技術原則の詳細
DeepResearcherのコア技術アーキテクチャは、大規模言語モデル（LLM）と強化学習（RL）フレームワークという2つの柱に基づいている。
- モデリング・ファンデーション高度な意味理解とテキスト生成機能を備えた、7BパラメータをサポートするカスタマイズされたLLMの採用。
- 学習メカニズムの強化実ネットワーク環境における探索戦略の継続的最適化のためのRayフレームワークによるEnd-to-Endトレーニング
- 動的適応システム検索結果の信頼度に基づいてキーワードと検索パスを自動的に調整する自己反映調整モジュールを含む。
従来の研究ツールと比較して、その革新性は、RLの意思決定最適化機能とLLMの知識処理機能を組み合わせて、閉ループ学習システムを形成することにある。この技術スタックには、PyTorchディープラーニングフレームワーク、FlashAttentionアクセラレーション技術、特別に開発された検証・評価モジュールが含まれている。
この答えは記事から得たものである。DeepResearcher：複雑な問題を研究する強化学習ベースのドライビングAIについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepResearcherの中核となる技術原則は何ですか?
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