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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 6

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 86

reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与llm AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


deepresearch梳理

2025年04月12日

简介（未完成）

什么是Deep Research? 它是一个深度搜索和调研的Agent，能在5-30分钟内出一份完整的调研报告。注意,它强调”深度搜索+调研”，而非单纯的深度搜索(Deep Search)。

  1. 与Deep Search关系，要复现Deep Research，首先要把搜索(Search)做好。给定用户问题，Agent要学会从浏览器或API中搜集相关知识。没有扎实的Search能力，就难以实现Research。

Deep Search：搜索的本质与难点

端到端的训练，怎么复现 Deep ReSearch（上） ：先从 Deep Search 做起

多跳搜索和深度研究型搜索的关键在于模仿人的思维链搜索：

  1. 模型首先根据问题进行初步推理，确定基础搜索方向
  2. 执行初始搜索，获取第一批信息
  3. 基于已获取的信息，进行下一轮推理，确定进一步的搜索方向
  4. 执行细化搜索，获取更精准的信息
  5. 不断迭代这个”推理→搜索→推理”的循环，直到收集足够信息 在这个过程中，每次搜索都建立在前一次搜索结果的基础上，形成一个连贯的推理链。

传统 RAG 通常是一次性的：在回答问题前进行一次检索，将检索结果放入上下文中。针对动态的、多步骤的检索机制有一些论文

  1. Search-o1 是最近比较火的 WebThinker 项目的前身，
    1. 模型在推理过程中可以识别自身知识的不足点，当遇到知识不确定的情况时，模型会自动生成搜索查询，格式为 <|begin_search_query|>搜索词<|end_search_query|>
    2. 系统检测到这一标记后，暂停模型推理，执行网络搜索
    3. Reason-in-Documents 模块分析搜索结果，提取关键信息
    4. 精炼后的内容被包装在 <|begin_search_result|>提炼后的检索内容<|end_search_result|> 中
    5. 模型继续推理，可能进行多轮搜索-精炼循环
    6. 最终生成完整且准确的答案 !
  2. DeepRetrieval，用强化学习来训练query改写，奖励函数设计值得一看。
  3. Search-R1，Search-R1没有 Search-o1的 Reason-in-Documents模块，检索到的内容是直接完整放到思维链中的。Search-R1针对任务进行了强化学习的训练，使用基于规则的奖励系统，只关注最终结果的正确性
    1. 当接收到用户问题时，模型首先在<think>思考标签内进行初步推理分析，识别当前知识储备中的信息缺口。
    2. 若推理过程中发现知识不足，模型将自主触发检索机制，通过<search>查询内容</search>格式生成精准搜索指令。
    3. 搜索引擎返回的结果会被结构化封装在<information>信息标签内，为后续推理提供可靠的外部知识输入。
    4. 系统支持多轮次检索-推理循环，模型可根据信息完备性动态决定是否发起新一轮检索，直至满足解答需求。
    5. 当判定信息充足时，模型直接通过<answer>答案标签输出简洁结论，无需附加解释说明。
  4. R1-Searcher，引入了一个两阶段基于结果的强化学习方法，使LLM能够在推理过程中自主调用外部搜索系统
    1. 第一阶段(检索学习训练)：通过检索奖励激励模型学习如何正确调用外部搜索，不关注答案准确性。
    2. 第二阶段(检索结果集成训练)：在确保格式规范的基础上，引入了答案奖励，提升模型有效利用检索信息解决问题的能力

Deepresearch核心技术：如何通过强化学习增强推理大模型搜索规划及反馈能力？ 未细读。