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English(EN) OpenResearcher: A Fully Open Pipeline for Long-Horizon Deep Research Trajectory Synthesis

OpenResearcher流程支持离线合成AI研究轨迹

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了OpenResearcher，一个开源流程，用于合成用于训练深度研究代理的长时研究轨迹。该流程离线运行，利用三个显式浏览器原语处理1.5千万文档语料库，与专有API相比，可以实现可复现且成本效益高的数据收集。通过使用GPT-OSS-120B作为教师模型，他们生成了超过97,000条轨迹，当在30B-A3B模型上对此数据进行微调时，在BrowseComp-Plus等基准测试中的准确性显著提高。 AI

影响 为生成深度研究代理的训练数据提供了一种可复现且成本效益高的方法，可能加速该领域的开发。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍AI研究新流程和方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Zhuofeng Li, Dongfu Jiang, Xueguang Ma, Haoxiang Zhang, Ping Nie, Yuyu Zhang, Kai Zou, Jianwen Xie, Yu Zhang, Wenhu Chen ·

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