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万字长文深度解析最新 Deep Research 技术：前沿架构、核心技术与未来展望
文章深入探讨了 Deep Research Agent 这一新兴技术范式，首先定义了其核心能力和边界，区分了与通用模型及单功能工具的区别。接着，详细阐述了 Deep Research Agent 的核心技术架构，包括静态与动态工作流（单智能体与多智能体）的演进与权衡。文章还重点介绍了智能体如何利用网络搜索、代码解释器和多模态处理等工具，并探讨了提示词工程、监督微调、强化学习和非参数持续学习等优化方…- 0
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OpenAI 紧急直播，ChatGPT 疯狂开挂「深度研究」！10 分钟爆肝万字现 AGI 雏形，刷榜人类最后考试
本文介绍了 OpenAI 最新推出的 Deep Research 功能，该功能能够在较短时间内完成复杂的研究任务，消除了模型的延迟限制，并能够自主在互联网上进行多步骤的推理和研究。Deep Research 通过强化学习的训练，能够自主发现和整合网络资源，生成详细的研究报告。文章重点强调 Deep Research 在提高工作效率、推动 AGI 发展的重要性，同时也讨论了其在实际应用中的优势和局限…- 0
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不止 SOTA！通义 DeepResearch 模型、框架、方案全开源
文章详细介绍了通义 DeepResearch 模型、框架及方案的全开源，旨在赋能 AI 具备深度研究能力。核心技术创新包括：自研行业领先的全流程合成数据方案，涵盖 Agentic CPT、数据重组与问题构建、动作合成以及自动化生成 PhD-Level 学科数据，构造超越人类水平的数据集，以突破智能体能力上限。在推理范式上，模型支持 ReAct 模式和迭代式深度研究范式（IterResearch），…- 0
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基于 LangGraph 的开放式深度研究
本文介绍了 LangChain 的“开放深度研究”代理，这是一个构建于 LangGraph 之上的灵活且可配置的开源解决方案，旨在解决深度研究任务的复杂性和开放性问题。文章强调，有效的研究策略无法轻易预先确定，因此需要一种自适应的方法。该系统分为三个核心阶段：范围界定、研究和撰写。“范围界定”阶段旨在明确用户需求，产出简洁的研究概要；“研究”阶段则采用多智能体架构，由监督代理将子任务分配给并行的子…- 0
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深度研究
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