Arquitetura técnica e valores essenciais do DeepResearcher
O DeepResearcher é um sistema de pesquisa inteligente desenvolvido pela equipe GAIR-NLP da Shanghai Jiao Tong University, cuja tecnologia principal integra algoritmos de modelagem de linguagem em larga escala (LLM) e aprendizagem por reforço (RL). O sistema alcança a atualização inteligente do processo de pesquisa por meio de treinamento de ponta a ponta em um ambiente de rede real. O modelo de código aberto de 7B parâmetros do projeto é lançado na plataforma Hugging Face, fornecendo uma solução tecnológica diretamente implementável para a pesquisa acadêmica.
O recurso mais importante que o distingue das ferramentas de pesquisa tradicionais é que ele usa um mecanismo de aprendizagem por reforço para otimizar o caminho da pesquisa em tempo real: quando a validação de dados entre plataformas é realizada, o sistema ajusta automaticamente os pesos das palavras-chave de acordo com o nível de confiança dos resultados da pesquisa; e ao lidar com consultas complexas, ele desmonta dinamicamente as etapas da pesquisa e reconstrói a lógica do problema. Esse modo de pesquisa autoadaptativo faz com que sua precisão seja significativamente maior do que a dos mecanismos de pesquisa tradicionais.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearcher: IA de condução baseada em aprendizado por reforço para estudar problemas complexosO
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