
搜索基础,价格就不基础 - 搜索居然能零元购了!
搜索基础,价格就不基础 - 搜索居然能零元购了!“搜索调用太贵了。一次 Deep Research 任务可能消耗数百次搜索调用,成本一下子就突破数十美元” ,无论是个人开发者还是AI应用公司都明显有这种感觉。
“搜索调用太贵了。一次 Deep Research 任务可能消耗数百次搜索调用,成本一下子就突破数十美元” ,无论是个人开发者还是AI应用公司都明显有这种感觉。
尽管 LLM 的能力与日俱增,但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制,突破 AI 能力界限,业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统,在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"(深度研究代理)的系统性综述,在我的印象中,这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇里提供了一个结构导向 (Structure-Oriented) 的视角,核心是“分类”。
首个开源多模态Deep Research Agent来了。整合了网页浏览、图像搜索、代码解释器、内部 OCR 等多种工具,通过全自动流程生成高质量推理轨迹,并用冷启动微调和强化学习优化决策,使模型在任务中能自主选择合适的工具组合和推理路径。
疯狂的七月已经落下了帷幕,如果用一个词来形容国产大模型,「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
最强开源深度研究模型来了。 MiroMind ODR(Open Deep Research),来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。 首先,它做到了性能最强,GAIA测试结果更是达到了82.4分,超过了一众开源闭源模型,其中包括Manus、OpenAI的DeepResearch。
全栈开源生态系统:涵盖Agent框架(MiroFlow)、模型(MiroThinker)、数据(MiroVerse)和训练基础设施(MiroTrain / MiroRL)的全栈开源方案,所有组件和流程均开放共享,便于学习、复用与二次开发。
没等来GPT-5,最先更新的是Gemini 2.5 Deep Think,不愧是你,卷王Gemini。
深度研究智能体(Deep Research Agents)凭借大语言模型(LLM)和视觉-语言模型(VLM)的强大能力,正在重塑知识发现与问题解决的范式。
本周四,知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能,可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。今年早些时候,Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在,这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。