Technische Umsetzung der Anpassung der Echtzeitstrategie
Das System wendet auf innovative Weise die Policy-Gradienten-Methode (PPO-Algorithmus) des Reinforcement Learning auf die Optimierung von Forschungsprozessen an. Wenn das Vertrauensniveau des ursprünglichen Suchergebnisses unter einen Schwellenwert fällt, löst es das Policy-Netzwerk aus, um eine neue Suchlösung zu generieren. Das technische Whitepaper zeigt, dass das System eine mehrschichtige Architektur des verstärkenden Lernens verwendet: Das obere Netzwerk ist für die Gestaltung des Forschungsrahmens verantwortlich (z. B. die Reihenfolge der Problemzerlegung), und das untere Netzwerk steuert die spezifischen Operationen (z. B. die Schlüsselwortoptimierung).
Ein typischer Fall zeigt, dass das System bei der Suche nach "KI im Gesundheitswesen" die Abfrage nach 3 Iterationen auf "KI medizinische Bilddiagnose neueste Technologie 2024" optimiert und die Übereinstimmung mit der relevanten Literatur von ursprünglich 47% auf 89%. Alle Strategieanpassungssätze werden im Verzeichnis . /outputs in einer JSON-Datei gespeichert, die den vollständigen Entscheidungsbaum und die Daten zur Ertragsbewertung enthält.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
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