研究人员使用32块H100 GPU训练了一个Deep Research智能体,并开源了所有内容
摘要
研究人员使用32块H100 GPU训练了一个Deep Research智能体,并开源了所有组件,从而促进了社区访问和进一步开发。
暂无内容
相似文章
@Ex0byt: 一个必须收藏的.. 小但厉害的团队, 4个H100节点, 开源三阶段训练方案, 在8k合成评分任务上训练, fu…
一个小团队在学术预算下,仅使用32块H100和8K个合成样本,训练了一个前沿级别的深度研究智能体,并完全公开了从2B到35B模型的权重、代码和论文,这些模型在关键基准测试中匹配或超越了封闭的前沿智能体。
@KaiZhang_CS: 看看由 @jianxie_ 训练的最佳开源搜索代理之一!!很高兴看到早期经验方法在……
Yu Su 的团队在有限的学术预算下训练了一个前沿的 Deep Research Agent,使用 8K 合成样本和强化学习,并发布了完全开放的训练基础设施和从 2B 到 35B 参数的模型。
深度研究系统卡
OpenAI 推出 Deep Research,这是一个由早期版本 o3 驱动的智能体功能,能够为复杂任务执行多步网络研究。在向 Pro 用户推出前,已实施全面的安全测试和隐私保护。
S1-DeepResearch:超越搜索,迈向真实世界的长周期研究代理
本文介绍了S1-DeepResearch-32B,这是一个开源模型及包含15K条轨迹的数据集,用于深度研究代理,通过联合建模信息获取、知识综合与规划,在20个基准测试中取得了最先进的性能。
@VukRosic99: DeepSeek 研究员刚刚开源了他的个人项目 AutoResearch。该项目首次实现了自动化研究代理...
DeepSeek 研究员开源了 AutoResearch,这是一个自主框架,能够在无需人工干预的情况下,为 DeepSeek 285B 模型规划、执行并调试强化学习实验,并附带了一篇关于自我对弈的综述论文。