研究人员推出SteER，一个旨在通过在长周期工作流程中实现交互式控制来增强深度研究能力的新框架。与目前采用僵化、一次性流程的现有系统不同，SteER允许用户在执行过程中途纠正方向和指导研究过程。该框架采用成本效益分析来决定何时寻求用户输入以及何时自主进行，并结合了关注多样性的规划和用于对齐、新颖性和覆盖率的效用信号。评估显示，SteER在对齐和质量方面显著优于当前基准，人类读者在超过85%的比较中更喜欢其输出。 AI
影响 为AI代理在复杂、长篇研究任务中引入了更可控、更符合用户期望的范式。
排序理由 发布了一篇详细介绍AI辅助研究新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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