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DeepResearcher的核心技术原理是什么？

2025-08-26

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技术原理详解

DeepResearcher的核心技术架构基于两大支柱：大型语言模型(LLM)和强化学习(RL)框架。

模型基础：采用支持7B参数的定制化LLM，具备复杂的语义理解和文本生成能力
强化学习机制：通过Ray框架实现端到端训练，在真实网络环境中不断优化搜索策略
动态适应系统：包含自我反思调整模块，会根据搜索结果置信度自动调整关键词和搜索路径

与传统研究工具相比，其创新性体现在将RL的决策优化能力与LLM的知识处理能力相结合，形成闭环学习系统。技术栈包含PyTorch深度学习框架、FlashAttention加速技术，以及专门开发的验证评估模块。

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