商用產品格局：OpenAI、Perplexity、Gemini、Claude、Grok
2026 年的 deep research 商用市場已經分化：OpenAI 全面、Perplexity 速度快、Gemini 生態整合、Claude 推理深、Grok 實時性強。這篇比較各家產品的差異——不是誰最好，而是誰最適合你的場景。
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5 篇文章【生態篇】社群的 deep-research skill 都怎麼做
10+ 個社群開源的 deep-research skill 代表了 10+ 種「怎麼做研究」的哲學。從 hyperresearch 的持久化 vault 到 jamoeight v2 的 Co-Scientist 6-agent，從對抗驗證到 benchmark 對齊。這篇把它們放在一張表裡看。
開源工具全景：GPT-Researcher、STORM、smolagents…
Deep research 的開源生態已經從『單一框架』演變成『工具叢集』。這篇比較 12+ 個專案：GPT-Researcher 重視多代理協作、STORM 模擬專家對話、smolagents 強調狀態管理。每個工具解決不同問題。
Harvard CS50 AI 綜論（二）：專案組合全景——十二個 Projects 逐一比較、難度分級與技能對照表
綜論第二篇：十二個專案完整比較——算法核心、代碼量、難度、驗收重點、可遷移技能，附難度分級與學習建議。
RAG vs Fine-tuning：不是非此即彼
RAG 和 Fine-tuning 解決的是不同問題。RAG 給模型新知識，Fine-tuning 改變模型的行為風格。大多數情況是兩者都用，而不是選一個。