今天凌晨，OpenAI 悄悄放了个大招——ChatGPT Pulse 预览版上线了。
如果你之前习惯的 ChatGPT 是“你问它答”，那 Pulse 带来的，是一个全新的交互逻辑—— 异步搜索。
它到底怎么运作？ 简单来说，「异步搜索」就是 Pulse 每晚会“为你熬夜做功课”。它会把几个来源结合起来：
以及（如果你愿意授权）你的 Gmail 和 Google Calendar。 基于这些信息，它会执行一轮 异步研究 ，也就是在你睡觉的时候帮你“提前走几步”。等你第二天醒来，就能在手机 App 上收到一份定制化更新。
这些更新以卡片的形式呈现，你可以快速扫一眼，也可以点进去看细节。比如，你昨天聊了晚餐食谱，今天 Pulse 就甩你几个快速健康的菜式。
这和以往的搜索引擎完全不同。
并且，Pulse 能接入 Gmail 和 Google Calendar，不过是默认关闭的，需要你手动授权。
接入之后，它能做的事情明显更贴近真实生活。
这部分其实就是把「异步研究」的上下文进一步扩展，从“你和它说过的话”，延伸到“你的日程和通信”。
用户可以“策展” Pulse 不是黑箱推送。你可以直接告诉 ChatGPT：“明天帮我多关注网球比赛”，“以后每周五推送本地活动”。
除此之外，它还有最简单的反馈机制：
所有反馈记录你都能随时查看或删除。久而久之，你的指令和偏好会让 Pulse 越来越懂你。
在早期的 ChatGPT Lab 实验中，OpenAI 找大学生做了试点。很多人一开始觉得 Pulse 推送的内容很泛泛，但当他们主动说出“我想要什么”之后，Pulse 的价值才真正体现出来。这直接促使团队增加了更多反馈和定制入口。
每天一份，今天有效 Pulse 的信息每天只生成一次。今天的卡片，今天看。除非你保存或者继续追问，否则第二天就会被覆盖，不会像信息流一样无限堆积。
OpenAI 在文档里写得很明确：Pulse 的设计初衷，是“帮你尽快拿到所需，然后回到真正重要的生活里”。
来自学生的体验 我们来看一些 ChatGPT 实验室的大学生的实际案例。
第一个，是 Isaac Seiler 的体验。他前一天和 ChatGPT 聊的是假期安排和日历管理，结果第二天 Pulse 给他推送了一条火车和通勤相关的信息。而且，这些内容是比他自己原本考虑的逻辑更往前走了几步。比如他在台湾的科研资助期内，需要规划休假和交通，Pulse 不仅帮他整理了 PTO（带薪休假）的结构，还自动延伸出了列车时刻和通勤路线。他自己说，这是一些“我本来绝对不会去搜的东西”，但却非常有用。
第二个案例，来自 Hexi Jin。他在学潜水课程时，和 ChatGPT 分享了学习过程中的困难：既有技术层面的，也有心理压力。Pulse 在第二天给出的推送，让他看到了“潜水风险管理”和“投资风险管理”的类比。潜水里的口号是“停下、呼吸、思考、行动”，这被映射成一种风险控制的隐喻。Hexi 觉得特别有趣，因为它把自己两个不同兴趣点串在了一起，还给出了非常具体的建议，恰好对应了他最困扰的部分。
第三个是 Parker Jones 的案例。他在暑假回家，之前还在国外学习。ChatGPT 意识到他要重返校园，就主动推送了一条和“返校”相关的内容：过去六个月校园里发生了什么变化，哪些商店、路线更新了。对于他来说，这种“上下文感知”很震撼，因为它不是泛泛而谈，而是精准贴合了他即将面临的场景。他形容这是“真正主动且有帮助的”。
最后一个案例，来自 Nolan Windham。他在做艺术项目时，之前和 ChatGPT 分别聊过两个完全不相关的电脑图形技术：一个是出于创作需要，另一个只是因为好奇心。结果 Pulse 把这两个知识点自动结合了起来，提出了一个新的灵感火花——“能不能把它们放在一起，变成沉浸式的视觉方案”。对 Nolan 来说，这简直就是一个“灵光一现”的瞬间，他甚至决定把这个想法延伸下去，应用到自己的艺术创作里。
这四个案例，其实分别对应了 Pulse 的四种能力：
从学生们的反馈可以看出，Pulse 不只是把你说过的话重复给你，而是把它们放到更广的上下文里，往前推一两步，甚至跨领域结合。这种「异步研究 + 主动推送」的逻辑，才是它真正的价值所在。
看完整个信息，感觉还是挺落地的。难不成，是大模型的天花板先到头了，所以只能在工程和产品上继续挖潜了？
奥特曼也直言，这个功能是他迄今为止最喜欢的。
现在，Pulse 只在移动端 Pro 用户里预览。官方说法是，会先通过早期反馈不断改进，再逐步扩展到 Plus 用户，最终开放给所有人。
所以，对大部分人来说，现在还只能听说。
我已经开始期待上手实测了。
