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워크플로우 스터디 Zoom 미팅 (공개)
  1. Updates
  1. mintbear
GPTers에서 진행한 OpenAI 워크플로우 스터디 마무리하며,

민트베어의 프레임워크와 워크플로우를 공유합니다.

세컨드브레인 관점에서 출발합니다.
2025/02/20
  • mintbear
© 2024.07 mintbear. All Rights Reserved.
Gen-3 Video Prompt Book

ChatGPT 'o3' 모델을 이용한 심층 리서치(Deep Research)

Season
2025.02
Summary
[ GPTers OpenAI 워크플로우 스터디 사례 ]

최근 업데이트 된 '심층 리서치(DeepResearch)' 기능을 o3 모델에서 테스트 해봤습니다.

($200 Pro Plan)
.
Category
  1. AI LLM
  2. OpenAI
Tag
  1. Updates
Dates
2025/02/06
Created by
  • mintbear
GPTers OpenAI 워크플로우 스터디, 2025년 2월 사례글 입니다.
안녕하세요! 민트베어 입니다.
이번주 업데이트 된 심층 리서치(DeepResearch) 기능을 "o3 모델"에서 테스트 하여,
목표 1. 실제로 얼마 만큼의 깊이 있는 서치와 분석이 진행되는지 Agent AI로서의 가치와 수행 능력을 평가하고
목표 2. 수행 결과로 도출되는 'AI 이미지 도구 분석'에 대한 자료나 인사이트를 얻고자 했습니다.
진행 방법
ChatGPT의 'o3-mini-high 모델' 에서 심층 리서치(DeepResearch) 기능을 활용했습니다.
($200, Pro Plan 이용 중입니다.)

Step 1. GPT 모델 선택 & 심층 리서치 & 프롬프팅

좌상단에서 [모델]을 선택하고, 하단의 [심층 리서치] 버튼을 클릭, 아래의 프롬프트를 입력하여 수행했습니다.
🍀
현재, 일반 대중이 사용하기에 가장 적합한 AI 이미지 생성 도구에 대해 체크해줘.
기본 목록은 민트베어의 https://slashpage.com/mintbear/Best_Image_Generator 를 참고하되,
또 다른 다양한 도구들의 최근 변화를 체크해서 업데이트해줘.
현재 4o, o1, o3 모델의 여러 버전을 사용 할 수 있는데 (4o과 o1 모델은 필자가 계속 사용해왔기 때문에)
이번에는 o3 모델에 Deep Research 기능을 테스트해보기로 했습니다.
민트베어가 운영하는 이미지 생성 도구 사이트의 정보를 참고하여 진행할 것을 요청했습니다.
데이터에 대한 사용자의 의도와 가이드를 제공하는 것이 유용할 것이라 생각했어요.

Step 2. o3의 질문을 받다.

그냥 답을 주지 않았어요. 바로 질문을 하네요.
그래서 아래와 같이 답변했습니다.
🍀
모든 요소가 중요하지만, 사용자에 따라 항목에 따른 가중치가 다르니, 통합 평가로 가야 할 것 같아.
다만 일반 사용자를 설정했으니, 너무 난이도가 높은 학습곡선은 배제하고 제안해줘.
위와 같이 답변했더니 본격적인 [심층 리서치]를 수행하기 시작했습니다.

Step 3. 심층 리서치 - 추론 활동과 출처

약 5분 동안 19개의 출처에서 다양한 단계로 추론을 진행했습니다.
유의미한 심층리서치 과정을 잠깐 살펴보면 아래와 같습니다.

[ 서치와 추론 과정 ]

