Chris Johnson 英文链接在这里 本文认为不断扩大的“计算机科学”使得传统科学与工程模式的研究难以维继。特别是在形式方法的研究上，目前的工作已经丢弃了传统经验方法。在需求工程和人机交互领域，形式方法的支持者们同样也面临着挑战。计算科学的用词不当是这些问题的起源。目前计算学科讨论的主题是技术而不是理论。这样，当学院以科学
说在前面，DR以后肯定是干掉RAG的，我说的。多轮对话LLM+search是不是等于Deep research？其实现在的做法基本都这么做，我自己的项目也这么做我之前说过chatGPT的deepresearch 做的好是因为它的DR 引擎是o3强化版本的针对过search场景RFT过，所以体验比grok和google的DR要好，后两者更像deep search或者说我们用的更像deep searc
Agentic Reasoning 框架通过动态调用外部搜索、代码执行和结构化记忆工具，为大语言模型注入了“外部大脑”。这种方法不仅克服了传统内部推理的局
编者按： 当你在使用 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 时，是否好奇过为什么它们不仅能够回答你的问题，还能主动挖掘相关信息、交叉验证事实性信息，甚至提出你没想到的关联问题？为什么同样是 AI，有些只能机械地重复训练数据，而有些却能进行真正的“Deep Research”？本文详细解析了 AI 研究助手从理解用户查询到答案生成的
现有的图深度学习工具包： PyTorch Geometric (PyG) Deep Graph Library (DGL) DIG ： graph generation, self-supervised learning, explainability, and 3D graphs. Github: ...
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2021-08-06 12:26:00
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数据集内容：该测试包含 2,700 道题，涉及数十个学科，包括数学、人文科学和自然科学。HLE 由全球学科专家开发，包含适合
本文按时间线梳理了 Deep Research 的关键节点：2023 GAIA 明确“助理级真实任务”的评测靶点；2025 HLE 把“研究型能力”系统化测量；2025-02 起 OpenAI、Perplexity 先后推出 Deep Research 产品；2025-04 Google 在 Gemini 2.5 Pro Experimental 中上线 Deep Research 并给出全栈脚手架。结合你提供的综述，文章总结了单体/流水线/多智能体三种工程形态和七个核心环节，并以“维生素 C 与感冒”
Deep Learning Research Groups Some labs and research groups that are actively working on deep learning: University of Toronto - Machine Learning Group
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2016-03-01 20:10:00
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OpenAI闭源的Deep Research被HuggingFace复现“开源”了
Local Deep Research (LDR) 是一个AI驱动的深度研究助手，能够执行系统性研究任务。它通过并行使用多个LLM和搜索引擎，将复杂问题分解为子查询，验证跨来源信息准确性，并生成带有规范引用的综合报告，帮助研究人员、学生和专业人士快速获取准确信息。
Deep Research 不是一个具体的产品，而是一类 AI 系统。这类系统通过整合大模型、高级信息检索和自主推理能力，来自动化完成复杂
Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，支持多种语言模型，具备实时数据提取、多源数据整合和AI推理功能。
Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，支持多种语言模型，具备实时数据提取、多源数据整合和AI推理功能。
Deep Research Agent 不只是为了让你工作快一点那么简单。它更像一场知识工作的革命，彻底把我们从没完没了的“信息搬运”和“大海捞针”中解放出来。想想看，当那些繁琐的、重复性的搜集和整理工作都交给AI后，我们可以把宝贵的时间和脑力，真正用在刀刃上：去提出更一针见血的问题，去构思更有远见的战略，或者干脆去创造一个前所未有的新东西。本文将教你如何在Dify on DMS上，构建企业专属版Deep Research Agent。
Deep Research Web UI 是一款开源的 AI 研究助手工具，通过 AI 驱动的迭代搜索和多语言支持，帮助用户高效进行深度研究，并以树状结构可视化研究过程，支持导出为 Markdown 或 PDF 格式。
Deep Research Web UI 是一款开源的 AI 研究助手工具，通过 AI 驱动的迭代搜索和多语言支持，帮助用户高效进行深度研究，并以树状结构可视化研究过程，支持导出为 Markdown
关于Deep Research背后更全面的技术栈都有
大家好,波哥又来给大家推荐好东西啦!欢迎大家在评论区留言评论自己想了解的工具、方向或职业等互联网相关内容，点赞和推荐多的，波哥会优先安排解答！在数字化浪潮席卷全球的今天，人类正面临前所未有的信息挑战。据统计，全球每天产生的数据量高达328.77亿TB，相当于每人每天需要处理4.5MB的信息量。面对如此庞杂的数据海洋，专业研究人员平均
该方案通过动态词表机制与参数共享架构的协同创新，在保持模型轻量化的同时突破传统词表规模限制，为千亿级语言模型的实用化提供了新的技术路径。其核心优势在于将词汇扩展能力从模型参数中解耦，开创了"小模型驱动大词表"的新范式。
当然我这个标题扣的很多同学会不同意也能理解比如有些人说我用while 也能实现只要最终给出一个差不多样子的markdown文件就行这话也对也不对对的是似乎从产出物来讲，是那么回事，但是实际上你的东西不一定是deep research，有可能是deep hallucination，或者是deep fake原因其实和最早玩autoGPT之类的agent没什么区别multistep解决问题是提升精确率的
