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OpenResearcher
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OpenResearcher流程支持离线合成AI研究轨迹
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。
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Keenable AI 开源 NEEDLE，一个动态网络搜索基准
Keenable AI 已开源 NEEDLE，这是一个新的基准，旨在通过动态生成每日和每小时的查询集来评估网络搜索 API。这种方法可防止代理访问预先存在的答案，从而确保对其检索能力的更准确评估。NEEDLE 将查询分为新闻、金融、学者、深度细节和法律类别，并为每个垂直领域定制评分方法。该基准还通过汇集所有测试过的搜索 API 的结果来建立一个“最终上限”，从而可以清晰地区分排名问题和全市场检索问题。