Adaptive Optimierungsmechanismen
Diese Funktion implementiert eine einzigartige dreistufige Optimierung auf der Grundlage des Policy-Gradient-Ansatzes beim Reinforcement Learning:
- Erste BewertungsphaseBewertung der Qualität von Suchergebnissen mit Hilfe eines vortrainierten Belohnungsmodells (0-1 Intervall)
- Phase der StrategieanpassungAbfrage-Rekonstruktionsmodul auslösen, wenn der Konfidenzwert <0,7 ist, möglich:
- Erweitern/Einschränken des Suchbereichs (z. B. "KI-Medizin" → "KI-gestützte Diagnose")
- Qualifizierungen hinzufügen (Filter für Zeit, Geografie usw.)
- Wechsel der Datenquellen (von Nachrichten zu akademischen Datenbanken)
- abschließende ValidierungsphaseAngepasste Strategien müssen deutlich höhere Belohnungssignale erzeugen, um in den langfristigen Strategiepool aufgenommen zu werden.
Der entscheidende technologische Durchbruch liegt in der Erweiterung des diskreten Aktionsraums des traditionellen RL zu einem kontinuierlichen Strategieraum, der das semantische Verständnis einschließt, was den Anpassungsprozess näher an den Denkmodus des menschlichen Forschers heranführt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Merkmale der technischen Umsetzung der selbstreflexiven Anpassungsfunktion des DeepResearchers?
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