OpenSeeker-v2: расширяя границы поисковых агентов с помощью информативных и сложных траекторий OpenSeeker-v2-30B-SFT — это поисковый агент масштаба 30B, обученный контролируемой точной настройке (SFT) на информативных и сложных поисковых траекториях. Он выпущен как часть OpenSeeker-v2: Расширение границ поисковых агентов с помощью информативных траекторий и траекторий высокой сложности. Возможности глубокого поиска стали незаменимой компетенцией для агентов пограничной модели большого языка (LLM), однако в их разработке по-прежнему доминируют промышленные гиганты. Типичный отраслевой рецепт включает в себя высокоресурсоемкий конвейер, охватывающий предварительное обучение, непрерывное предварительное обучение (CPT), контролируемую точную настройку (SFT) и обучение с подкреплением (RL). В этом отчете мы показываем, что простой подход SFT, дополненный информативными и сложными траекториями, может оказаться на удивление эффективным для обучения агентов пограничного поиска. Введя три простые модификации синтеза данных, мы создаем более прочную основу: — Масштабирование размера графа знаний для более глубокого исследования. — Расширение размера набора инструментов для более широкого функционала. — Применение строгой низкоступенчатой фильтрации для сохранения высокой сложности…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Вызов функций (Tool use)
Задача: Генерация текста
Автор: PolarSeeker
Теги: qwen3_moe, search-agent, deep-research, react, tool-use, qwen3, conversational, eval-results
Лайков: 8 | Загрузок: 249
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
