外，你希望研究的内容更侧重全球视角，还是特别关注中国？

我回答：

我觉得都很重要，兼顾

于是它继而给出了研究的具体问题，然后问我「希望重点关注某些特定行业或职业，还是整体层面的分析？」

我觉得这个思路逻辑清晰。毕竟一个大问题不可能通过一份报告解答，因此需要从不同维度来切片。

于是我回答说：

要有整体层面的分析，但重点关注以下几个行业：

• 高等教育

• 初等教育

• 计算机科学

• 数据科学

它搞清楚之后，继续提问：

请问你是否有特定的关注点，例如：

・具体国家 / 地区（例如中国、欧美、全球）

・短期影响 vS. 长期趋势

・特别想了解的应对策略（个人技能提升、教育改革、就业保障等）

没错，只有进一步细分，才能够合理实施调研。于是我回应：

国家上，主要关注美国和中国

兼顾短期与长期

就来这仨：个人技能提升、教育改革、就业保障

它觉得这个研究可以开展了，就问我是否有补充？

我回答：

开始吧

然后，它就开始漫长的资料采集和思考过程。

你可以在界面右侧详细观察它究竟执行了什么样的搜索。

以及引用的来源。

注意来源不是一蹴而就，而是根据中间分析结果和预先的计划，逐步扩展。

思考了 11 分钟后，Deep Research 给出了最终分析的结果。

我把完整的结果，放在了这个 Notion 页面，供你查看。

这是其大纲。

分析逻辑清晰、条理规整、数据翔实，引用来源丰富。

我把 OpenAI Deep Research 的分析报告发在了知识星球「玉树芝兰」上，星友们查看和检视了其中的链接，至今没有反馈发现任何幻觉和错误引用的问题。

紧接着，我又尝试了用 OpenAI Deep Research 做学术文献的分析汇总。

我直接选用了刚刚展示过星友让 Perplexity 回答的问题：

谷物清选损失传感骼的研究进展

OpenAI Deep Research 旋即跟我开始沟通。

问题是，我对这个学科并不懂啊，于是干脆笼统提出：

整体谷物清选传感技术； 应用案例与最新研究论文

然后 OpenAI Deep Research 开始干活儿。

这是它分析的结果。

我还是把它放在了 这个 Notion 页面中，请你点击查看。

这是它给出的大纲。

我尤其喜欢最后这部分。

研究文献的分析，绝对不是只来自于摘要，例如这里：

这种深度全面的分析，真的很让人惊喜。

另外，OpenAI Deep Research 还能找到非常新的文献。

链接也查看过，没问题。

这个报告好不好，我说了不算，我发给星友。这是星友的专业评价。

当然，我们不能用一两个孤证来对比不同的工具。不过从结果长度、来源文献数量和研究深度来说，区别是非常明显的。

那问题来了，对科研工作者来说，OpenAI Deep Research 功能意味着什么呢？

短期来看，绝对的利好啊。

因为如果你可以在 5-30 分钟，获得一份原本需要几天甚至几个星期才能调研好的报告，那么针对这篇报告中提到的来源链接，重新手动验证、分析，乃至于重新编写一遍，也会比原先的文献综述方法简便高效。至少，它有助于打破信息茧房，给你提供线索激发灵感和创意，并且可以快速验证原本的假设想法……

但是长期来讲呢？

反正我在把报告结果发布到星球的时候，便发了一番感慨。

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