ZP独家获悉，聚焦大模型合成数据领域的 AI 创业公司“数创弧光（DataArc）”已于近期连续完成种子轮及种子+轮融资，累计融资额达数千万元人民币，投后估值数亿元。两轮融资分别由英诺天使基金与东方富海领投，君科丹木、数字未来、启迪之星等一线财务投资机构，以及深智城、头部云厂商等产业资本共同参与。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。
在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
随着 AI 能力不断增强，它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」，让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
很疯狂，Meta AI裁员能裁到田渊栋头上，而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年，现任FAIR研究科学家总监（Research Scientist Director），他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
