调用的方式非常简单，ChatGPT 会根据你的问题选择搜索网络，亦或者选择通过点击问题框左下角的「网络」搜索图标手动选择搜索。

　　为了缩短我们与答案的距离，现在，用户可以更自然使用google浏览器翻墙、对话的方式提出问题，ChatGPT 可以选择使用来自网络的信息来回答。

　　同时通过后续问题进行更深入的调查，ChatGPT 会考虑与用户聊天的完整上下文，以便提供更好的答案。

　　在信息来源方面，ChatGPT 搜索利用第三方搜索提供商以及 OpenAI 的合作伙伴直接提供的内容来提供用户正在寻找的信息，比如与一些新闻和数据提供商达成了合作关系。

　　搜索能力更新之前，ChatGPT 拥有的知识局限于大模型的训练数据，仅限于 2021 年至 2023 年之间。

　　OpenAI 表示，该搜索模型是 GPT-4o 的微调版本，使用新颖的合成数据生成技术进行后训练，包括从 o1-preview 中提取输出。注意，这里画个重点——GPT-4o 的微调版本。

　　那化身为 AI 搜索引擎的 ChatGPT 能干些什么呢？我们也试着简单向 ChatGPT 询问几个问题。

　　又或者，我们试着询问「甄嬛的生日和薛宝钗的生日相差几天？」面对中文语境下的问题，显然 ChatGPT 的回答表现一般，甚至也有些数学偏科。

　　很不错，身处广州的我感觉这个回答可以得到满分，看来以后出门不用看天气预报，随手一问就可以了。

　　当然，如果同一个问题反复问两遍，根据引用的不同信息来源，我们得到的答案也会有所不同。而且，股市有风险，投资需谨慎的免责声明也没落下。

　　最后，我们也试着在 Mac 桌面端询问了苹果本周发布的新品。这资料的详细程度，以及条理性四舍五入可以充当导购了。

　　值得注意的是，这甚至超越了 Bing。要知道，这还是 ChatGPT Search 尚未全量推送的结果。

　　只不过，希望那时已经成为 Google 杀手的 ChatGPT 不要重演屠龙者终成恶龙的故事。毕竟目前 Perplexity 已经撑不住成本，开始考虑竞价广告了。

　　ChatGPT Search、模型、高级语音模式、未来的研究路线图等等，只要问题在合理的范围内，Reddit 用户都可以提出问题，而参与的 OpenAI 高管也会一一作出回答。

　　Q：计划未来继续推出 o 系列的新模型吗？例如，对 GPT 3、4、4.0、5 等「常规」模型进行改进。是继续这两种方式，还是将它们结合起来？

　　Sam Altman：Ilya 是一位卓越的远见者，他比大多数人更能清晰地预见未来。他早期的创见、热情和愿景对我们所取得的成就至关重要。

　　Sam Altman：我们今年晚些时候将推出一些非常出色的产品！不过，我们不会将其命名为 GPT-5。

　　Q：你好，OpenAI 团队，谢谢你们举办这次 AMA。我想了解一下 SearchGPT 与主流搜索引擎相比，有哪些独特的优势或关键特点，能够吸引普通搜索引擎用户选择使用它？

　　Sam Altman：对于许多查询，我发现使用 SearchGPT 能更快、更轻松地获取所需信息。我认为这种优势在需要进行更复杂研究的查询中尤为明显。我也期待未来搜索查询能够动态生成定制的网页作为响应。

　　Kevin Weil（OpenAI 首席产品官）：你的意思是更长的上下文窗口吗？如果是这样，是的。

　　Sam Altman：虽然它显然不是一名治疗师，但很明显，很多人通过与它讨论问题而受益匪浅。

　　Q：你好，我想咨询一下 GPT 4.0 的上下文 token 数量何时会增加。我认为，对于较长的编程或写作任务来说，32k 的容量与其他 AI 模型相比实在太小了。

　　Q：是否有计划为出版商提供集成服务，以便他们能够验证和注册账户，从而查看在 ChatGPT 中的呈现方式？理想情况下，他们能够看到自己的内容是如何被引用的，以及引用的频率。

　　Kevin Weil：我们优先考虑的是先将产品推向市场，而不是等到它功能完备后再发布。图像输入功能将在 o1 版本中加入，而且 o 系列模型将在未来几个月内增加多模态、工具使用等新功能。

　　Sam Altman：我们需要优化模型，确保安全性、防止模仿以及其他方面的准确性，并且还需要增加计算能力！

　　你们会继续遵循 scaling law 来增大 LLM 的规模，还是会因为推理计算时间的考虑，使得更小型的模型、更快速的推理和更长的推理时间成为主要的研究方向？

　　Kevin Weil：这并非是非此即彼的选择，而是两者都要——既要提升基础模型的性能，也要增加推理时间计算的资源。

　　Q：作为一名经验丰富的创始人和与许多人密切合作的人，您如何看待 AI 在创业开发过程中增强创始人的能力？创业将如何因此而改变？

　　如果 AI 能将创始人的生产力提升 10 倍，我们将会看到更多（且更优秀的）初创公司的出现。这在许多方面都比拥有一个 10 人创始团队更为高效（例如，减少协调上的负担）。

　　虽然 10 倍生产力的提升目前看来还比较遥远，但我相信这一天终将到来。AI 带来的经济加速，特别是对初创公司而言，将是显著的。

　　Q：AVM 视觉功能何时能够推出？为什么 GPT-5 的研发周期如此漫长？o1 的完整版本何时发布？

　　由于这些模型都变得非常复杂，我们无法像期望的那样同时推出多个项目。（我们也面临许多限制和艰难的选择，关于如何将计算资源分配给众多优秀的想法。）