SimpleDeepSearcher是由RUCAIBox团队开发的开源框架，专注于提升大语言模型(LLM)在复杂信息检索任务中的能力。它通过模拟真实网页搜索行为生成高质量的推理轨迹，解决了传统方法需要海量训练数据的痛点。
核心作用体现在：
- 智能化搜索增强：通过模拟用户的多轮搜索行为，帮助模型在开放域问题中获得更精准的答案
- Efficient training：采用知识蒸馏技术，仅需少量精选数据(如871个样本)即可完成模型微调
- Cost optimization：相比传统RAG或RL方法，显著降低计算资源和数据需求
该项目基于MIT许可证开源，特别适合研究人员优化LLM的搜索推理能力，已在学术研究、问答系统开发等场景展现价值。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 什么是SimpleDeepSearcher？它的核心作用是什么？
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