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张小明 2026/1/15 11:50:00
网站搜索引擎优化方案的案例,视频网站要多大虚拟主机,主流的net快速开发框架,动画片是怎么制作出来的如果说 2024 年是 RAG 的元年#xff0c;那么 2025 年无疑是 Deep Research 的“战国时代”。前有 OpenAI 的 Deep Research 惊艳亮相#xff0c;后有 Google Gemini 的强势跟进。大家都在卷一个能力#xff1a;如何让 AI 不仅仅是回答问题#xff0c;而是像一个真正的分析…如果说 2024 年是 RAG 的元年那么 2025 年无疑是Deep Research的“战国时代”。前有 OpenAI 的 Deep Research 惊艳亮相后有 Google Gemini 的强势跟进。大家都在卷一个能力如何让 AI 不仅仅是回答问题而是像一个真正的分析师一样花上半小时翻阅几百个网页给你写一份几十页的深度研报。但在大家的固有印象里要做到这一点通常意味着两件事模型要大没个 70B 甚至几百 B 的参数逻辑根本跑不通。架构要繁必须得搞复杂的 Multi-agent多智能体编排一个管搜、一个管写、一个管审热火朝天。但是今天这篇论文可能要打破你的迷思了。主角是来自阶跃星辰StepFun的Step-DeepResearch。这篇技术报告最反直觉的地方在于它只用了一个32B 的中等模型配合最朴素的单体Single-agent架构就在专业的 ResearchRubrics 评测上拿下了61.42的高分不仅甩开了众多开源模型甚至在这个榜单上逼近了 OpenAI 和 Gemini 的闭源旗舰 。我们先别急着看技术原理直接看结果。如果说有什么图能让你一眼明白这个模型的价值非下面这张莫属更离谱的是它的成本——单次报告生成只要不到 0.5 元RMB是 OpenAI 同类服务的十分之一 。他们是怎么做到的是黑魔法还是硬实力今天我们就来拆解这篇 Technical Report 背后的门道。01 核心洞察搜索Search≠ 研究Research很多开发者做 Agent 时容易陷入一个误区以为给模型配一个联网搜索工具Search Tool它就能做研究了。论文一针见血地指出Search is not Research搜索不是研究。搜索是填空题你问“2025 年全球 AI 市场规模是多少”它去把这个数字找出来。研究是申论题你需要规划方向、拆解意图、反复验证不同来源的数据、自我反思“我找得对不对”最后把碎片化的信息整合成一篇有逻辑的报告 。目前的很多模型更像是一个高效的爬虫Web Crawler只会把网上的碎片信息堆砌给你不仅逻辑断裂还容易一本正经地胡说八道 。StepFun 团队认为要解决这个问题不能光靠堆工具而是要让模型内化出一套“专家的认知循环”。02 技术解密32B 模型是如何炼成的既然不能靠堆参数那就得靠“练法”。Step-DeepResearch 的核心配方非常值得玩味主要包含三个关键词单体架构、原子能力、Mid-training。1. 返璞归真的架构 (Single-agent ReAct)在大家都在疯狂叠各种 Agent 搞“群聊”的时候Step-DeepResearch 选择了一条看似复古的路单体 ReAct 架构。没有任何花哨的“分身术”就是一个脑子在干活。它依然遵循经典的“思考-行动-观察”循环 。为什么要这么做论文认为通过端到端的训练让一个模型自己把规划、执行、反思全包圆了反而比强制拆分成多个模型协作要更高效信息损耗也更小 。当然敢用单体架构前提是你对这个“单体”的能力极度自信。2. 四大“原子能力” (Atomic Capabilities)为了让这个 32B 的小脑瓜变聪明团队没有直接教它“怎么写报告”而是把研究任务拆解成了四个原子能力Atomic Capabilities进行特训 Planning规划拿到模糊的需求先拆解成可执行的子任务。这是为了防止模型像无头苍蝇一样乱搜 。Information Seeking深度搜素不是简单的关键词匹配而是要学会“顺藤摸瓜”根据网页的超链接去挖掘深层信息 。Reflection Verification反思与验证这是最关键的。模型要学会自己问自己“我搜到的这个数据靠谱吗和其他来源矛盾吗”如果错了要自己修正 。Reporting写作不是简单的拼接而是要有领域风格Domain Style像分析师一样去论证观点 。3. 秘密武器Mid-training中间阶段训练这是整篇论文最硬核的部分。通常我们训练大模型是Pre-training预训练 - SFT精调。但 StepFun 在这两者中间插了一个Agentic Mid-training。这就像是一个学生在读完通识教育Pre-training后不要急着去学写具体的八股文SFT而是先上一门“逻辑与研究方法论”的必修课。在这个阶段他们构造了大量的数据把 Context 长度从 32K 一路拉练到 128K 。32K 阶段不给工具纯靠阅读长文档逼模型学会从海量文字里提炼逻辑 。128K 阶段上强度引入工具调用、网页浏览、复杂规划让模型适应超长上下文的决策 。正是这个Mid-training把模型从“预测下一个字”的语言模型强行扭转成了“预测下一个行动”的决策模型 。03 效果验证不但强而且省光说不练假把式。效果到底怎么样这里的图最能说明问题在ResearchRubrics评分上Gemini DeepResearch: 63.69Step-DeepResearch: 61.42OpenAI DeepResearch: 60.67Kimi-Researcher: 53.67是的你没看错它在这个榜单上甚至微弱领先了 OpenAI 。自建的“魔鬼考场”ADR-Bench作者还顺手吐槽了一下现在的评测集比如 BrowseComp太简单了全是找事实的填空题 。于是他们搞了个ADR-Bench专门收录真实世界的刁钻问题还分了通用版和金融/法律专业版。在最难啃的金融/法律领域虽然 Gemini 依然是老大Tier 1但 Step-DeepResearch 稳稳站住了 Tier 2 的头部位置和 OpenAI、Kimi 处于同一梯队把其他模型甩在了后面 。这也说明了在极度专业的领域Agent 的流程优化固然重要但模型本身的领域知识储备依然是硬门槛。04 The TakeawayStep-DeepResearch 给当下的 AI 行业打了一剂强心针。它证明了Deep Research 不一定是千亿模型或超级大厂的专利。这篇论文最大的启示在于数据质量 模型参数通过精心构造的“原子能力”合成数据中等模型也能涌现出专家级的思考回路。训练范式的胜利Mid-training 可能会成为未来 Agent 模型的标配它填补了“懂知识”和“会干活”之间的巨大鸿沟。单体架构的潜力别急着搞多智能体先把单体的脑子练好有时候“少即是多”。对于我们普通开发者或企业来说这意味着部署一个专家级 AI 研究员的成本正在从“奢侈品”变成“日用品”。Next Step:你对这种“小模型强训练”的路线怎么看欢迎在评论区分享你的看法。
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