289324記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. SimpleDeepSearcher：ウェブ駆動の推論軌跡合成による深い情報探索（SimpleDeepSearcher: Deep Information Seeking via Web-Powered Reasoning Trajectory Synthesis）
2 分で読了
0 views

SimpleDeepSearcher：ウェブ駆動の推論軌跡合成による深い情報探索

（SimpleDeepSearcher: Deep Information Seeking via Web-Powered Reasoning Trajectory Synthesis）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部署で『深い検索』が必要だと言われて困っています。要するに、Webから複数回検索して根拠を集めるようなことをAIにやらせたいらしいのですが、何が新しいのか私にはよく分かりません。実務で投資に見合う効果が出るのか教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えますよ。今回紹介する手法はSimpleDeepSearcherと呼ばれるもので、Web検索を人間の思考サイクルに近い形で繰り返し使い、少ない学習データで強力な検索応答を実現できるんです。

田中専務

なるほど。ですが、うちの現場はクラウドも苦手で、まとまった演算資源も無い。これは重いシステムで現場に入らないんじゃないですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、この研究は大量の計算を要する既存手法に対して、少量データの教師付き微調整（Supervised Fine-Tuning、SFT）（教師付き微調整）で十分な性能を引き出す点、第二にWebを実際に叩いて得られる

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
説明可能な動画誤情報検出に向けたFACT-R1
（FACT-R1: Towards Explainable Video Misinformation Detection with Deep Reasoning）
次の記事
戦略的に結びついた意思決定と長期計画
（Strategically Linked Decisions in Long-Term Planning and Reinforcement Learning）
関連記事
量子エージェント
（Quantum Agents）
パッチ領域輸送と細分化による局所特徴マッチング
（Patch Area Transportation with Subdivision for Local Feature Matching）
AnchorAttention: Difference-Aware Sparse Attention with Stripe Granularity
（アンカーアテンション：ストライプ粒度を持つ差分認識スパースアテンション）
学習中のサンプル相互作用による少ないデータでのより良い一般化
（LPNTK: Better Generalisation with Less Data via Sample Interaction During Learning）
褐色矮星の近赤外分光—メタンとL型からT型への遷移
(Near‑Infrared Spectroscopy of Brown Dwarfs: Methane and the Transition Between the L and T Spectral Types)
注意機構だけで事足りる時代の到来
（Attention Is All You Need）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
複合学習モデルと実装
（Blended Learning Models and Implementation）
  • 論文研究
テンソル分解の新しい一手
（ON UNIQUENESS AND COMPUTATION OF THE DECOMPOSITION OF A TENSOR INTO MULTILINEAR RANK-(1, Lr, Lr) TERMS）
  • 論文研究
文字情報で語を補強するリーダーの設計
（Effective Character-augmented Word Embedding for Machine Reading Comprehension）
  • 論文研究
単語レベル損失による時系列関係分類の改善
（Word-Level Loss Extensions for Neural Temporal Relation Classification）
  • 論文研究
腫瘍組織における細胞分類で「空間の文脈」を取り込む意義
（Capturing global spatial context for accurate cell classification in skin cancer histology）
  • 論文研究
ワイヤレス通信におけるエンドツーエンド深層学習の応用
（Application of End-to-End Deep Learning in Wireless Communications Systems）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む