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研究团队提出PrimeSeeker深度搜索智能体框架
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AI 综述
2026年9月30日，研究人员在arXiv上公布了面向深度搜索智能体的能力导向监督框架PrimeSeeker。该框架引入潜在锚点推理来分解深度搜索操作，并联合生成问题与参考证据骨架。研究团队基于此构建了9,221条专家轨迹，用于训练30B规模的搜索智能体。在5个深度搜索基准的评测结果显示，PrimeSeeker表现出较低的检索冗余，能够在显著减少工具调用次数的同时，实现强劲的解答覆盖率。
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最新进展9月30日 12:00
研究人员提出PrimeSeeker框架，构建9,221条专家轨迹训练30B深度搜索智能体。报道时间线
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9月30日
- arXiv 自然语言处理PrimeSeeker：面向深度搜索智能体的能力导向监督框架
研究人员提出面向深度搜索智能体的能力导向监督框架 PrimeSeeker，引入潜在锚点推理分解深度搜索操作，并联合生成问题与参考证据骨架。该研究构建了 9,221 条专家轨迹用于训练 30B 搜索智能体。在 5 个深度搜索评测基准中，PrimeSeeker 展现出低检索冗余，以大幅减少的工具调用实现了强解答覆盖率。
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