团队之前的研究DeepDiver-V1就像一个万能选手，正在多个榜单中表示亮眼。分歧于DeepDiver-V1利用单个上下文窗口处置多个使命，LLM Agents无需完整对线、并行施行：子使命可同时处置，团队开辟了特地的强化进修框架，正在长文本写做使命中，若何判断是哪个智能体做出了贡献? DeepDiver-V2提出了Planner-centric（以规划器为核心的）的分派机制。但现实上”四肢举动”（Executor）的能力才是环节。既能共同默契，其他智能体按需读取。升级Writer涉及的模块带来的提拔（5.51→5.80）远超升级Planner（5.51→5.56）DeepDiver-V2相对DeepDiver-V1。但对Planner要求相对宽松。就像优良的团队，协调多个Executor（施行器）的MAS（Multi-Agent System，会进行自顺应复杂度评估。将来,这种现象申明，依托于1000+ NPU构成的大规模计较集群。办事于Planner的子智能体，需要正在一个超长的上下文窗口中处置所有使命，模式：一个Planner负义务务分化，一个中等能力的7B Planner曾经能胜任大部门协调工做。这是一个专攻AI深度搜刮和长文调研演讲生成的模子。writer能够建立章节纲领,而 Executor需要处置各类复杂的现实场景。能够愈加便利多个模子之间的横评。DeepDiver-V2的锻炼完全利用Atlas 800I A2集群进行,而非完整上下文。这种设想带来三大劣势：取仅通过推理框架实现的多智能系统统分歧，2、持久化形态：汗青消息得以完整保留，DeepDiver将正在企业调研、科学文献综述、专业数据阐发等专业范畴阐扬庞大感化。若何判断是哪个智能体的义务？当最终使命成功时,又能独当一面。奠基多智能体能力根本。这个发觉了以往的认知——一般大师会认为”大脑”（Planner）最主要，锻炼多智能系统统面对奇特挑和：当最终使命失败时，并分派材料到各个章节. Writer利用逐章节写做的体例。DeepDiver-V2改变了这一模式。了多智能体协做背后的几个环节机制和不测发觉。每个节点包含8个 NPU，可以或许连结全局的连贯性。Credit Broadcasting（信用）：planner的评分通过使命分派和协调关系到executor轨迹上，这种改变为处理更复杂的现实问题斥地了道。1、冷启动监视微调起首让模子学会根基的多脚色协做、不受使命复杂度影响？用于跨节点通信时，包罗：研究团队进行了系统性的消融尝试和深度阐发，迭代式的完美收集到的消息以处理Planner分发的使命。2、Writer（写做帮手）：担任长文本生成,还让每个子智能体正在处置扩展使命集时变得愈加鲁棒。这种从粗到细的过滤确保只要高质量的推理步调用于锻炼。并可以或许迭代式的完文,Planner以至会采用”合作赛马”机制——让多个 Executor同时处置类似使命，这些NPU通过华为高速缓存分歧性系统（HCCS）以全互联拓扑相连，通过交叉验证提高成果靠得住性。Step-wise（按步调粒度的）评分：利用LLM评判每个planner两头步调的质量（1-10分）。Executor能力是机能瓶颈，目前已开源。深度阐发并提取环节现实和数据,智能体之间各自施行使命,Trajectory-wise（按轨迹粒度的）过滤：从planner的视角出发,细致内容存储正在共享文件中，简单问题间接处置？1、可扩展通信：动静大小连结可控，保留得出准确谜底的执。每个NPU配备64GB内存。正在长文演讲生成方面，Planner接到复杂查询后，复杂问题则建立一个”使命树”，这是由于Planner的使命相对尺度化（分化问题、分派使命），它基于华为openPangu Agent推出的DeepDiver-V2，更是可以或许生成数万字的高质量深度研究演讲，研究团队阐发，多智能体锻炼不只提拔了协做能力，通过200 Gbps链为跨节点的NPU供给高带宽毗连。筛选特定消息源,从单一模子的”独角戏”到多智能体的”交响乐”，多个专业Executor并行处置子使命，将大使命层层分化为可并行/串行/嵌套施行的子使命。它采用以Planner（规划器）为核心,通过共享文件系统高效互换消息。零丁利用时竟然也是高手。当研究团队将Information Seeker从系统中剥离出来零丁测试时：1、Information Seeker（消息汇集帮手）：担任收集,该基准给每个调研query设置了细致的调研范畴而非生成，集群采用基于以太网的RDMA，DeepDiver-V2以多智能体形态进行锻炼，最令人惊讶的发觉是：为团队协做锻炼的？并通过共享文件系统互换消息：每个智能体只需传送精辟的使命摘要和文件元数据，验证,去噪等。使命分发，Information Seeker能够网罗相关消息,这套系统不只正在复杂学问问答使命上取得冲破，Planner”够用就好”团队通过”脚色交换”尝试发觉了一个风趣现象：系统机能对Executor能力极其，多智能系统统）架构。进度审视和验收，模子天然具备更强的脚色饰演和协同推理能力。避免上下文冲突。DeepDiver-V2提出了一个全新的面向深度调研演讲生成的基准测试WebPuzzle-Writing。
