摘要：在人工智能领域，阿里巴巴旗下的通义实验室就搞了个大新闻，开源了通义DeepResearch深度研究智能体。

文I夙夜玖歌

编辑I夙夜玖歌

在人工智能领域，阿里巴巴旗下的通义实验室就搞了个大新闻，开源了通义DeepResearch深度研究智能体。

这一举动，直接把AI研究领域的竞争推向了白热化，也让大家对AI的未来发展充满了新的想象。

通义DeepResearch可不是一般的角色，它的目标很明确：成为一个能像专业研究员一样，帮大家进行深度调研、分析问题的超级AI助理。

最让人兴奋的是，通义实验室这次选择了完全开源。

在海外那些旗舰模型要么收费高昂，要么限制重重的情况下，通义DeepResearch把模型、框架、方案一股脑儿全部开放给大家。

有人可能会想，开源的东西是不是性能不太好啊？但通义DeepResearch偏偏打破了这个常规认知。

在GAIA、WebWalkerQA等多项衡量AI深度研究能力的权威测试中，这个只有300亿参数规模的轻量级模型，不仅取得了最优成绩，综合能力更是超过了一些海外闭源的旗舰模型。

这就好比一个小个子，在高手如云的赛场上，一路过关斩将，脱颖而出，实力不容小觑。

那么，通义DeepResearch是怎么做到这么厉害的呢？这背后，有着一套创新的数据策略、训练范式和推理模式。

传统的AI训练，往往依赖大量人工标注的数据，不仅成本高，效率还低。

通义团队另辟蹊径，设计了一套全自动、可循环的合成数据生成方案。简单来说，就是让AI自己学会提出复杂问题，然后围绕这些问题去搜集、整理、生成高质量的训练材料。

这就像是一个正向循环，AI在解决问题的过程中，不断产生新的、更好的数据，再用这些数据来提升自己的能力，实现了“自我进化”。

为了应对不同难度的任务，DeepResearch有两种工作模式。

ReAct模式是它的基础模式，遵循“思考 - 行动 - 观察”的经典循环，大部分研究任务靠它就能高效完成。

而当遇到极其复杂的长期研究课题时，Heavy模式（深度模式）就会启动。

这个模式独创了IterResearch范式，把一个大的研究任务拆分成多个“研究轮次”。

在每一轮中，AI只关注当前最重要的信息，分析整合后，带着精炼的结论进入下一轮。

这样一来，就避免了在海量信息中迷失方向，保证了长期任务的推理质量。

更神奇的是，它还能让多个AI分身同时研究同一个问题，最后综合报告，得出更全面的结论，就像一群聪明的助手一起为你工作。

通义团队还打通了从增量预训练、监督微调冷启动，到强化学习的端到端全流程，形成了一套全新的训练范式。

特别是在强化学习阶段，他们不仅优化了算法，还搭建了模拟训练环境、稳定工具调用沙盒等高效基础设施。

让AI能在一个稳定、可控的环境中不断尝试、改进，持续提升自己的能力。

通义DeepResearch可不是纸上谈兵，它已经在实际业务中发挥作用了。

比如在高德地图中，当你提出一个复杂的出行规划问题，像“找一个离我最近、评分高、适合带孩子玩的亲子餐厅，并规划一条不堵车的路线”。

背后就是DeepResearch在进行多步推理和工具调用，为你提供精准答案。

所以，AI的能力远不止于简单的聊天对话，而是能够深入复杂领域，成为人类真正的研究利器。

随着这项技术的不断发展和应用，或许在不久的将来，我们的工作、学习和生活方式都会因为它而发生巨大改变。

来源：夙夜玖歌一点号