Implementação técnica do ajuste da estratégia em tempo real
O sistema aplica de forma inovadora o método de gradiente de política (algoritmo PPO) na aprendizagem por reforço à otimização do processo de pesquisa. Quando o nível de confiança do resultado da pesquisa inicial cai abaixo de um limite, ele aciona a rede de políticas para gerar uma nova solução de pesquisa. O white paper técnico revela que o sistema adota uma arquitetura de aprendizagem por reforço em camadas: a rede superior é responsável pelo projeto da estrutura de pesquisa (por exemplo, ordem de desmontagem do problema) e a rede inferior controla as operações específicas (por exemplo, otimização de palavras-chave).
Um caso típico mostra que, ao pesquisar "IA na área da saúde", o sistema otimiza a consulta para "IA para diagnóstico de imagens médicas, tecnologia mais recente 2024" após 3 iterações, e a correspondência da literatura relevante é aprimorada de 47% iniciais para 89%. Todos os registros de ajuste de estratégia são salvos no diretório . Todos os registros de ajuste de estratégia são salvos no diretório . /outputs em um arquivo JSON que contém a árvore de decisão completa e os dados de avaliação de receita.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearcher: IA de condução baseada em aprendizado por reforço para estudar problemas complexosO
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