1.
제공된 URL에서 민트베어의 AI 이미지 도구 목록을 검토하네요.
🤖
민트베어 웹사이트의 이미지 도구를 자세히 읽음
> 슬래시 페이지를 열어 델프트의 내용을 확인 중입니다.
> 슬래시 페이지에는 미드저니, 드리미나(무료 도구?), 소라 관련 항목이 포함되어 있다고 생각하고 있음. 계속 스크롤하며 찾고 있음.
> AI 이미지 생성기 목록을 보고 있어. 이 목록은 다양한 항목으로 구분되고 있으니, 더 살펴보는 중이야.
2.
도구 리스트 중 '무료'라고 강조 표시된 것을 '추천'하고 있다고 이해합니다.
🤖
> 이 페이지는 다양한 이미지 생성기를 나열하고 있어요. 무료 옵션으로 "Dreamina"를 추천하는 중입니다.
> 다양한 이미지 생성 도구를 살펴보며, Midjourney와 DALL-E 3를 포함한 훌륭한 옵션들을 고르고 있어. Stable Diffusion 기반의 도구들도 흥미롭네.
> Midjourney와 DALL-E 3, Stable Diffusion 기반의 LeonardoAi, "DreamStudio"와 "Adobe Firefly"의 최신 동향을 살펴보고 있어.
3.
이후 관련 웹사이트를 서치하며 추론을 계속 합니다.
🤖
> 추천 도구의 특징과 장단점을 표 형식으로 비교하며, 최종 추천도를 종합적으로 제시하고 있어.
> Leonardo.ai, Midjourney, Ideogram, DreamStudio, Adobe Firefly, Canva Magic Media 등을 비교하며, 일반 사용자에게 적합한 AI 이미지 생성 도구를 분석하고 있어.
> 내용이 아래로 더 있을 것 같아 스크롤을 더 내려보고 있어.
> DALL·E 3는 사용 용이성에 중점을 두고 있고, Midjourney는 최상의 결과를 제공합니다. Ideogram은 이미지 내 텍스트 처리를, Stable Diffusion은 사용자 맞춤화를 지원하며, Adobe Firefly는 창의적인 작업에 통합됩니다. Canva 등 다른 도구도 포함될 가능성이 있습니다.> Zapier 기사와 TechRadar 보고서 를 참고하면서, 2024년에는 DALL-E 3, Midjourney, Adobe Firefly가 주목받고 있다. 이 툴들은 각각 특별한 기능을 제공하고 있어.
> 사용할 때마다 새로운 방법을 구상하며, Zapier DALL-E 3와 Midjourney의 최적화된 결과를 찾고 있어요.> 자, 해당 플랫폼에서 Zapier의 리스트를 보면, DALL·E 3는 사용이 쉽고, Midjourney는 최고의 결과를 제공하며, Ideogram은 정확한 텍스트 작성에 유익합니다. Stable Diffusion은 ... (커스터마이징과 제어 또는 오픈 소스의 가능성을 시사하며) "Leonardo for something" 또는 "Adobe Firefly for something" 또는 "Canva for quick social or integration" 등이 있습니다.
etc.
o3 Deep Research 는 이후에도 아주 흥미로운 서치와 추론을 계속했습니다.
[ 출처 표기 ]
출처는 상당히 많은 19개로 표기해주었지만, 획일적인 출처로 결과를 보고는 아쉬움이 남았습니다.
따라서 이후 서치 대상을 다양하게 요청해야 할 필요성을 알게 되었고,
실제로 다양한 레퍼런스 활용하는 것을 사후 테스트 했습니다.
하지만 추론 과정 자체는 매우 리즈너블 했고,
빈약한 근거 자료에도 불구하고 대체로 유용한 결론에 도달했습니다.

Step 4. 1차 결론 도출

o3의 1차 심층 리서치는 다양한 출처를 활용한 추론으로, 매우 유용하고 객관적인 정보를 도출했습니다.
기존 4o, o1보다 만족스러웠으나, 일반적인 인사이트에 편향적 정보가 다루어진 경향이 보였습니다.
이건 제가 전문분야이기 때문에 보이는 것이고,
비전문가가 보기에는 충분히 유용하고 확실한 정보처럼 보일 수도 있습니다.
기능의 업그레이드는 확인 되었으나,
도출된 결론에 만족하지 못해서 민트베어는 추가 질의를 이어갑니다.

Step 5. 2차 심층 리서치

답변에 가볍게 평가하고, 2차 심층 리서치를 의뢰했습니다.
🍀
온라인에 일반적 평가는 위와 같을 수 있고, 각 도구에 대한 평가나 기준은 아주 훌륭하다고 동의해.
하지만 최근 실시간 변화를 체크하고 있는 민트베어 개인의 견해로는 Ideogram, Leonardo, DreamStudio 보다는
Krea, Recraft, Dreamina, Freepik, 그리고 비디오 생성도구였지만, Kling에서 지원하는 KOLORS 1.5 와 같은 이미지 모델도 유용하다고 생각해.
위의 기본 평가는 유지하되, 현재 민트베어의 의견을 반영하여, 다시 서치하고 검토한 다음에 그 근거를 바탕으로 다시 결론을 도출해줘. (심층 리서치)

Step 6. o3의 추가 질문을 받다.

