阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源Agent能“看懂网页”，像人类一样上网？阿里发布WebDancer，就像它的名字一样，为“网络舞台”而生。
来自主题: AI技术研报
6065 点击 2025-06-27 15:54
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Agent能“看懂网页”，像人类一样上网？阿里发布WebDancer，就像它的名字一样，为“网络舞台”而生。
能够完成多步信息检索任务，涵盖多轮推理与连续动作执行的智能体来了。通义实验室推出WebWalker（ACL2025）续作自主信息检索智能体WebDancer。
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
今年年初，OpenAI 上线 Deep Research，开启了智能体又一新阶段，其能根据用户需求自主进行网络信息检索、整合多源信息、深度分析数据，并最终为用户提供全面深入的解答。
给AI看一眼图，它就能找到对应音乐。
昨日（12 月 9 日），知名社区 Reddit 发布公告，正式推出 AI 驱动的搜索工具 Reddit Answers，Reddit希望通过该功能优化平台的信息检索功能，为用户提供更高效便捷的信息获取途径。（手动狗头：作为一个内容站，没有AI搜索怎么能行呢。
随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提高大型语言模型（LLM）在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。解读RAG测评：关键指标与应用分析