研究者提出自主跨模态深度搜索智能体ModalSearcher

2026年11月5日，研究人员在arXiv发布成果，提出自主跨模态深度搜索智能体ModalSearcher，致力于将视觉证据融入自主跨模态深度搜索过程。该智能体支持在直接推理、文本搜索、文生图搜索与以图搜图之间进行自主切换，并对相关视觉证据完成整合。在训练与构建方法上，该研究提出了ModalSearch-Pipeline用于构建交错多模态知识图谱，并通过结合监督微调与真实Web环境下的强化学习完成了整体训练。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。