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今天的主题是：WebThinker: Empowering Large Reasoning Models with Deep Research Capability

Summary

该文档介绍了一种名为 WebThinker 的新型深度研究代理，旨在增强大型推理模型（LRMs）处理复杂、知识密集型任务的能力。WebThinker 通过 深度网络探索器 模块，使LRMs能够自主搜索网络、导航网页和提取信息，以弥补知识空白。它还采用 自主思考-搜索-起草策略，让模型在推理过程中无缝地穿插信息收集和报告撰写。此外，通过基于强化学习的训练策略，WebThinker 能够优化工具利用。实验结果表明，WebThinker 在复杂推理基准测试和科学报告生成任务上均优于现有方法和专有系统，预示着其在创建更强大、多功能的深度研究系统方面的巨大潜力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.21776