社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  chatgpt

让 ChatGPT 成为打工人的工作大脑,OpenAI 重磅发布两项功能!

GitHubDaily • 2 周前 • 212 次点击  

公众号关注 “GitHubDaily”

设为 “星标”,每天带你逛 GitHub!


凌晨熬夜看完 OpenAI 发布会,说实话有点意外。

没有期待中的 o3 Pro 新模型,却看到了一场更深层的变革:OpenAI 正在悄悄改写 AI 助手的定义

那么,这次发布会具体带来了哪些改变?

Deep Research 突破:连接一切数据源

首先,OpenAI 大幅度扩展了 Deep Research 与外部真实数据源的连接能力。

针对 Plus 和 Pro 用户,OpenAI 开放了连接更多常用的工具,如 Outlook、Gmail、Google Drive 等。

而 Team 、Enterprise 和 Edu 用户还可以连接到 SharePoint、Dropbox 这些企业常用的文档管理系统。

image-20250605045053669

这样 ChatGPT 就能够帮我们把分散在各个地方的信息串联起来,并且给我们一个完整的真实答案。

举个例子:你正在准备一个项目研究报告,需要全面整理目前收集到的信息。

image-20250605045424882

你可能要到 Gmail 里翻邮件、到 Google Drive 找文档、再去 Linear 看看项目进度,然后将信息整理成一份报告。

现在呢?ChatGPT 可以帮你把这些事情一口气做完,同时结合 Deep Research 生成更加全面且真实的研究报告。

image-20250605045647881

更厉害的是,OpenAI 还推出了基于 MCP(模型上下文协议) 的自定义 Deep Research 连接器功能。

简单来说,这个功能让企业可以把自己的内部系统、专有数据库直接接入到 ChatGPT 的 Deep Research 中。OpenAI 表示不会使用用户的数据进行模型训练。

这样一来,在使用 AI 在做研究分析时,不仅能搜索网上的公开信息,还能同时调用你公司内部的数据,真正做到 “内外兼修” 的智能分析。

这个功能不仅面向企业用户,Pro 个人用户也能使用,因此个人开发者也有机会构建自己的定制化 AI 工作流程。

目前该功能已进入 Beta 测试阶段,将率先在 Team、Enterprise 和 Edu 版本中推出。

AI 记录模式:重新定义语音交互

接下来,我们聊聊这次发布会最让人眼前一亮的功能:Record Mode(记录模式)

这是全新的交互方式,让 ChatGPT 能够主动监听和分析我们的语音内容,无论是会议讨论、头脑风暴还是个人语音笔记。

image-20250605053026943

使用该功能也并不复杂,打开桌面客户端,点击一个按钮,即可录制长达两小时的会议讨论。

录制完成后,ChatGPT 将进行转录文字、自动提取要点、总结,并生成结构化输出。

最贴心的是,生成的笔记还带有时间戳,我们可以直接点击跳转到某个人说话的具体时刻,随时回到会议中的任何讨论环节。

image-20250605053238094

而且这些笔记可以直接保存成文档,甚至转换成邮件、项目计划或代码,真正做到了从会议到执行的无缝衔接。

该功能从今日起向 Team 用户推送,后续会陆续覆盖其他用户,不过目前也仅支持在 macOS 客户端使用。

写在最后

这次发布会虽然没有带来新模型 o3 Pro,但展现了 OpenAI 更深层的战略考量。

从 Deep Research 的外部集成到 ChatGPT Record 的会议记录,再到 MCP 的开放生态,这些功能指向一个明确的方向:让 AI 真正融入工作流程

当 ChatGPT 能够无缝访问你的邮件、文档、会议记录,并且主动为你分析和整合信息时,我们的工作效率将会迎来质的飞跃。

我们正在见证 AI 从 “问答助手” 向 “工作伙伴” 的历史性转变。

好了,今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/182864
 
212 次点击