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WebShaper：探索 DeepResearch 的数据理论基础
WebShaper 是通义实验室为 AI 智能体（Agent）领域推出的全新训练数据合成系统，其核心目标是解决训练数据质量对模型上限的制约问题，并深入探索了 AI 在复杂信息检索任务中的数据理论基础。文章详细阐述了 WebShaper 的三大核心技术模块：首先，它首次提出了基于集合论的 IS（Information Seeking）任务形式化建模方法，通过“知识投影”（Knowledge Proj…- 0
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智能体训练
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