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OpenSearch-VL
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新方法通过轨迹蒸馏创建小型多模态搜索代理
研究人员开发了LiteSearch-VL，一种创建更小、更高效的多模态搜索代理的方法。该方法将GPT-5和Gemini等大型模型的代理轨迹蒸馏到Qwen3-VL-2B和Qwen3-VL-4B等小型模型中。通过使用参数高效的LoRA适配器和合成偏好学习，LiteSearch-VL显著提高了小型模型在视觉问答任务上的性能，使其能够在有限的计算资源下处理复杂的代理行为。
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OpenSearch-VL 提供高级多模态搜索代理的开放式方案
研究人员开发了 OpenSearch-VL，这是一种新颖的、完全开源的、用于训练高级多模态深度搜索代理的方案。该方法利用了一个精心策划的高质量训练数据管道、一个结合文本和图像搜索以及各种处理能力的多元化工具环境，以及一个专门用于处理工具失败的训练算法。由此产生的代理在多项基准测试中表现出显著的性能提升，可与专有模型相媲美，旨在使前沿搜索代理研究更加易于获取。