Die technische Architektur und die Grundwerte von DeepResearcher
DeepResearcher ist ein intelligentes Forschungssystem, das vom GAIR-NLP-Team an der Shanghai Jiao Tong University entwickelt wurde und dessen Kerntechnologie Algorithmen für Large-Scale Language Modelling (LLM) und Reinforcement Learning (RL) integriert. Das System erreicht eine intelligente Verbesserung des Forschungsprozesses durch End-to-End-Training in einer realen Netzwerkumgebung. Das Open-Source-Modell des Projekts mit 7B-Parametern wird auf der Hugging Face-Plattform veröffentlicht und bietet eine direkt einsetzbare Technologielösung für die akademische Forschung.
Das wichtigste Merkmal, das es von herkömmlichen Recherchetools unterscheidet, ist, dass es einen Mechanismus des verstärkten Lernens einsetzt, um den Recherchepfad in Echtzeit zu optimieren: Wenn eine plattformübergreifende Datenvalidierung durchgeführt wird, passt das System die Schlüsselwortgewichtung automatisch entsprechend dem Vertrauensniveau der Suchergebnisse an; bei komplexen Anfragen zerlegt es die Rechercheschritte dynamisch und rekonstruiert die Problemlogik. Durch diesen selbstanpassenden Recherchemodus ist die Genauigkeit deutlich höher als bei herkömmlichen Suchmaschinen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
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