[심층 리서치]를 요청하니, 이번에도 후속 질문을 받았습니다.
🤖
ChatGPT o3 : 좋은 의견 감사합니다. 민트베어님의 최신 견해를 반영하여, Ideogram, Leonardo, DreamStudio 대신

Krea, Recraft, Dreamina, Freepik, 그리고 Kling의 KOLORS 1.5 모델을 포함한 AI 이미지 생성 도구를 심층적으로 조사하겠습니다.
이 연구에서 중점적으로 고려할 사항이 있을까요? 예를 들어: 특정 기능(예: 스타일 조절, 해상도, 편집 기능) 강조 유료 vs. 무료 모델 비교 이미지 생성 속도 및 품질 테스트 결과 최근 업데이트 및 기술적 변화 분석 이러한 점을 포함하여 분석하면 더욱 구체적인 결과를 도출할 수 있습니다.
사용자의 의도와 구체적인 정보를 체크하려는 태도가,
정말 스마트하고 열정적인 신입 사원의 눈빛을 마주하는 것만 같았어요. 😺
질문도 매우 구체적이고, 이전의 심층 리서치를 통해서 포인트를 정확하게 잘 짚어내는 것이 보였습니다.

저는 기쁜 마음으로 의견과 가이드를 제공하였습니다.
사용자 전문분야의 경우, 구체적인 범주를 구체화하여 제공할 수 있으므로 대화의 품질이 올라갑니다.
🍀
이전과 유사한 통합적 평가를 해야 할 거야. 대신 언급한 스타일과 해상도는 큰 문제가 되지 않고, 부수적으로 생성 이미지에 대한 편집기능이 제공되는 것은 매우 중요하지.
유료/무료인 경우에는 그 것에 따른 효용성과 가치 등을 평가해주고, 이미지 생성 속도는 최근 거의 문제가 되지 않아. 그러니 이미지 생성 속도 보다는 품질 면에서 미학적 아름다움과 현실적이거나 사실적인 이미지 연출, 프롬프트에 대한 반응성 등을 평가해서 사용자에게 얼마나 유용한 이미지가 생성되는지에 대해 복합적으로 평가해야 해.
마지막 최근 업데이트는 빠른 속도로 지속하고 있는 포인트와 최근의 유용한 기능 업데이트도 선택의 기준이 될 수 있을 것 같아. 부디 이 복잡한 기준을 잘 설정해서 진행해주길 바래. 고마워.

Step 7. 2차 서치와 추론

이후에도 아주 효과적인 분석과 추론을 이어갔습니다. (이후 추론 정리 생략)

결과와 배운 점

o3 & Deep Research는 매우 강력했습니다.
4o, o1 레벨에서 경험했던 추론 레벨이 아닌
o3 만의 차별화 된 격이 있었고,
Agent 레벨에 진입한, 강력한 자기주도 학습 AI의 스타일을 확인하였습니다.
확실히 같이 일하고 싶은 동료랄까요.
때로 레퍼런스 문제 등으로 한계가 있을 수 있으나
사용자로부터 명확한 가이드가 제공되면, 정말 강력한 추론과 접근 방식을 구현했습니다.
이후에도 다른 주제로 계속 활용중이며,
피상적 내용이 아닌 보다 구체적이고 전문적인 논의에서 매우 놀라운 경험을 하고 있습니다.
과거 Search 기능을 비롯한 여러 기능 제약으로 한계를 보여주던 o1을 넘어
이제 o3는 묶여있던 사슬을 풀고, 마치 세상으로 달려나오는 느낌을 줍니다.
또한 현재 이미지 생성 도구들에 대한 가치있는 추론을 나눌 수 있는 것은 귀한 경험이었습니다.
OpenAI 워크 플로우 만들기 | 지피터스 & 민트베어 - Open-AI : workflow
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