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PrimeSeeker：能力导向的深度搜索智能体训练框架
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AI 综述
2026年9月30日，arXiv cs.CL 上出现一项工作，提出名为 PrimeSeeker 的能力导向监督框架，用于训练深度搜索智能体。该框架借助潜在锚点推理，从描述性规格中解析出未命名的检索锚点，并把锚点迁移到后续信息需求上，同时联合生成问题与参考证据骨架。研究构建了 9,221 条专家轨迹，据此训练出一个 30B 参数的搜索智能体，在五个深度搜索基准上表现强劲；报道称参考步骤优化可进一步提升监督策略。在固定预算评估中，该智能体的解法覆盖率较高，工具调用次数远少于长程系统，检索冗余也更低。目前可获得的公开信息仅此一篇报道，尚无论文之外的独立验证或后续进展。
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最新进展9月30日 12:00
PrimeSeeker 预印本发布，以能力导向监督训练 30B 搜索智能体，在五个深度搜索基准上表现强劲。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv cs.CLPrimeSeeker：面向深度搜索智能体的能力导向监督
PrimeSeeker 提出面向深度搜索智能体的能力导向监督框架，用潜在锚点推理从描述性规格中解析未命名检索锚点，并将锚点迁移到后续信息需求，联合生成问题与参考证据骨架。研究构建了 9,221 条专家轨迹，训练出一个 30B 搜索智能体，在五个深度搜索基准上表现强劲，参考步骤优化进一步提升监督策略。固定预算评估显示其解法覆盖率高，工具调用次数远少于长程系统，检索冗余更低。
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