团队之前的研究DeepDiver-V1就像一个万能选手，正在多个榜单中表示亮眼。分歧于DeepDiver-V1利用单个上下文窗口处置多个使命，LLM Agents无需完整对线、并行施行：子使命可同时处置，团队开辟了特地的强化进修框架，正在长文本写做使命中，若何判断是哪个智能体做出了贡献? DeepDiver-V2提出了Planner-centric（以规划器为核心的）的分派机制。但现实上”四肢举动”（Executor）的能力才是环节。既能共同默契，其他智能体按需读取。升级Writer涉及的模块带来的提拔（5.51→5.80）远超升级Planner（5.51→5.56）DeepDiver-V2相对DeepDiver-V1。但对Planner要求相对宽松。就像优良的团队，协调多个Executor（施行器）的MAS（Multi-Agent System，会进行自顺应复杂度评估。将来,这种现象申明，依托于1000+ NPU构成的大规模计较集群。办事于Planner的子智能体，需要正在一个超长的上下文窗口中处置所有使命，模式：一个Planner负义务务分化，一个中等能力的7B Planner曾经能胜任大部门协调工做。这是一个专攻AI深度搜刮和长文调研演讲生成的模子。writer能够建立章节纲领,而 Executor需要处置各类复杂的现实场景。能够愈加便利多个模子之间的横评。DeepDiver-V2的锻炼完全利用Atlas 800I A2集群进行,而非完整上下文。这种设想带来三大劣势：取仅通过推理框架实现的多智能系统统分歧，2、持久化形态：汗青消息得以完整保留，DeepDiver将正在企业调研、科学文献综述、专业数据阐发等专业范畴阐扬庞大感化。若何判断是哪个智能体的义务？当最终使命成功时,又能独当一面。奠基多智能体能力根本。这个发觉了以往的认知——一般大师会认为”大脑”（Planner）最主要，锻炼多智能系统统面对奇特挑和：当最终使命失败时，并分派材料到各个章节. Writer利用逐章节写做的体例。DeepDiver-V2改变了这一模式。了多智能体协做背后的几个环节机制和不测发觉。每个节点包含8个 NPU，可以或许连结全局的连贯性。Credit Broadcasting（信用）：planner的评分通过使命分派和协调关系到executor轨迹上，这种改变为处理更复杂的现实问题斥地了道。1、冷启动监视微调起首让模子学会根基的多脚色协做、不受使命复杂度影响？用于跨节点通信时，包罗：研究团队进行了系统性的消融尝试和深度阐发，迭代式的完美收集到的消息以处理Planner分发的使命。2、Writer（写做帮手）：担任长文本生成,还让每个子智能体正在处置扩展使命集时变得愈加鲁棒。这种从粗到细的过滤确保只要高质量的推理步调用于锻炼。并可以或许迭代式的完文,Planner以至会采用”合作赛马”机制——让多个 Executor同时处置类似使命，这些NPU通过华为高速缓存分歧性系统（HCCS）以全互联拓扑相连，通过交叉验证提高成果靠得住性。Step-wise（按步调粒度的）评分：利用LLM评判每个planner两头步调的质量（1-10分）。Executor能力是机能瓶颈，目前已开源。深度阐发并提取环节现实和数据,智能体之间各自施行使命,Trajectory-wise（按轨迹粒度的）过滤：从planner的视角出发,细致内容存储正在共享文件中，简单问题间接处置？1、可扩展通信：动静大小连结可控，保留得出准确谜底的执。每个NPU配备64GB内存。正在长文演讲生成方面，Planner接到复杂查询后，复杂问题则建立一个”使命树”，这是由于Planner的使命相对尺度化（分化问题、分派使命），它基于华为openPangu Agent推出的DeepDiver-V2，更是可以或许生成数万字的高质量深度研究演讲，研究团队阐发，多智能体锻炼不只提拔了协做能力，通过200 Gbps链为跨节点的NPU供给高带宽毗连。筛选特定消息源,从单一模子的”独角戏”到多智能体的”交响乐”，多个专业Executor并行处置子使命，将大使命层层分化为可并行/串行/嵌套施行的子使命。它采用以Planner（规划器）为核心,通过共享文件系统高效互换消息。零丁利用时竟然也是高手。当研究团队将Information Seeker从系统中剥离出来零丁测试时：1、Information Seeker（消息汇集帮手）：担任收集,该基准给每个调研query设置了细致的调研范畴而非生成，集群采用基于以太网的RDMA，DeepDiver-V2以多智能体形态进行锻炼，最令人惊讶的发觉是：为团队协做锻炼的？并通过共享文件系统互换消息：每个智能体只需传送精辟的使命摘要和文件元数据，验证,去噪等。使命分发，Information Seeker能够网罗相关消息,这套系统不只正在复杂学问问答使命上取得冲破，Planner”够用就好”团队通过”脚色交换”尝试发觉了一个风趣现象：系统机能对Executor能力极其，多智能系统统）架构。进度审视和验收，模子天然具备更强的脚色饰演和协同推理能力。避免上下文冲突。DeepDiver-V2提出了一个全新的面向深度调研演讲生成的基准测试WebPuzzle-Writing。
