Скачать или смотреть Освоение агентов, неделя 5: анализ DeepResearch

На этом семинаре рассматривается эволюция парадигм поиска информации в эпоху агентов с большими языковыми моделями (LLM), с акцентом на формирующейся концепции агентных глубоких исследований (Agentic Deep Research). Мы связываем два недавних достижения: концептуальную модель поиска, основанного на рассуждениях, предложенную в книге «From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agent», и практическую модель обучения с подкреплением, представленную в книге «DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments». В совокупности эти работы иллюстрируют, как агенты с LLM могут выйти за рамки статического поиска или поведения, основанного на инженерных подсказках, к автономным системам, способным к итеративным рассуждениям, динамическому веб-поиску и адаптивному решению задач в зашумленных реальных средах. На семинаре будут освещены методологические направления, стратегии обучения на основе RL и эталонные оценки, а также будут рассмотрены такие проблемы, как масштабируемость, прозрачность и специализация предметной области. Изучая эти взаимодополняющие вклады, мы стремимся представить глубокие исследования как конкретное и перспективное направление в развитии агентных систем LLM.

Докладчик: Ханджун Ли