阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升为提升大模型“推理+搜索”能力，阿里通义实验室出手了。
来自主题: AI技术研报
7044 点击 2025-05-31 16:19
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为提升大模型“推理+搜索”能力，阿里通义实验室出手了。
AI越来越聪明，但如果它们反应慢，效率低，也难以满足我们的需求。
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
2025 年快要过半，今年上半年 AI 搜索、AI 深度研究类产品可谓是欣欣向荣。
在产品不断被「AI 化」的浪潮中，连浏览器也无法幸免。
让我们把时钟拨回 2014 年 5 月，当刚完成博士后研究的 Dario Amodei 决定加入百度研究院（Baidu Research）时，他绝不会想到自己有朝一日能够亲手打造属于自己的 AI 帝国，并成为连谷歌和微软都无法撼动和忽视的强劲对手。
这次，引领者又是中国公司！在5月中旬拿到GAIA榜首的这个AI版office，直接结合了Deep Research和通用Agent两大神器的优点，从此office三件套彻底进入第四代。
与当前大部分AI+research产品的关注点不同，Bridgetown Research通过AI赋能市场调查中的专家访谈、竞品对比以及数据分析的全过程，从二手数据开始，结合领域专家的知识框架提出关键假设，AI通过联系专家和客户进一步收集原始数据并进行分析，完成最终报告，极大缩减尽职调查所需的时间成本。
看到朋友在网上的分享： 用Deep Research 的时候就怕在研究来源中看到ZHIHU、SINA、CSDN 这样的网址，这简直就是报告结果的灾难！ 垃圾进 垃圾出。。 在大模型还没有进化出反思修正和推理新知识能力的时候，务必屏蔽掉低质量信息源，AI无脑文越演越烈。
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。