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阿里通义推出开源 Web Agent:Tongyi DeepResearch

阿里通义实验室发布并开源了Tongyi DeepResearch,据称是首个性能对标 OpenAI Deep Research 的开源 Web Agent。 这是一款采用30B总参数、每token仅激活3B的MoE结构的模型。它拥有128K的上下文长度,并支持ReAct与IterResearch两种推理范式。 Tongyi DeepResearch 作为完全开源的 Web Agent。该项目的核心贡献不仅在于模型本身,更在于一套完整的、端到端的智能体训练方法论 。其关键技术包括: 全流程数据合成:不依赖昂贵的人工标注,通过创新的数据合成方案,为智能体的持续预训练(CPT)、监督微调(SFT)和强化学习(RL)提供海量高质量数据 。 端到端训练框架:建立了一个从“智能体持续预训练”到“智能体强化学习”的无缝训练循环,并采用定制化的在策略(on-policy)强化学习算法(GRPO)来对齐模型行为 。 创新的推理模式:除了标准的ReAct模式,还开发了基于IterResearch范式的“重模式”(Heavy Mode),通过解构任务和重组工作区来克服长程任务中的“认知窒息”问题,从而最大...

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