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不到24小時,開源版Deep Research瘋狂來襲!一月少花1400

AIGC動態7個月前發布 機器之心
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OpenAI被開源包圍了。

不到24小時,開源版Deep Research瘋狂來襲!一月少花1400

原標題:不到24小時,開源版Deep Research瘋狂來襲!一月少花1400
文章來源:機器之心
內容字數:3297字

OpenAI Deep Research引爆開源浪潮

近日,OpenAI發布的付費智能體Deep Research引發熱議。這款能夠進行多步驟研究任務的智能體,利用推理綜合大量在線信息,為金融、科學等領域用戶提供深入研究支持。然而,每月200美元的高昂訂閱費用,讓許多人望而卻步,也促使了開源社區迅速行動,涌現出一批Deep Research的開源復現項目。

1. Deep Research:基于強化學習的研究神器

Deep Research的核心技術在于端到端的強化學習,并在多個領域進行了復雜瀏覽和推理任務的訓練。值得一提的是,早在去年,字節跳動就已提出基于強化學習的LLM Agent框架AGILE,這在學術界具有先鋒意義。

2. 開源復現項目:三足鼎立

在Deep Research發布后,多個開源復現項目迅速出現,其中三個較為突出:

2.1 Open Deep Research

該項目(https://github.com/nickscamara/open-deep-research) 利用工具Firecrawl提取信息,并結合推理模型進行網絡深度研究。它默認使用gpt-4o模型,但也支持切換其他模型,例如Anthropic和Cohere等。其Demo展示了其強大的信息檢索和分析能力。

2.2 OpenDeepResearcher

該項目(https://github.com/mshumer/OpenDeepResearcher) 流程簡潔:執行搜索,查看結果頁面,提取信息,并根據需要重復此過程。最終,它使用上下文生成綜合研究報告。

2.3 node-DeepResearch

由Jina AI CEO肖涵創建的該項目(https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch) ,在nodejs環境中,使用谷歌gemini-flash和Jina AI的開源工具jina reader進行復現。它通過“搜索+讀取+推理”的循環完成任務,雖然缺乏微調o3推理模型的支持,但其高效性已獲得廣泛認可,并迅速獲得近700個Stars。

3. 開源的意義與未來

這些開源項目的出現,不僅降低了Deep Research的使用門檻,也展現了開源社區的活力和創新能力。相信未來會有更多類似的開源智能體項目涌現,推動AI技術更加普及和發展。


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