リアルタイム戦略調整の技術的実装
このシステムは、強化学習における政策勾配法（PPOアルゴリズム）を研究プロセスの最適化に革新的に適用している。最初の検索結果の信頼度が閾値を下回ると、ポリシー・ネットワークが新しい検索解を生成するトリガーとなる。テクニカル・ホワイト・ペーパーは、このシステムが層状の強化学習アーキテクチャを採用していることを開示している。上部ネットワークが研究フレームワークの設計（例えば、問題の分解順序）を担当し、下部ネットワークが具体的な操作（例えば、キーワードの最適化）を制御する。
典型的なケースとして、「AI in healthcare」を調査する場合、システムは3回の反復後にクエリを「AI medical image diagnosis latest technology 2024」に最適化し、関連文献のマッチングが当初の47%から89%に改善された。すべての戦略調整レコードは、./outputsディレクトリに、完全な決定木と収益評価データを含むJSONファイルで保存される。
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研究パスの動的最適化のための自己反映メカニズム
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