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Equipe acadêmica acaba com o monopólio das gigantes da tecnologia com o SFT; OpenSeeker-v2 lidera o ranking de agentes de busca
No cenário em constante evolução dos grandes modelos de linguagem (LLMs), os recursos de pesquisa profunda tornaram-se a vantagem decisiva para agentes inteligentes avançados. No entanto, esse campo tem sido controlado há muito tempo por gigantes do setor com recursos financeiros consideráveis. As abordagens convencionais de desenvolvimento geralmente dependem de fluxos de trabalho que exigem muitos recursos e abrangem pré-treinamento, pré-treinamento contínuo (CPT), ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço (RL).
Uma equipe de pesquisadores acadêmicos divulgou recentemente seu trabalho mais recente, o OpenSeeker-v2, que desafia fundamentalmente essa visão estabelecida. De acordo com o relatório, o treinamento em trajetórias de tarefas de alta qualidade e alta dificuldade permite que até mesmo uma abordagem simples de ajuste fino supervisionado (SFT) produza um agente de busca de primeira linha.
A equipe delineou três estratégias-chave de otimização para a síntese de dados: primeiro, ampliar o grafo de conhecimento para criar um espaço de exploração mais amplo; segundo, expandir substancialmente o repertório de ferramentas para ultrapassar os limites funcionais; e, finalmente, aplicar uma filtragem rigorosa de baixos passos para garantir a qualidade e a eficiência dos dados de treinamento.
Os resultados experimentais revelam que o OpenSeeker-v2 (com 30 bilhões de parâmetros e uma arquitetura ReAct), treinado com apenas 10.600 pontos de dados, apresentou desempenho impressionante em quatro benchmarks principais: obteve 46,0% no BrowseComp, 58,1% no BrowseComp-ZH, 34,6% no “Humanity’s Last Exam” e 78,0% no xbench. Esses números não apenas estabeleceram novos recordes, mas também superaram amplamente os modelos do setor que dependiam de pipelines pesados combinando CPT, SFT e RL — como o Tongyi DeepResearch.
Notavelmente, isso marca o primeiro agente de busca de última geração (SOTA) desenvolvido por uma equipe inteiramente acadêmica utilizando apenas SFT, na mesma escala e arquitetura de modelo. A equipe disponibilizou agora em código aberto os pesos do modelo para o OpenSeeker-v2. Esse avanço reduz significativamente as barreiras de P&D para agentes de busca avançados e oferece um caminho de desenvolvimento mais acessível e leve tanto para a comunidade acadêmica quanto para a comunidade de código aberto.
Artigo: https://arxiv.org/pdf/2605.04036
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